基于地表覆盖转移矩阵的公路工程进度监测方法

程勉志，赵艳坤，闫超德，王石岩

1. 河南省基础地理信息中心，河南 郑州 450003；

2. 郑州大学 水利科学与工程学院，河南 郑州 450001

0 引 言

公路是交通网络的重要组成部分，为了保证公路工程项目的顺利实施，有必要对公路工程的施工进度进行动态监测[1]。公路工程通常具有施工场地呈带状分布、多点施工跨越空间很大、施工进度变化较快等特点。采用传统的现场拍照、人工视察、进度填报等方式，很难实现对公路工程进度实时动态监测的目的。无人机低空航空摄影测量具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、生产周期短等优点，在带状区域和飞行困难地区快速获取高分辨率影像方面具有明显优势，且获取的影像数据中包含了丰富的光谱、纹理以及空间结构特征，为公路工程进度的高效动态监测提供了可靠的数据保障[2-5]。空间转移矩阵能够直观明了地表达不同类型的地表要素在一定时期内空间格局转移变化情况，尤其是在表达地表覆盖类型的周期性结构变化方面优势明显，被广泛应用于土地利用、植被覆盖变化等研究[6-8]。考虑到工程进度的变化本质就是工程范围内地表覆盖类型的变化与转移，本文借助空间转移矩阵量化分析工程地表覆盖变化及转移情况，提出一种基于工程地表覆盖转移矩阵的公路工程进度监测方法，为公路工程进度动态监测提供一种新思路。

1 监测方法

1.1 监测流程

通过对公路施工过程的分析，对不同阶段的工程地表覆盖类型进行分类。利用无人机低空摄影测量获取影像，结合工程地表覆盖类型的实际特征，从不同时期的无人机影像中分类提取监测范围内的工程地表覆盖并进行空间叠加，生成工程地表覆盖变化图斑数据和工程地表覆盖转移矩阵。基于变化图斑数据提取公路工程进度变化区域范围，基于工程地表覆盖转移矩阵量化分析整段工程的施工进展情况，实现公路工程进度的动态监测（图1）。

图1 公路工程监测流程Fig.1 The workflow of highway engineering monitoring

1.2 数据预处理

对不同时期的无人机摄影测量数据进行处理，减少由于传感器、拍摄时间、大气辐射、天气状况等差异所造成的影响[3-4]。首先对获取的无人机影像进行几何校正，减小不同时期影像之间的几何差异，提高影像配准精度；其次对不同时相影像进行辐射校正处理，考虑到公路工程进度监测周期间隔短，以及辐射校正处理流程的便捷性、可操作性，本文采用相对辐射校正方法对影像进行处理；最后在上述处理结果的基础上，对前后两期的影像进行影像配准。

由于公路工程的监测对象主要集中于道路规划红线范围内，一般呈带状区域分布。因此，针对公路工程进度监测这一特定工作需求和应用场景，利用道路规划红线，从大幅影像提取公路工程监测范围，形成监测影像。单独提取的监测影像相对于原始影像有以下两点优势，一是数据量小，缩短数据处理时间，提高工作效率；二是降低了影像的复杂度，清除了大量与监测对象无关的“噪声”信息，有效降低监测对象提取的工作量和复杂度。

1.3 工程地表覆盖分类提取

1）工程地表覆盖分类。根据现行的统一的《土地利用现状分类》国家标准和地表覆盖类型划分体系，结合公路施工不同阶段的地表开挖、材料堆放、路面铺装、设施修建等实际情况，通过归纳总结，将工程地表覆盖按施工前、施工中、竣工后3个阶段划分成原始植被、构筑物、路基、祼土、铺装路面、桥梁等11类（表1）。

表1 工程地表覆盖分类Tab.1 Classification of engineering land cover

施工前地表覆盖类型包括原始植被、构筑物、水体、人工地表4类，原始植被是指未被施工铲除、破坏的树木、草地、农作物等，人工地表是指除去构筑物之外的未被施工破坏的硬化路面、硬化场地、未硬化的圈围场地等。施工中地表覆盖类型包括路基、裸土、堆料3类，在该阶段要注意路基和裸土的判别。竣工后地表覆盖类型包括铺装路面、绿化带、加固边坡、桥梁3类，铺装路面是指在路基上或两侧绿化带中铺装的沥青、水泥、塑胶等路面。

2）工程地表覆盖提取。按照表1中的工程地表覆盖分类情况，根据不同覆盖类型的几何特征、复杂和判别难易度，采用不同的方式进行分类提取。

针对施工前的原始植被、构筑物、水体、人工地表及竣工后的铺装路面、绿化带、加固边坡等7类地表覆盖类型，由于几何特征明显，在影像上易判读，采用遥感影像分类的思想进行提取，即根据覆盖类型的几何特征在无人机影像中分别选取样本，依据分类样本对影像进行分类，从中提取工程地表覆盖的类型和范围[9-10]。施工中的路基、祼土、堆料之间特征不明显、易混淆，无法精准分类，竣工后的桥梁（尤其是梁式桥和拱式桥）与铺装路面无法直接通过分类样本有效识别。针对这4类覆盖类型，在初步分类的基础上，辅以公路工程规划矢量面和影像生产时同步生成的数字表面模型（DSM）综合判读进行提取。

通过不同时期工程地表覆盖类型的分类提取，生成工程地表覆盖矢量数据。该数据可直观表达不同监测时点的工程地表覆盖类型的空间分布。

1.4 工程进度变化分析

对不同监测时点的工程地表覆盖数据进行空间叠加分析，生成工程地表覆盖变化图斑数据，在该数据的属性字段中记录前一期的地表覆盖类型、后一期的地表覆盖类型以及面积。若前后两期的地表覆盖类型不一致，则说明图斑区域内发生了变化，即进行了工程施工，如前一期类型为原始植被、后一期类型为路基、铺装路面等，表明图斑区域经过施工变成了路基，完成了路面铺装；若前后两期的地表覆盖类型一致，则需要根据情况具体分析，如为施工前、施工中的覆盖类型，表明部分工程近一段时间未进行施工，如为竣工后的覆盖类型，说明部分工程已完工。

工程地表覆盖变化图斑数据能够清晰表达具体图斑区域内的工程变化情况，却无法整体表达工程在不同阶段的施工进度变化。因此，本文对工程地表覆盖变化图斑数据进一步处理，生成工程地表覆盖类型转移矩阵，通过转移矩阵直观明了地表达工程地表覆盖类型的空间转移情况，有利于进一步量化分析工程在不同阶段的进度变化。工程地表覆盖类型转移矩阵的数学表达式如下：

式中，S为转移面积；n为工程地表覆盖类型数量；i、j分别为前后两个监测时点的工程地表覆盖类型，i→j表示工程地表覆盖类型的转移方向。

2 实验验证

2.1 实验场景介绍

省道S312是河南省建设黄河流域生态保护和高质量发展核心示范区内的重要通道，工程整体呈东西走向，前期工程长373.83 km，配备人行道、非机动车道及两侧生态绿廊等慢行系统，涉及郑州、开封、洛阳、三门峡等8个地市，采用多地市、多路段同时施工的模式进行建设。因工程建设时间紧迫，需加强工程进度的动态监测，及时发现工程进度缓慢的路段，为领导现场督导、办公提供科学决策依据，而常规方式无法满足多路段、快速、动态的监测要求。本文方法在省道S312工程进度监测中应用取得了良好效果，在实践中得到验证。

2.2 数据获取及预处理

在省道S312工程进度监测过程中，为减小数据预处理的工作量，在监测数据获取及生产阶段，采用同一套无人机系统、正射影像生产软件、像片控制点和生产流程，尽量消除不同时相影像间由于传感器、处理流程的不同引起的几何差异，便于对影像进行几何配准处理，提高配准精度，防止大量出现伪变化区域，并对获取的影像进行辐射校正处理。然后，利用工程规划红线对监测影像进行处理，单独提取的工程监测范围内影像更加简单，无关的噪声信息少，有利于分类样本的采集和分类工作。

2.3 工程地表覆盖提取与进度变化分析结果

利用ENVI软件选取原始植被、构筑物、水体、人工地表、铺装路面、绿化带、加固边坡等地表覆盖类型的影像分类样本，通过IDL语言调用ENVI二次开发函数库，制作自动化分类工具，对每期监测影像进行快速分类。在分类结果基础上，叠加工程规划矢量面和DSM进行综合分析，完成路基、祼土、堆料、桥梁4类地表覆盖的识别和提取，生成工程地表覆盖矢量数据（图2）。

图2 工程地表覆盖提取结果Fig.2 Extraction results of engineering land cover

利用ArcGIS软件在实验区域随机选取一定数量的精度评估点，分别在影像、工程地表覆盖提取结果中获取每一点位的真实地表覆盖类型和分类提取的工程地表覆盖类型，基于转移矩阵，生成分类精度评价结果（表2），可以看到分类结果的总体精度为82.7%，Kappa系数达到0.8，分类结果与真实地表覆盖类型高度一致，满足工程监测的精度要求。

表2 分类精度评价结果转移矩阵Tab.2 The transfer matrix of classification accuracy assessment result

对前后两期的工程地表覆盖矢量数据进行空间叠加分析，生成工程地表覆盖变化图斑数据，在数据的属性中记录了变化前和变化后的地表覆盖类型，详细表达了每一个图斑区域的工程变化情况及变化的面积（图3）。为整体量化分析该段工程在不同阶段的施工进度，利用Excel对数据的属性表进行处理，生成工程地表覆盖类型转移矩阵（表3）。

图3 工程地表覆盖变化图斑属性表Fig.3 Attribute of changed engineering land cover polygon

表3 工程地表覆盖类型转移矩阵Tab.3 The transfer matrix of engineering land cover

由转移矩阵可以看出，2021年2月5日至3月15日，工程施工前的地表覆盖类型仅有4703.76 m2转向了施工中类型，占施工前类型总面积的1.69%，基本保持稳定；施工中的堆料全部转移成了裸土，路基有19 185.96 m2转移成了铺装路面、12 930.89 m2转移成了绿化带，转移占比达到99.76%，地表覆盖类型变化大；竣工后的地表覆盖类型未发生转移，保持稳定，表明该段工程的路面铺装及绿化隔离带修建工作基本完成，工程即将完工。

3 结 论

针对公路工程多路段同时施工、施工面狭长带状分布、施工进度快等特点，根据公路施工中动态监测和量化分析进度的需求，提出了一种基于工程地表覆盖转移矩阵的公路工程进度监测方法。该方法将公路工程的3个阶段对应的地表覆盖划分为11类，利用无人机影像分类提取公路工程地表覆盖类型，通过计算工程地表覆盖转移矩阵的方法实现公路施工进度的量化分析，为公路工程进度的动态监测提供了一种新的思路。在河南省省道S312工程进度监测中对该方法进行了实验测试，解决了施工路段多、监测范围广、人工监测不易到达现场等难题，为协调施工进度、发现进度缓慢标段以及现场督导等工作提供了技术支持，保障了省道S312工程的顺利推进，也证明了本文方法的可行性与有效性。由于公路等级和施工环境差异性很大，下一步有必要针对不同类型的公路及施工环境特点，深入研究对应的监测方法并进行工程应用验证。