水土保持监测中的无人机低空遥测技术分析

郭昌盛

（九江市濂溪区水利局，江西九江 332005）

1 工程概况

某生产项目工程占地总面积为225.55 hm2，2016年1月开工建设，总工期99个月。勘察结果显示，现场以中低山地貌为主，海拔150～900 m；现状土壤包含黄壤和红壤两大类，有微度侵蚀，侵蚀模数350 t/（km2·a），水力侵蚀作用明显。项目建设现场植被类型丰富且生长状况良好，覆盖率达75%，植被包含马尾松、灌丛等。项目所在区域属亚热带季风气候，年均降水量1 858.4 mm，集中在5～8月，总体具有雨量充沛、年内分配不均的基本特点。

2 无人机低空遥感数据的获取方法

精准划定监测区，综合考虑测区面积以及现场地物类型，布设适量的地面控制点，采用手持GPS的方式采集各点坐标，完整记录。控制点的分布遵循均匀性原则，避免局部间距过大或过小。基于掌握的现场信息，利用Pix4Dcapture软件规划航线，作为无人机航拍运行轨迹，以便高效操控该装置，沿既定路径完成航拍，飞行器在运行期间采集数据。部分区域监测范围大或存在影响正常航拍的障碍物时，以分阶段的方法依次采集数据，即划分为2个或多个飞行架次，有秩序地推进监测进程。

3 水土保持监测信息的提取及应用

综合考虑土地利用类型、土石方量变化、水土流失等多个方面，共同汇聚成完善的水土保持监测信息，作为计算分析的关键基础。依托于Pix4DMapper软件，针对生成的航拍照片进行拼接操作，构建具有参考价值的DOM模型、DEM模型等，提取信息，对监测范围的实际情况进行准确判断。在该流程下，实现外业工作向内业工作的转换，实现精细化测量、高效分析、准确判断的目标。

3.1 土地利用类型

人工目视识别，应用信息工具进行表达，即在软件上勾绘相应的地物。

3.2 扰动范围及流失量监测

（1）以无人机低空遥感技术为主体，辅以常规的地面观测方法全面监测。提前在测区内布设观测点，计算后确定各类型区的侵蚀模数，与流失面积相乘后求得具体的流失量，再对该结果进行算术求和操作，利用所得结果反映某特定时段内形成的流失总量。

（2）以DOM、DEM模型为基础，向其中提取具有参考价值的因子，具体包含流失面积、植被覆盖率、土地利用类型等，再进一步考虑土壤可蚀性、降雨量等配套信息，经过多角度整合后，使用修正通用土壤流失方程展开计算，求得土壤流失量。

3.3 取（弃）土场挖填方量监测

在取（弃）土前组织一次航拍，生成反映原地貌的具体信息及模型，为后续监测、计算分析工作的开展夯实基础。对原始地貌模型和施工期模型进行叠加处理，确定取（弃）土场的挖填方量。还可根据各施工期的航拍成果展开测算，利用数据判断某特定区域不同时间段的挖填方量，呈现出动态变化趋势[1]。

4 低空遥测结果与分析

4.1 遥感数据的获取

无人机航拍正值夏季（2017年6月），在该自然条件下，存在山体阴影以及植被阴影易干扰现场航拍的情况，若盲目观测将直接影响最终观测结果的准确性，因此选择在阴天以及阳光直射时航拍。重点考虑渣场、建设管理营地等测区，生成各自的DOM模型和DEM模型，精度为0.05、0.20 m。规划的各个测区的面积均超过1 hm2，两种模型的精度较高，无论是扰动面积还是土石方量等指标，精度均能够满足“不小于90%”的要求。

4.2 信息的提取及应用

（1）土地利用类型。

土地分布缺乏均匀性，利用类型具有多样化的特性，若采用计算机自动分类的方法，易受到识别机制的限制，影响分类结果的准确性。为解决该问题，着重考虑重点监测区，针对该部分以人工识别的方式准确判断土地利用类型。

以建设管理营地为例展开分析，该区域总占地面积为7.84 hm2，经过人工识别后划分为三大部分，即硬化路面（0.28 hm2）、林地和灌木林地（1.06 hm2）、水工建筑用地及其他用地（6.50 hm2）。

（2）扰动范围及流失量监测。

以5#渣场为例展开分析，构建DOM模型，将该部分导入Globalmapper14.1软件，识别信息并加以计算，确定扰动面积为6.56 hm2。

在此基础上，采用手持GPS和皮尺联合作业的方法，详细测定扰动区域的具体面积，结果显示该值为6.71 hm2，对比分析发现，扰动面积监测精度不小于95%，满足相关要求。土地利用类型包含土壤流失面积（6.16 hm2）以及硬化面积（0.40 hm2），土壤流失面积可以细分为三个区块，即杂草坡面（1.41 hm2）、平地及缓坡（0.66 hm2）以及堆渣边坡（4.09 hm2）。

扰动面积如图1所示。

图1 扰动面积（勾绘部分）

针对测区进行泥沙监测，此处选取2017年第二季度的数据展开分析，杂草坡面、平地及缓坡、堆渣边坡的侵蚀模数分别约为600、1 000、2 400 km2·a，基于监测数据进行算术加法计算，求得该阶段的流失总量为28.31 t。

综合考虑DOM模型、DEM模型、降雨等相关的既有信息，提取相应因子，借助修正通用土壤流失方程计算，目的在于确定第二季度土壤流水量，结果显示约为30.12 t。

为检验前述所提的流失量监测结果的精度，进一步组织实地监测，地点选取的是拦渣坝下游出水口处，在该区域内修筑一处3级沉淀池，由专员开展有关于渣场流失量的监测工作。结果显示，第二季度的沉淀泥沙量为24.10 t，经过对比分析发现其小于前述提及的计算结果，计算误差未达到“精度不小于90%”的要求。采用传统监测手段时，诸多因素均会对侵蚀模数的准确性造成影响，现场环境复杂度较高，可控性较差；对于测区的地形条件，具有复杂多变的特点，存在诸多干扰因素，部分因子的取值不准确，应用修正通用土壤流失方程后，产生的结果也会出现明显偏差[2]。

现场属南方红壤丘陵区，根据此类地区的地质特性可知，容许土壤流失量为500 t/（km2·a），施工阶段土壤流失控制比应超过0.7，土壤流失强度容许值为714 t/（km2·a），5#渣场的流失强度为47.91 t/a，将此数据与容许流失量进行对比分析，可以发现该渣场存在流失量偏大的情况。

（3）弃渣场挖填方量的监测。

以某渣场为例，2017年1月、6月安排航拍，DOM模型（6月）如图2所示。

图2 渣场6月份DOM模型

项目处于中低山区，地形条件复杂，平整性欠佳，原始状态下取（弃）土场呈不规则坡面，以何种方法切实提高监测精度至关重要。综合考虑前两次航拍成果，以叠加分析的方式组织监测，及时准确地掌握挖填方情况。

确定DOM模型后进行叠加分析，经过计算后对1～6月区间的填挖方量进行判断，结果显示该阶段挖方1.81×105m3、填方3.18×105m3，由此确定挖填总量为1.37×105m3。

结合前期的工程资料展开分析，产生挖方是因为在施工期间渣场兼具多重“角色”，即作为砂石料中转料场使用。通过对1～6月数据的分析得知，该阶段赤坞渣场运出砂石料总量为1.67×105m3，与叠加分析结果对比发现，前者更小。具体至实测结果中，渣场填方量为3.46×105m3，该值超过叠加后的结果。

①无人机遥感是一种较为可行的水土保持监测方法，其具有智能化、稳定性等特点，但受现场地形、气候条件等因素的影响，装置自身某些部件的精度偏差，容易产生垂直精度误差，得到的体积测量结果存在一定失真情况。

②从渣场现场状况分析，该处存在较多松散状土石方，在持续性堆积的过程中，发生明显的自然沉降，在此影响下，叠加计算的挖填方结果存在偏差，具体表现为挖方量偏大、填方量偏小。

无人机低空遥测结果与实际情况并非完全一致，但无人机航拍测算的挖填方数据具有较高的精度，可以达到“监测精度不小于90%”的要求，无人机航拍测算的方法仍具有可行性，是一种优质的水土保持监测方法。

5 结语

综上所述，水土保持监测是一项系统性较强、复杂度较高的工作，容易在内外部因素的干扰下导致结果失真，必须合理应用作业方法，保证监测结果准确无误，在此前提下高效完成监测工作。无人机低空遥感技术颇具代表性，监测结果的准确度较高，且具有可视化特点，合理安排后各项监测工作可高效推进。本文以某工程项目的水土保持监测为例，提出无人机低空遥测技术在应用中的关键作业要点，利用实际测量结果加以验证，发现无人机低空遥测技术取得的模型、数据等信息均具有较高精度，可利用价值高，是一种优质的水土保持监测方法。