水土保持监测无人机数据的生产与展望浅谈

彭桂云，高 翔，孙晓光

（1.北京市怀柔区水土保持工作站，北京 101400；2.北京渤海嘉实工程咨询有限责任公司，北京 100055）

随着数字孪生流域、城市信息模型、智慧水保等需求的增加，对三维数据信息采集和处理的要求越来越高。无人机技术作为三维数据获取的重要手段，在水利、水电、国土、电力、生态环境和城市建设等领域广泛深入应用，尤其无人机被引入水土保持监测领域以来，解决了传统水土保持监测工作的“到不了现场、看不清全貌”的困境，提升了水土保持监测工作的精准性和针对性。无人机采集的影像数据、三维数据和正射影像等为水土保持监测工作开启提供了全方位、立体式的工作体验。水土保持监测工作对无人机数据生产需求越来越大，依托无人机采集的数据对水土保持监测中的扰动土地面积、扰动土地类型、挖填土方量及土壤流失量等进行数据化的分析，在水土保持监测过程中发挥着越来越不可替代的作用。水土保持监测无人机数据生产是利用无人机对水土保持监测对象进行航飞数据采集，在此基础上对数据进行空三处理、建模修模和数据管理等系列操作，根据需要形成三维实景模型、DOM 和专题图等成果，并进一步进行土地利用类型、扰动土地范围、水土流失面积及水土保持措施量提取和分析的过程。本文梳理了水土保持监测无人机数据生产应用现状，重点分析了无人机在水土保持监测过程中数据采集、数据处理和数据管理现状与需求，提出了相关解决方案，并展望了水土保持监测过程无人机数据生产的应用方向和发展前景。

1 水土保持监测无人机数据生产应用现状

近年来，随着无人机设备、传感器、三维建模及影视剪辑等相关软件的更新和升级，无人机在水土保持监测过程中的应用场景越来越多，越来越深入到水土保持工作的各个方面。无人机技术应用到生产建设项目中可以准确提取各项水土保持监测数据，并进一步计算出挖填方量和土壤流失量等数据[1]；无人机应用到水土保持监测中展现了不限地形、不限地貌、少受交通条件、少受环境因素影响的优势，保证了水土保持监测工作的科学、快速、顺利开展[2]；无人机遥感技术可快速、准确获取线性工程中各项定性、定量水土保持监测数据，使水土保持监测工作更加高精度、高效率、信息化[3]；通过网络CORS 定位获取高精度定位，获取了山区小流域水土保持措施调查，并制作了1∶2 000 比例尺地图[4]；利用无人机技术对水土保持重点治理工程措施进行核查，快速提取水土保持措施面积、措施尺寸等数量指标和质量指标[5]。无人机可以获取毫米级的实物三维模型，对珍贵文物进行高精度的数字化保存[6]。以上前沿技术或案例正在水土保持监测工作中逐步探索和试验，为水土保持监测工作开展提供了更加精确和全面的数据和技术基础。但目前在水土保持监测无人机数据采集、数据处理和数据管理等整个过程中，仍处于各自探索阶段，并未形成统一的技术流程和数据管理标准。

2 水土保持监测无人机数据采集

2.1 数据采集精细化

随着水土保持监测工作成果精度要求的提高，对无人机数据采集提出了更高的要求，数据采集越来越精细化，例如：①通过在无人机上配备RTK 模块，再利用网络CORS结合RTK∕PPK 技术，获取无人机拍照厘米级定位的高精度POS 数据，实现免相控作业，某地产项目利用RTK 模块采集厘米级定位图像示例如图1 所示；②利用无人机仿地飞行能力进行变高飞行，保证对地保持恒定高度获取作业区域统一地面分辨率的数据，最大程度减少测量误差；③充分利用无人机的避障能力结合精密的航线规划进行贴近飞行，可获毫米级的数据。

图1 某地产项目利用RTK模块采集厘米级定位图像示例（水平精度、垂直精度单位m）

2.2 数据采集多样化

随着水土保持监测工作中无人机应用场景的增多，无人机搭载的传感器类型也越来越多，数据采集也越来越多样化。目前常见的无人机采集数据由可见光的照片、视频，还有雷达数据、多光谱数据、热成像数据等类型。除此之外，无人机还可以利用第三方软件进行土地占地类型、占地面积、水土保持措施数据获取以及实现土壤流失量等数据计算。

2.3 数据采集自动化

无人机数据采集在开始阶段一般是简单地采用定时间或定距离间隔的方式拍照，甚至有时利用手动方式采集照片和视频。随着无人机航线规划软件的智能化，无人机航飞已经实现自动规划航线，某地产项目根据航飞范围自动规划航线示例如图2 所示。在航飞区域初次建模的基础上，对无人机航线自动精细化编辑，实现更高精度、更高效率的数据采集。同时，随着视频拍摄智能化功能的提升，无人机对于视频数据的采集也越来越自动化。

3 水土保持监测无人机数据处理

3.1 数据处理集群化

水土保持监测无人机数据采集精度越高，成果精度也越高。因此，无人机采集的数据会随着精度要求的提高，数据量成几何倍级的增加，对后期处理软件和硬件的需求也相应的增加，促进了后期软件功能的迭代升级，大部分后期处理软件都增加了集群处理的功能，实现对无人机采集数据的自动化任务分配和处理，实时监控集群处理的进度和效果，某地产项目软件集群处理计算示例如图3所示。

集群处理成倍缩短了无人机数据处理时间，提高了成果时效，为水土保持措施监测成果应用或水土流失隐患、危害监测快速决策提供了更为及时的依据。

3.2 数据处理融合化

无人机数据的多样化，促使后期成果越来越丰富，从三维模型、数字正射影像到雷达数据等成果形式应有尽有，某地产项目三维模型示例如图4所示。由于对成果效果要求的提高，无人机多传感器图像融合处理越来越多，主要是利用无人机的一种或多种成像传感器获得同一地物不同类型的数据，融合彼此的互补信息，以获得对同一地物更全面、直观、可靠的信息。如，后期处理中利用雷达点云密度高、精度高的特点，把可见光照片和雷达数据进行融合，形成较好的真三维可视化效果；利用可见光和热成像融合技术，可以在弱光和黑暗条件下检查、定位和识别对象等。

图4 某地产项目三维模型示例

3.3 数据处理单体化

数字孪生、城市模型、智慧水保应用已经成为趋势，针对大规模的三维建模而言，仅能满足视觉上或者大尺度上的观感和计算，而计算机还不能对具体的单个目标对象进行识别、属性赋予以及大规模的模拟运算和实时推演[6]，因此对于水土保持监测无人机数据处理单体化有着必然的需求，某地产项目房屋单体化示例如图5所示。目前单体化工作大多采用在整体模型上进行编辑，而自动化的单体化识别与定位仍处于探索阶段。

图5 某地产项目房屋单体化示例

3.4 数据处理真实化

三维模型的精度已达厘米级，甚至毫米级。但三维模型相对于实景来说还是会有失真和瑕疵的问题，模型中会有凸起凹陷、模糊不清楚甚至漏洞等情况，因此需要二次加工，利用三维模型修模软件对其点、线、面进行修改和补充，并结合实景照片贴图等方式，最终完成符合实际的三维模型，进一步获取准确的、真实的临时措施面积、临时堆土体积等数据，某地产项目临时苫盖措施范围提取示例如图6所示。

图6 某地产项目临时苫盖措施范围提取示例

4 水土保持监测无人机数据管理

4.1 数据管理智能化

传统无人机数据管理尤其对于多次同一区域或地物的航飞数据管理仅以对比的形式展现或简单叠加，缺乏数据间的分析和挖掘，有的数据管理仅仅依靠文件夹进行分类和存储，造成了水土保持监测无人机数据资源的浪费。数据管理智能化分析，通过对无人机监测前后影像的对比，可以智能分析水土流失防治责任范围变化、智能识别水土流失隐患、智能解译图斑类别，最终针对智能分析出的结果进行水土流失隐患处理及解译图斑的应用。

4.2 数据管理标准化

传统无人机监测数据质量参差不齐，缺少统一的标准，在数据采集、存储等环节存在不科学、不规范等问题，导致错误数据、缺失数据等“脏数据”的产生。由于缺乏标准化的管理机制和人为因素，造成数据标准不一、数据无法对应的问题，导致了大量的垃圾数据。通过统一的数据管理标准规范，统一数据收集模式、基本原则、程序、工作内容等，实现数据采集、存储、查阅、应用更加规范、科学。

4.3 数据管理系统化

水土保持监测无人机数据管理需求随着无人机在水土保持监测工作中的应用深入越来越迫切，但目前大多是以满足项目成果为最终结果，数据管理仅依靠传统的存储和应用。通过系统化的数据管理，借助专业软件∕平台实现数据云共享、云互通、云统一，解决传统数据无法共享、无法永久保存等问题。

5 水土保持监测无人机数据处理与管理问题与思考

5.1 数据类型不兼容

水土保持监测无人机数据生产涉及水土保持监测工作中的多种应用场景，有的侧重三维数据，有的侧重视频或照片，也有的与数据相结合。虽然不同无人机数据处理软件生成的中间或成果数据格式名称一样，如通用的OSGB、OBJ等三维格式数据，但数据间仍是不能兼容和通用，还有一些软件自身的专门后缀格式的数据，如3MX、Terra 等格式数据不能拿到别的处理软件中使用。无人机后期处理软件多种多样，更多时候需要多种软件分步处理才能实现最终成果需求，但由于软件数据格式存在不兼容问题，导致无人机数据处理和应用出现困难。

5.2 数据挖掘深度不够

水土保持监测无人机数据管理基本上结合具体需求开展，目前市面上的数据管理软件仅能提供简单的浏览和标注，对于测量和计算很难满足。三维数据大多用来浏览和查看，尤其是作为底层数据来应用。一方面缺少更专业的查询、标注、计算以及数据挖掘软件；另一方面由于无人机数据本身获取代价高昂和保密原因，导致了数据管理专业软件开发的迟缓，使得水土保持监测无人机数据管理以实现项目成果为最终结果，缺少了数据间的分析和挖掘。因此，应根据水土保持监测的生产需要，建立以云计算为平台的水土保持监测数据管理和分析平台，充分利用无人机数据三维、真彩色等立体、直观数据的优点进行水土保持监测数据分析和深度挖掘。

5.3 数据管理应用不智能

由于水土保持监测无人机数据管理存在的粗放问题，加上水土保持监测无人机数据都是GB 级数据，在管理和调用上对软硬件能力都提出了更高的要求。水土保持监测数据的管理和使用还处于斑点化，重复利用且对比利用较低，造成了深度挖掘和精确提取难以实现。随着水土保持监测无人机数据成果精度越来越高和效果要求越来越实景化，数据存储和管理更应简便化、智能化、快捷化，并需要结合水土保持监测数据进行计算分析、推演和实时运算，所以急需形成并建立智能化的数据管理和应用平台。

6 总结与展望

无人机的使用代替了大量的人力工作，提升并扩大了水土保持监测工作视野深度和广度，提高了工作效率和水平，但依然面临着无人机监测数据类型不兼容、数据挖掘深度不够、数据管理应用不智能等问题。

解决水土保持监测数据存在的问题应从源头出发，统一数据格式保证在数据通用的基础上，建立统一的应用处理平台，进行数据的统一管理和应用。结合目前现有的标准和规程规范，制定专门针对水土保持监测无人机数据生产的技术标准，标准包括水土保持监测无人机应用的基本原则、程序、工作内容、数据标准和格式等，逐步形成统一、有效的数据收集的方法与标准。建立区域或省级水土保持监测无人机数据管理和使用平台，把分散的无人机数据进行汇总和集中管理，提高数据使用和利用效率，依托数字化、网络化、智能化的无人机数据建立智慧水土保持平台。通过这个平台把水土保持监测的斑点化、散乱化的数据连成片，集成时间序列或空间序列，加强水土保持监测无人机数据的管理和使用，促进水土保持监测无人机数据更加精准化、智慧化。

尽管水土保持监测无人机数据生产存在多种困境，但随着无人机从摸索、试错阶段向成熟化转变，随着无人机性能的提升、传感器多样化和精准化、处理软件功能智能化和模块化以及数据管理软件平台化等各阶段研发和应用的齐头并进，水土保持监测无人机数据生产的应用将会越来越广泛。

无人机在水土保持监测的应用从点到面越来越深入，已经成为不可或缺的生产工具，在水土保持监测无人机数据采集、数据处理和数据管理各方面都有了长足的进步和探索。面对无人机监测数据生产出现的数据类型不兼容、数据挖掘深度不够、数据管理应用不智能等问题，都能通过制定数据生产的技术标准和建立数据管理使用平台得到很好的解决。随着水土保持无人机监测技术手段的进步，未来水土保持监测前景必定一片大好。