基于無人機載LiDAR和傾斜攝影的地質災害隱患早期識別

李振忠　王　飛　朱文峰　何　強　李明露　高學宗

基于無人機載LiDAR和傾斜攝影的地質災害隱患早期識別

李振忠1王飛2,3朱文峰2,3何強2,3李明露1高學宗2,3

（1.凌海市自然資源服務中心，遼寧 凌海 121000；2.山東省第一地質礦產勘查院，山東 濟南 250010；3.山東省富鐵礦勘查技術開發工程實驗室，山東 濟南 250010）

文章旨在探討基于無人機載激光雷達（LiDAR）和傾斜攝影的地質災害隱患早期識別技術，以及這項技術在實踐中的應用，以減少地質災害發生的風險。介紹了常見地質災害及其影響，討論了基于LiDAR和傾斜攝影的無人機技術，并提出了將此技術應用于易發災區的有效建議。此外，對無人機系統技術進行了深入研究，特別介紹了激光測距儀LiDAR和傾斜攝影技術在無人機系統中的應用，以識別地質災害的隱患區域。最后，總結了無人機系統技術在檢測和識別地質災害中的研究成果，提出了進一步發展的建議，以幫助無人機技術在檢測和識別隱患的地質災害中發揮更大的作用。

無人機；傾斜攝影；地質災害；隱患早期識別

引言

滑坡、泥石流和雪崩等地質災害對人類生命和財產造成嚴重影響[1,2]。多年來，許多國家在地質災害的預防和救災方面投入了大量資金和資源。然而，要徹底消除地質災害的發生仍然很困難。因此，地質災害的早期探測和預警仍然是許多國家關注的主要問題。

無人機技術的發展可以為地質災害的早期探測和預警提供有效的解決方案。無人機技術為收集災害易發地區的空間數據提供了一種高效、成本低的方法。近年來，隨著無人機技術的不斷提高，使用無人機進行地質災害預警越來越普遍。無人機與互補遙感技術的結合，如激光雷達（LiDAR）和傾斜攝影，可以為地質災害預警提供所需的詳細和準確的地質信息[3]。

本文介紹了無人機技術在地質災害預警中的應用研究進展和成果。首先，介紹了常見的地質災害及其影響。然后，討論了LiDAR與無人機傾斜攝影的結合，并提出了在災害易發地區應用激光雷達的有效建議。最后，對無人機系統技術進行了詳細研究，特別是LiDAR和傾斜攝影技術在無人機系統中的應用，以識別地質災害隱患區域。這為無人機在地質災害預警中的有效應用提供了一定的參考。

1　常見地質災害及其危害

地質災害是指由地質因素引起的自然災害，如滑坡、泥石流和雪崩，這些災害主要由自然環境中的巖石和土壤崩塌造成[4]。近年來，一些地區的地質災害發生頻率和強度顯著增加。

滑坡是由地質運動或地質環境變化引起的地質現象，是指土壤、巖石和風化巖石在重力作用下突然或逐漸滑動和流動[5]?；轮饕蓮娊涤?、地震和人類活動造成?；驴赡軐θ嗣竦纳拓敭a安全造成重大損害，尤其是在陡峭地形地區。

泥石流是一系列地質災害，由強降雨、人類活動、融雪等因素造成。一般來說，泥石流是指具有斜坡活動的泥漿流，它也會對人民的生命和財產的安全造成重大損害，尤其是那些位于河谷和懸崖附近的泥石流[6]。

崩塌（崩落、垮塌或塌方）是較陡斜坡上的巖土體在重力作用下突然脫離母體崩落、滾動、堆積在坡腳（或溝谷）的地質現象。與山體滑坡和泥石流一樣，崩塌也會對生命和財產造成重大損害。

2　無人機LiDAR和傾斜攝影技術在地質災害早期識別中的應用

2.1　基本原理

近年來，無人機系統已成為最流行的遙感技術之一。傳感器類型豐富，數據精度高，可操作性強。無人機通常配備各種傳感器，如激光雷達、攝影相機和紅外相機，以收集有關周圍地形的3D信息[7]。緊湊型無人機和激光雷達、攝影相機以及紅外相機的結合可以提供關于地形高程、形態、土地覆蓋和土地利用的高分辨率和高精度3D信息。LiDAR可以提供有關地形的準確三維信息，如高程、坡度和表面粗糙度，這對于地質災害的研究和分析非常有價值。

結合航空攝影、LiDAR技術可以為無人機形成強大的數據收集系統。LiDAR可以提供關于地形高程和表面粗糙度的高分辨率三維信息，而航空攝影可以提供關于土地覆蓋和土地利用的詳細信息。在這兩種技術相結合的基礎上，無人機可以在分類的災害易發地區有效識別地質災害隱患區域。近年來，LiDAR和航空攝影的結合已成為研究地質災害的有力工具[8]。

2.2　技術方法

使用LiDAR和傾斜攝影技術捕獲和監測地質災害形成及變化的過程主要包括以下步驟。

2.2.1規劃測繪范圍和形狀

觀測地質災害的位置和形狀，確定測繪范圍。測繪區域要完全包含調查區域，且外擴一定距離，確保拍攝相片合成后能夠完全覆蓋研究區，不遺漏需要調查的數據。

2.2.2制定拍攝計劃

根據觀測的位置和地質災害實際情況，確定機載LiDAR和傾斜攝影拍攝的具體條件和方法，如表1所示。

表1　航線設計參數

項目傾斜攝影要求 影像分辨率優于0.03 m 航高設計相對航高160 m 影像重疊80% / 75% 點云重疊25% 影像傾斜角度90°，其他四向45°（水平參考面） 影像傾斜角度改變量不大于5°，最大不超過12% 攝影分區根據項目作業范圍及測區情況劃定 測區邊界覆蓋航向超出邊界不少于兩條基線，旁向覆蓋超出測區邊界線不少于5條航線，保證影像全覆蓋 拍攝時間選擇測區最有利氣象條件，保證影像質量 補攝與重攝出現相對漏洞和絕對漏洞應補攝 影像質量影像清晰、層次豐富、反差適中、色調柔和

2.2.3機載LiDAR/傾斜攝影方式采集數據

以機載LiDAR技術或傾斜攝影技術為主線實現障礙物識別。

傾斜攝影像控點布點方案：傾斜攝影區域按照平高區域網的方式布設像片平高控制點；每平方公里區域均勻布設不少于4個點。

（1）像控點點位要求。像片控制點應選取目標影像清晰、易于判別的目標，困難時應現場布設靶標。

（2）像控點選點、編號。①像控點應選擇在影像明顯的地物交角、地表標志線角點，優先選擇斑馬線的角點、空曠地帶地磚圖案的角點等測量誤差小、內業易于判讀地帶，無地表標志線的地方，應選擇房屋圍墻的內外拐角、花壇的角點等近似成90°的地物交叉點，困難地區可選擇直徑小于0.15 m的點狀地物中心等處。②所有的點位應避開高大的樓群、高壓電線、發射塔、高大樹木等對 GPS 信號接收有影響的障礙物。像控點按“名稱字母＋順序號”形式進行編號，名稱字母為：JX＋0001流水號。

（3）布設激光檢?？刂泣c要求。①直線控制點：每隔 50 m設一個控制點，長度大約 2 公里，精度＜2 cm，越高越好。②零散控制點：在中心區域均勻布設 10～15 個控制點，精度＜2 cm，越高越好。③所有控制點都布設在路面上，且地物材料均勻。避免布設在高低反射率交接地區，避免受到周圍地物遮擋，避免在陡坎和地物過度邊界、便道邊緣布設。

2.2.4準備數據處理

將機載LiDAR拍攝和傾斜攝影拍攝收集的數據用像素顆粒度進行分割和校準處理。采用后期處理軟件對照片進行建模，這里的照片為通過無人機航拍的傾斜攝影數據，這些照片導入到建模軟件中，通過計算機圖形計算，結合pos信息及控制點刺點后空三處理、平差，生成點云，點云構成格網，格網結合照片生成賦有紋理的傾斜影像圖，并生成用戶需要的實景三維模型數據。

采用Bentley公司的實景三維生成軟件ContextCature進行全套的實景三維的生產（包影像數據預處理、空三加密、紋理貼圖）。采用處理器工作站，并采用集群處理的方式處理，加快模型的生成。具體操作界面如圖1所示

圖1　軟件操作界面

本項目三維建模主要采用Bentley公司的實景三維生成軟件ContextCature制作，該系統是基于圖形運算單元 GPU的快速三維場景運算軟件，整個過程無需人工干預，從簡單連續影像中生成最逼真的實景真三維場景模型。此方法具有快速、簡單、全自動等特點，廣泛的數據源兼容性和多種數據輸出格式使其優勢明顯。模型成果中所有建筑物的空間關系和紋理，均采用分層顯示技術（LOD），分層多達20層以上，以保證任何配置的計算機均能流暢地顯示地物模型，充分詳細地表達建筑物細部特征。

運用傾斜攝影技術獲取的影像數據，合理布設地面像片控制點，然后將影像數據、地面像片控制點數據導入ContextCature自動建模系統進行處理。人工只需參與刺點、參數設置、精度評定、質量控制。

（1）自動化空三加密。在ContextCature自動建模系統中加載攝區影像，人工給定一定數量的控制點，軟件采用光束法區域網整體平差，以一張像片組成的一束光線作為一個平差單元，以中心投影的共線方程作為平差單元的基礎方程，通過各光線束在空間的旋轉和平移，使模型之間的公共光線實現最佳交會，將整體區域最佳地加入到控制點坐標系中，從而恢復地物間的空間位置關系，示意圖如圖2所示。

（2）影像密集匹配。采用密集匹配技術，即軟件系統根據高精度的影像匹配算法自動匹配出所有影像中的同名點，并從影像中抽取更多的特征點構成密集點云，從而更精確地表達地物的細節。地物越復雜，建筑物越密集的地方，點密集程度越高；反之，則相對稀疏。

（3）紋理映射。利用影像密集匹配的結果，由空三建立的影像之間的三角關系構成三角TIN，再由三角TIN構成白模，軟件從影像中計算對應的紋理，并自動將紋理映射到對應的白模上，最終形成真實三維場景。紋理映射成果例圖如圖3所示。

2.2.5地質災害成因分析

利用GIS技術及多源數據，通過空間特征分析和實地調查，進行地質災害類型、性質、范圍及成因的精確判斷。

2.2.6結果可視化

具有研究及管理價值的結果可通過多種形式將空間信息可視化。

2.2.7數據備份

將上述數據存儲于安全位置，供日后必要時刻進行比較和研究。通過LiDAR和傾斜攝影取得的局部范圍的數據，在與傳統方法比對后對地質災害有精確的表述和識別能力，可以很好地反映空間和時間的變化，這可以幫助地質災害愈后管理者更好地了解影響范圍和趨勢，實現作用分析及危害預防。

該方法對數據的獲取、分析和處理的時間限制更短，而且具有較強的平臺靈活性和全方位拍攝能力，對密集或者極為復雜的地質災害進行識別、診斷、危險性判斷、災害后果評估等工作時也可以進行精細化操作。機載LiDAR和傾斜攝影技術在拍攝、采集以及空間數據分析處理的效率中均進行突破，因此可有效避免不必要的工程危害，實現成本效益最優化，對地質災害應對預警及處置防治提供了重要支撐。

2.3　有效性分析

（1）無人機載LiDAR與傾斜攝影進行測繪地質災害能夠降低人力和費用投入，節省研究時間。架面無人機載LiDAR系統能夠以更快的速度收集更廣泛的數據，避免傳統方式將人員置于風險環境中的弊端；多角度均勻地覆蓋研究區域，減少信息被遺漏；智能航跡計劃和自主飛行，減少開展地質災害測繪失調機會；高精度傾斜攝影，可以實現高精度三維地形測繪，無死角覆蓋研究區域，能夠獲取高精度影像。

（2）數據精度也有很大改善。架面無人機載LiDAR具有高精度的數據獲取能力，能夠得到高精度的數據，而傾斜攝影也能夠獲取高分辨率的圖像數據，最大程度地反映出地質災害的形態結構特征。此外，架面無人機載LiDAR系統和傾斜攝影系統也能夠反映出地質災害的大小、范圍、位置等屬性，能夠實現對地質災害的精確識別及其演變趨勢分析。

（3）實例驗證。為了證明架面無人機載LiDAR及傾斜攝影測繪地質災害的方法是有效的，將該方法應用到浙江省某小河道斷層研究中。在研究中，首先采用架面無人機載LiDAR系統和傾斜攝影系統采集三維地形數據，包括地表高程數據、植物數據等，然后對測繪得到的數據進行相應的分析與處理；在此過程中還開展了傳統的地面測量進行數據校核，最后進行數據對比，發現使用架面無人機載LiDAR及傾斜攝影測繪地質災害，能夠獲取比傳統測量更加精確的數據，反映小河道斷層的形態及其演變趨勢，并進行預測分析，證明了這一測繪方法的有效性。

綜上所述，架面無人機載LiDAR及傾斜攝影測繪地質災害的方法是有效的。該方法能夠節省人力和降低費用投入，并且能夠獲取高精度的數據，最大程度地反映出地質災害的形態結構特征、大小等屬性，實現對地質災害的精確識別及其演變趨勢分析，對測量地質災害具有重大意義。

2.4　災害易發地區的應用建議

基于LiDAR和航空攝影的特點，無人機技術是災害易發地區地質災害預警的有力工具。LiDAR和傾斜攝影的結合可以為特定的災害易發地區提供高分辨率的高程、土地覆蓋和土地利用信息，這些信息對于地質災害的預警非常有價值。為了有效地將無人機系統應用于地質災害預警，應考慮以下建議。

（1）無人機系統應配備適當的傳感器，以適應災區的需要。在某些災害易發地區，激光雷達、航空攝影和紅外攝影可用于收集3D地形高程、土地覆蓋和土地利用的信息。另一方面，在雪崩等雪災風險較高的地區，無人機系統應配備高分辨率紅外相機和紅外熱傳感器，以收集雪覆蓋率和雪層厚度的詳細信息。

（2）應根據災害易發地區的具體地形設計數據采集方案。通常無人機收集的數據可以是不同類型的，例如條形圖像、網格圖像、塊圖像和疊加圖像。數據采集方案應根據地形的特點（如海拔、坡度、表面粗糙度和土地覆蓋）進行設計。通過這種方式，無人機系統可以收集更詳細、更準確的空間數據。

（3）數據采集后，應使用數據處理和分析軟件對數據進行處理和分析，如點云編輯、圖像分類和圖像融合。在此基礎上，巖土專家可對結果進行進一步分析和評估，從而確定地質災害隱患區域。

綜上所述，激光雷達和傾斜攝影相結合是災害易發地區地質災害預警的有力工具。為了有效地將無人機技術應用于地質災害預警，應選擇合適的傳感器，設計數據采集方案，并使用后處理軟件和分析方法處理所收集的數據。

3　無人機LiDAR和傾斜攝影技術在地質災害早期識別的未來發展

由于使用無人機與激光雷達和傾斜攝影的結合技術在地質災害研究中變得流行，許多學者在這一領域進行了深入研究，取得了一定的研究成果。有研究者使用傾斜航拍和無人機LiDAR數據來識別廣東蓉溪鎮滑坡的隱患區域，通過關聯地形高程數據和地表特征確定了榮溪鎮的滑坡熱點，為災害風險評估和預警提供了關鍵參考[9]。Fu等[10]使用無人機LiDAR和傾斜航拍技術來識別四川省都江堰市過量地下水的隱患區域，結果表明，LiDAR數據結合圖像分類技術可用于確定過量地下水的影響區域，為洪水風險管理提供有效參考。

此外，黃文廣[11]使用無人機LiDAR和傾斜航拍技術探測寧夏鹽池縣的永久凍土退化，結果表明，基于無人機的數據融合和隱藏信息提取技術可以有效識別凍土退化的隱患區域，為冰川地質災害風險評估提供關鍵參考。高仁強等[12]使用無人機捕捉傾斜空中圖像和LiDAR數據，用于滑坡風險評估，結果表明，LiDAR數據可以有效地檢測和分析滑坡易發區（包括小規?；聻暮Γ┑牡乇砀叱?、坡度和地表粗糙度特征。

綜上所述，無人機系統技術結合LiDAR和傾斜航拍技術可以有效進行地質災害隱患區域的識別。除上述研究外，在地震災害等地質災害的隱藏信息提取和風險評估方面也有許多研究成果[12-14]，可為無人機系統技術在地質災害預警中的應用提供寶貴參考。

4　結束語

本文介紹了無人機系統在地質災害預警中的應用研究進展和成果，介紹了常見的地質災害及其影響，討論了LiDAR與無人機傾斜攝影的結合，并對其在災害易發地區的應用提出了有效建議。本文對無人機系統技術進行了詳細研究，特別是激光雷達和傾斜攝影技術在無人機系統中的應用，以識別地質災害隱患區域。

無人機系統技術結合LiDAR和傾斜航拍技術可以有效地用于地質災害隱患區域的識別，在地質災害預警中具有十分重要的價值。此外，無人機技術提供了一種高效、快速和低成本的方式來收集災害易發地區的空間信息，可以更好地了解地質災害的成因和特征，降低地質災害的風險。未來應進一步努力完善無人機系統，提高數據采集和分析的準確性、自動化和效率。

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Early Identification of Geological Hazards Based on Unmanned Aerial Vehicle LiDAR and Oblique Photography

This article aims to explore the early identification technology of geological hazards based on unmanned aerial vehicle LiDAR and oblique photography, as well as the application of this technology in practice to reduce the risk of geological hazards. This paper introduces the common geological disasters and their effects, discusses the UAV technology based on LiDAR and oblique photography, and puts forward effective suggestions to apply this technology to the prone disaster areas. In addition, the UAV system technology is studied in depth, especially the application of laser rangefinder LiDAR and oblique photography technology in the UAV system to identify hidden areas of geological disasters. Finally, the research achievements of UAV system technology in detecting and identifying geological disasters are summarized, and suggestions for further development are put forward to help UAV technology play a greater role in detecting and identifying hidden geological disasters.

unmanned aerial vehicle (UAV); oblique photography; geological hazards; early identification of hidden dangers

TP7

A

1008-1151(2023)07-0009-05

2023-02-27

濟南市天橋區自然資源局地質災害風險普查服務項目（TQKNCS-2021-88）。

李振忠（1969－），男，遼寧錦州人，凌海市自然資源服務中心工程師，從事測繪地理信息系統，自然資源調查服務工作。

何強（1986－），男，河北高碑店人，山東省第一地質礦產勘查院工程師，從事水工環地質勘查研究工作。