青海群科某地区工程水文信息提取应用研究

周林虎，曹荣泰，张秉来，刘 备，张 建，祁兆鑫，李宗洋

(中国电力建设集团青海省电力设计院有限公司，青海 西宁 810008 )

0 引言

近年来，随着摄影测量技术和地理信息系统的深入结合、发展和升级，其在空间数据和图像处理以及三维可视化模型分析中发挥着重要作用，被越来越多的建筑和设计行业所注意和重视，深入摄影测量技术和地理信息系统研究意义重大[1]。其中，基于数字高程模型(digital elevation model，DEM)法的地表特征分析和水文信息提取方面的研究广泛应用于工程勘察、设计和建筑过程中，其主要是通过建立研究区地形地貌和地表水流的基本模型，分析区内坡向、坡度和阴阳坡等地表特征，从而确定研究区地形地貌分布特征，划分不同的土地类型，为土地的合理开发利用提供可靠依据，同时可为区内水流起源、流向和流量等水文信息的验证提供依据。通过对流域水文信息的提取和分析，不仅可以分析和模拟现今水流的规模和分布情况，还可以重现历史水流流动过程、预测未来水流动向[2]，对于洪水、内涝、崩塌、滑坡和泥石流等地质灾害的分析和评价提供一定的参考价值。

青海地处青藏高原，受各种自然环境条件的综合影响，形成了各种不同的地质灾害，滑坡类型较多，不同类型的滑坡有不同的形成环境、形成机制、滑动特征及不同的危害方式，发育分布上具有一定的地域性差异。其滑坡类型按物质组成分为土质(黄土)滑坡、黄土+泥岩滑坡、半成岩岩质滑坡、半坚硬岩质滑坡(泥岩滑坡)、坚硬岩质滑坡等；在工程勘察中，必须避让这类地质灾害区。近几年，随着无人机技术的应用与推广，无人机技术在工程滑坡地质灾害勘察工作中有少量应用。

郑忠[3]等通过对新疆某河流进行水文分析计算，提取了其河网和分水岭等流域信息，并对比了ArcGIS 软件计算的流域面积与手工量算成果，结果表明二者非常接近。候爰冰[4]等提取了甘肃省庆阳市马莲河4 个流域面积，并与实际流域面积进行了对比，结果表明二者误差值为2.08%～2.31%。杜青松[5]等对新疆西天山中部的伊犁河支流流域信息进行了提取和分析，结果表明提取的河网和实际河流基本一致。王成文[6]等提取了宁夏海原县某山区地形特征和流域水文信息，结果表明其与实际情况基本吻合。现有的研究成果表明，借助ArcGIS软件提取的水文信息和流域信息与实际情况基本吻合，证明利用该方法进行水文信息分析是可行且有效的，但现有研究并未对研究区地形地貌和地理特征进行详细展示和描述，未直观展现出地形起伏变化情况，而流域的形成和面积大小均与地形存在重要关系，二者之间可以相互验证。因此，本文选用DEM 法，建立了青海省化隆县群科镇某线路区域三维可视化模型，实现了地理信息数据可视化，分析了该区域地形地貌特征，并利用水文分析模块，提取了该区域水域分布特征和不同流量情况下河网分布情况，分析和对比了不同流量条件下河网特征，通过对比地理信息和水文信息情况，大大增加了提取信息的可靠性和真实性。

1 试验区概况

本项研究区域位于青海省化隆县群科镇，海拔为2 071.96 ～2 344.55 m，地势起伏较大，最大高差达272.59 m，且沟壑纵横，其地层以黄土和泥岩为主，滑坡、泥石流和崩塌等地质灾害发育较多。该区域地层裸露较多，地表植被相对较少，为群科镇水土流失较严重的地区。长期而频繁的水土流失、滑坡和泥石流等地质灾害的发生，导致该区域土地退化严重，生态环境不断恶化，严重影响和阻碍了该区域工程设施的建设和社会经济的可持续发展，因此对该地区地形地貌特征进行分析，对地质灾害进行调查和评价具有重要意义。

2 数据与方法

2.1 基础数据

数字地面模型(digital terrain model，DTM)就是将实际地形地貌的空间分布情况以数字的形式展现出来，其包括地形地貌、基础地物、自然资源和环境以及社会经济等多方面的信息。本次研究数据来源于无人机航空测量方法得到的较高精度的数字正射影像图和DEM 数据，其对地形起伏变化特征具有较高精度，实现了研究区域地形地貌三维可视化，可直观地观察和分析该区域地形地貌特征以及滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害的发育和分布情况。由研究区正视图和俯视图(如图1 所示)可知，区内地形高低起伏较大，多为中低山山梁和山谷地貌，部分地区水土流失严重，滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害分布较多。

图1 研究区原始地形地貌

2.2 研究方法

2.2.1 倾斜摄影测量技术

1)优点和应用前景

在以往的工程地质灾害勘察工作中，地质灾害调查分析多以勘察员的工程经验判断为主，受现场视野的局部性、地形、现场复杂条件、勘察手段和人员安全因素等限制，勘察人员往往无法到达现场，野外实施过程中地质灾害点要素描写欠全面、规范，灾害成因分析不足，资料收集不够完整，地质灾害勘察结果只是定性分析得出的结果，而无法得出定量分析结果。利用无人机倾斜摄影测量技术，通过获得的航空影像和DEM 数据，可准确地对研究区坡度、坡向、流向和流量等地表特征进行分析和计算，从而调查地灾点区域自然环境特征和孕育地质灾害的地质背景，查明地质灾害的空间分布现状和强度等发育特征，得出地基稳定性评价，节约成本，提质增效。

2)关键技术难点

近几年，倾斜摄影测量技术得到了迅速发展，由于倾斜摄影测量技术能够获取建筑物、树木等地理实体的纹理细节，不但丰富了影像数据源信息，同时，高冗余度的航摄影像重叠，为高精度的影像匹配提供了条件，使得基于人工智能的三维实体重建成为了可能。分层显示技术、纹理映射技术成为倾斜摄影测量和建模的关键支撑点，极大地提升了三维建模的效率，同时也降低建模的生产成本。目前，基于倾斜摄影测量成果的应用还比较少，因此，大量的应用创新点挖掘还需要逐步深入。

2.2.2 地表特征提取方法

计算坡度和坡向的方法为拟合曲面法中的二次曲面拟合法，即某点的坡度和坡向根据该点和周围点的高程差进行计算。采用中心点与其周围8 个点的高程数据对坡度和坡向进行计算和分析，如图2 所示[7]。

图2 3×3窗口

首先计算C0点东西方向的坡度SlopeWE和南北方向的坡度SlopeSN，表面分析工具采用三阶反距离平方权差分的方法进行计算，即[7]：

式中：d为DEM 的边长。

然后计算C0点坡度Slope和坡向Aspect，计算式为：

2.2.3 流域特征提取方法

1) DEM 填洼处理

水文分析工具主要是通过利用DEM 数据对地表径流进行模拟，在形成径流的过程中需要考虑研究区地形因素，D8 单流向算法决定了其必须针对无凹陷的DEM 数据才能正确地分析出结果。但实际的DEM 由于受到各种内外因素的影响，导致高程数据中存在许多凹陷点，这些凹陷点可能是地表的真实形态，也可能是采样数据存在错误所导致，例如采样效果将高程数据取舍为整通常是产生此类错误的原因。凹陷点即实际地形中的洼地，包括自然洼地和伪洼地，伪洼地的存在会导致提取的水流中断或者在某一区域汇集，不能形成完整的流域河网，因此应对伪洼地进行填充以确保生成水系网络的连续性[8]。在填洼之前应对DEM 数据进行平滑处理，然后进行填洼处理，填洼原理和流程图如图3 所示。

图3 填洼处理流程图[8]

2)水流方向提取

水流流向由DEM 数据中给定栅格的最大或最陡下降方向确定，采用单流向算法中的D8算法进行计算分析，即计算并比较中心栅格和周围8 个栅格点之间的高程差，高程差最大的方向为该栅格水流流向[9]。如图4 所示，将水流离开每一栅格的方向简化为正东、东南、正南、西南、正西、西北、正北和东北8 个方向，并依次用代码1、2、4、8、16、32、64、128 表示[10]。以预处理后的无洼地DEM 数据作为输入数据，利用水文分析模块的Flow Directiongon工具进行水文流向数据提取。

图4 水流流向编码

3)汇流累积计算

汇流累积示意图如图5 所示，该规则格网中的每个栅格均具有一个单位的水量，根据该栅格与周围栅格之间的地形差异与高程差，即可计算出该栅格水流流向和汇流累积量。

图5 汇流累计示意图

4)河网提取

地表径流模型中，径流根据径流累积量来获得。当地表水径流累积量达到给定阈值时，就会形成地表水流，所有汇流量大于阈值数值的栅格就是可能存在的水流路径，而水流路径形成的网络就是河网[11]。根据研究区河网分布情况和流量情况，本次设置6 个阈值，即800、4 000、8 000、20 000、200 000 和1 000 000。

3 结果与分析

3.1 地表特征提取结果

研究区地形变化特征主要通过坡度和坡向进行描述，如图6 所示。给定点的坡度是曲面上该点的法线方向N与垂直方向Z之间的夹角α[12]。坡度利用反三角函数计算而得，其表达式为：tanα(坡度) =高程差/水平距离，所以α(角度)=arctan (高程差/水平距离)。一般规定0°～3°为极缓坡，3°～8°为缓坡，8°～15°为中坡，15°～25°为微陡坡，25°～35°为陡坡，大于35°为极陡坡[13]。由该区域坡度分析结果可知，极缓坡和缓坡占比19.05%，表明该区域适于农业机械化耕作的土地不足1/5，相对较少；中坡占比12.64%，若要用于农耕地，一般应采取工程性水土保持措施；微陡坡占比18.45%，该部分区域易发生坡面流水面状侵蚀，因此不太适于农用，若要用于农用，必须采取可靠的工程性水土保持措施；陡坡和极陡坡占比49.86%，该部分区域易发生滑坡、崩塌等重力侵蚀，不适于农用。综合分析，该区域坡度为15°以上的土地面积占比68.31%，可知该区域大部分地区地形地貌为中低山、丘陵和沟谷，不适宜发展大规模机械化种植业，可发展林业、山地畜牧业以及林下种植业。

表1 研究区不同坡度土地面积占比

图6 研究区坡度图

坡向定义为坡面法线在水平面上的投影的方向(即由高及低的方向)，其在植被分析、环境评价等领域具有重要意义[14]。坡向取值范围为0°～360°，一般将坡向分为北、东北、东、东南、南、西南、西和西北等8 个方向，具体坡向对应角度见表2 所列，通过坡向分析得出研究区各坡向占比。由坡向分布图(如图7 所示)可知，研究区中部大部分区域坡向分布差异性较大，平地仅分布于北部、西部和南部一小部分地区，由此可知该区域地形变化亦较显著，高低起伏较大，该计算结果和研究区原始地形地貌基本符合。

表2 研究区不同坡向土地面积占比

图7 研究区坡向图

图8 研究区阴阳坡图

在北回归线以北地区，日照时间和辐射收入由高到低依次为南坡、东南坡和西南坡、东坡和西坡、东北坡和西北坡、北坡。根据角度又可细分为阳坡(135°～225°)、半阳坡(225°～315°)、阴坡(0°～45°、315°～360°)、半阴坡(45°～135°)。通过计算分析可知，该区域阳坡面积占比21.92%，半阳坡面积占比26.82%，阳坡和半阳坡降水量相对较充沛、光照较充足，适宜于喜湿、好高温的植物或农作物生长；阴坡面积占比28.52%，半阴坡面积占比16.47%，由研究区地貌现状可知，阴坡植被相对较稀疏，地表裸露和水土流失相对较严重，不适于一般作物生长，可种植耐阴树木或植物，见表3 所列。综合分析阴阳坡分布情况和面积，可知阴坡在研究区中部和东部分布较多，阳坡、半阳坡和半阴坡在研究区南部和北部交错分布，该区域阴阳坡分布面积基本持平。

表3 阴阳坡面积占比

3.2 流域特征提取结果

填洼前后的DEM 如图9 ～图10 所示。通过对比两张DEM 图可知，原始DEM 中的伪洼地均已被填充，提取的无洼地DEM 更加平滑完整，这保证了后续河网提取的连续性和准确性。

图9 原始和无洼地DEM

图10 流向图

3.3 汇流累积量计算

计算出的汇流累积结果(二值化图像)如图11 所示。

图11 汇流累积结果(二值化图像)

3.4 河网分析

为进一步分析不同阈值条件下研究区河网分布情况，设置了800、4 000、8 000、20 000、200 000 和1 000 000 这6 个阈值，提取了不同阈值下的河网信息(如图12 所示)，由该图可知，随着阈值的不断增大，区内的河流网越来越少，尤其是将阈值设置为1 000 000 时，仅有少许河流，又由研究区地形地貌综合分析得出，这些河流即为研究区干流。通过进一步分析河网情况，明确了研究区不同流量条件下主流和干流分布位置和相互关系，为深入研究区内流域和洪水情况具有重要参考价值。

图12 不同阈值提取的河网分布图

4 结语

利用无人机倾斜摄影测量技术得到了研究区高精度影像和DEM 数据，基于ArcGIS 软件生成了研究区三维可视化模型，提取了表面特征和水文信息，分析了区内地形地貌特征，并对比了不同流量条件下格栅河网的分布情况。该方法不需要大量的现场勘查和搜集资料工作即可得到研究区整个地形地貌和流域分布特征，节省了大量时间和人力，为复杂地质条件下的地质灾害研究和洪水预警等具有重要的参考和应用价值，将在以后的地质勘察工作中发挥重要作用。