困难地区大型工程预选址新方法探讨

李 炼，余代俊，曾 涛

(成都理工大学 地球科学学院，四川 成都 610059)

困难地区大型工程预选址新方法探讨

李 炼，余代俊，曾 涛

(成都理工大学 地球科学学院，四川 成都 610059)

利用遥感技术进行工程预选址，能够克服困难地区交通不便、环境恶劣等困难，但使用商业遥感影像成本较高，借助Google Earth提供的坐标信息，以及开放网络资源提供的高分辨率遥感影像进行工程预选址能够达到事半功倍的效果。文中利用Google Earth进行二次开发，获取某区域的三维坐标点集，建立数字高程模型。在此基础上，叠加影像制作该区域三维场景，并结合该区域遥感地质解译等相关资料，在三维场景中进行综合分析，实现工程预选址。实验表明，在三维场景中进行选址分析更直观、真实，选址工作更具有针对性，可缩小感兴区范围，节省大量时间。

Google Earth；数字高程模型；遥感地质解译；三维场景；预选址

随着社会经济的快速发展以及西部大开发战略的迫切需求，国家在西部地区规划了众多大型工程项目，很多工程项目处于山高林密、人迹罕至的项目实施困难地区。这类困难地区项目的立项、前期勘察等宏观决策工作，对工程实施、运营影响甚大，而前期勘察人车到达困难、环境恶劣，给工程选址工作带来诸多困难。因此，在工程选址中采用何种方法，将直接影响到工程的进展和资金的投入[1]。传统的根据人工采集地形数据进行选址，大部分情况下不适用于环境复杂的西部地区，利用遥感技术进行工程选址相比而言高效易行。黎小东等(2010)基于RS和GIS建立震后汶川县的移民搬迁选址模型[2]；李天华等(2011)利用遥感和GIS技术对昆明小哨机场进行选址和工程地质分析[3]。利用遥感技术虽然有效地提高了工程选址的效率和准确性，但使用商业数据进行工程选址的成本较高、针对性不够强，且存在感兴区域广、数据处理周期长等不足。

针对上述问题，在高原某机场预选址工作中，通过Google Earth二次开发获取该区域三维坐标点集，建立区域的数字高程模型(DEM)。通过开放网络资源下载高分辨率影像，再在DEM上叠加影像制作区域的三维场景。结合该区域相关资料作遥感地质解译，在三维场景中实施综合分析，筛选出满足工程建设的场址，其结果既缩小感兴区范围，又节省成本和时间。

1 预选址方法原理

1.1 Google Earth及二次开发技术

Google Earth(以下简称GE)是由 Google公司开发的一款虚拟地球软件，它把航拍照片、卫星图像和GIS数据整合在一起，形成一个地球的三维模型[4]。该软件自带缩放图层、查找、标记位置等常用功能，但对于开放性资源来说，GE软件的自带功能已经不能满足用户的需求，所以迫切需要对其进行开发来满足这种需求。

目前针对GE二次开发的方法主要有：①基于KML的二次开发，该方法主要用来生产地理要素，实现数据的动态更新等；②基于GE的COM组件的API开发，该方法主要用来控制GE的视角,实现动画效果，第三方应用程序常使用Google Earth COM API对GE进行信息发布和搜寻[5]，本文采用COM技术进行GE二次开发。Google Earth COM API是GE组件的公用接口，其意义在于用户可以在各种外部程序中调用GE所提供的功能。Google Earth COM API类库中包含11个接口类，本文主要运用到其中的IPointOnTerrainGE类、IApplicationGE类的地图定位函数SetCameraParams()以及用于地理坐标获取的函数GetPointOnTerrainFromScreenCoords()。

1.2 三维场景实现

利用上述接口对GE进行二次开发，获取感兴区域的三维坐标点集制作DEM。选择支持卫星、波段下载的开放数据源下载感兴区域的影像，对其做彩色合成、配准、拼接处理。再在DEM上叠加影像，制作该区域的三维场景，三维场景实现流程如图1所示。

图1 三维场景实现流程

1.3 三维场景精度判定及综合分析

在进行选址综合分析前，必须对三维场景的精度进行判定，判断其精度是否满足预选址需求。可选择局部区域与GE三维作对比，如单一特征点的高程较值须优于1/5点间距，两特征点的水平距离较值须优于1/3点间距。如若高程较值和水平距离较值不满足上述条件，应按图1所示，重新对影像进行处理。当三维场景精度满足要求时，根据遥感地质解译结果，并综合考虑其它影响工程建设的因素，利用GIS软件强大的分析功能，在三维场景中进行综合分析，筛选出符合工程建设的场址。

2 困难地区工程预选址应用实例

2.1 预选址方案设计

工程预选址的结果直接影响到工程施工及运营。在该机场预选址工作时，面对大量的商业影像数据和过时的地形资料、新老数据不能结合等问题，将大大增加工程预选址的工作量，而且数据处理繁琐，不易管理。要从高原大面积区域中筛选出一些符合特定条件的区域，无疑难上加难。因此，在本文研究困难地区工程预选址方法中，利用GE二次开发，结合遥感地质解译，在制作区域虚拟三维场景中进行工程预选址，显著地提高了预选址工作的效率。具体而言，困难地区工程预选址的步骤设计如下：

步骤1：获取目标区域三维坐标点集。

GE二次开发中，所获取三维坐标点集的位置和密度，分别由视图中心、视图高度和取点间隔共同决定。当视图中心、取点间距一定时，视图高度越低，视野范围就越小，从而所获取点集的密度也就越大。GE为用户所提供的坐标数据是基于正射影像内插而来，其精度受地区影响[6]。在获取点集

时既保证取点间距满足预选址要求，又避免数据冗余，经过多次试验，最终确定程序运行速度相对较快，且满足取点间隔的最佳视图高度(约3.2 km)。

图2为三维坐标点集获取的算法流程。在最佳视图高度下，通过用户输入感兴区域的位置信息，计算出所有视图中心坐标信息，记录为n个点。程序运行时自动调整视图中心，采集并保存点的三维坐标，循环执行此过程，直至区域内所有数据采集完毕。

图2 三维坐标点集获取算法流程

为形象说明程序采集点过程，特将整个区域划分为多个子区域采集，导入到GIS软件中呈现区域点集由不同色带的点集组成，如图3所示。

图3 GE二次开发获取的三维坐标点集

步骤2：遥感地质解译。

从遥感地质解译角度出发，选择支持卫星、波段下载的开放资源，如选择从免费互联网资源(如GLCF：Earth Science Data Interface等)下载，可选择不同卫星的不同波段组合。因为人对灰度的识别只有十几级，而对彩色的识别可达上百类别，因此，采用相应的图像处理方式，将单个波段的灰度图像合成为彩色图像，可以提高工作人员对地物、地质现象的识别精度[7]。本文采用TM7、5、4波段RGB合成非标准假彩色图像，画面偏蓝色，用于特殊的地质构造调查。通过目视解译，解译出不利于修建工程的地质因素(断层、水系尤为重要)，创建“影响”字段，根据其在机场工程建设中的作用范围分等定级，并在综合分析阶段将其量化。

步骤3：制作DEM和三维虚拟场景。

DEM的主要表示模型有：规则格网(Grid)模型、不规则三角网(Triangular Irregular Network，TIN)模型、等高线模型和层次模型。但就地形信息表达而言，TIN模型的优点在于它能以不同层次的分辨率来描述地形表面，在某一特定分辨率下能用更少的空间和时间更精确地表达更加复杂的表面[8]。综合数据采集以及高原地形环境，本文创建TIN模型来表达地形。将步骤二获取的点集导入到ArcGIS软件中创建TIN，然后叠加坐标校正过的影像，裁剪无重叠区域，并与GE三维作对比，如图4所示。对三维虚拟环境做全局和局部浏览，检查影像是否出现拉伸现象，若无则可进行综合分析，否则分析原因并按图1所示流程返回重新处理。

图4 局部三维对比

步骤4：综合分析。

综合分析需多方考虑，如人文环境、工程污染辐射范围以及工程特殊需求等因素，结合早期资料对步骤2“影响”字段进行量化值。本文在充分收集已有地质环境和灾害资料的基础上，根据国家标准[9]及工程需求[10]对其影响范围建立缓冲区分析，共分为4个等级：不适宜修建区量化为0，低适宜修建区量化为1，中适宜区量化为2，高适宜区量化为3。各影响因子量化值详见表1。

2.2 预选址结果

在三维虚拟场景中，可以根据工程特点进行有针对性的空间分析，能直观真实地反映出分析效果，如机场选址、机场净空分析、水库库区水位分析等。图5为本文对该机场预选址得出的综合分析结果，共解译出6条断层，以及水系主干、分流各一条，整个区域东北角、西北角呈现山地地形，南边则为东西向的大深沟，根据GE影像确定西边为城镇。本文在综合分析时，对比土方量分析选出适合修建该工程的场址(①、②号地区范围面积约为工程占地面积的2～3倍)。

表1 “影响”字段量化值

图5 综合分析

3 结 论

针对困难地区工程预选址所面临的数据成本高、周期长、缺乏针对性等问题，本文提出了一种基于Google Earth的困难地区大型工程预选址方法。该方法利用Google Earth二次开发以获取目标区域的三维点集，结合遥感影像并最终制作区域虚拟三维场景，在此基础上进行工程预选址综合分析。运用该方法到该机场的预选址工作中，能在较短时间内得出两个符合工程选址的场址，且1号场址即是该工程在建场址。在西藏某机场、云南某机场采用此方法，同样能分析出包含机场场址在内的多个区域，验证了该方法的可行性。由此说明该方法的过程设计是合理的，利用该方法进行预选址以缩小感兴区，为后期工作节省大量时间，用于工程详细勘察和指导工程选址是有效的、可行的。

由于GE开放的接口有限，借助其他地图平台和第三方软件，建立一个综合平台，实现三维影像直接获取、自动制图等功能，提高平台的实用性以适应行业的发展需求。因此，在接下来的工作中将针对这方面做进一步研究。

[1]杨武年,李天华,廖崇高，等.高原机场建设工程3S技术综合运用[J].地球科学进展,2008(5):457-462.

[2]黎小东,杨武年,罗智勇,等.基于RS 和GIS 的震后汶川县移民选址方法[J].四川大学学报:工程科学版,2010(5):83-91.

[3]李天华,杨武年.遥感与GIS技术支持下的机场选址与工程地质分析[J].物探化探计算技术,2011(1):79-83.

[4]刘珍,刘建勋.浅谈Google Earth 二次开发技术[J].地理空间信息,2009(5):72-74.

[5]江宽,龚小鹏.Google API开发详解:Google Maps与Google Earth双剑合璧[M].2版.北京:电子工业出版社,2010.

[6]DAVID POTERE.Horizontal Positional Accuracy of Google Earth’s High-Resolution Imagery Archive[J]. Sensors,2008:7 973-7 981.

[7]刘建平,赵英时,孙淑玲.高光谱遥感数据最佳波段选择方法试验研究[J].遥感技术与应用,2001(1):7-13.

[8]李志林,朱庆.数字高程模型[M].武汉:武汉大学出版社,2005.

[9]中华人民共和国建设部.GB50021-2001岩土工程勘察规范[S].北京:中国建筑工业出版社,2009.

[10]高金川,杜广印.岩土工程勘察与评价[M].武汉:中国地质大学出版社,2003.

[责任编辑：张德福]

Anewmethodofsiteselectionoflargeprojectindifficultarea

LI Lian,YU Dai-jun,ZENG Tao

(College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu,610059,China)

Preliminary site selection of projection by using remote sensing technology can overcome some problems: such as traffic inconvenience and poor environment in difficult area. But, the cost of using commercial remote sensing image is high. Preliminary site selection of projection can achieve a better result by using the coordinates provided by Google Earth and the high-resolution remote sensing image provided by available network resources. A secondary development based on Google Earth is made to obtain three-dimensional coordinates set in a certain area and set up a digital elevation model. On this basis, overlapped images are used to form a three-dimensional scene for this region. Combined with the related materials from the remote sensing image by geological interpretation in the area, a comprehensive analysis is made on the three-dimensional scene in order to realize the preliminary site selection of projection. The practice shows that site selection in the three-dimensional scene is more realistic, and the work of site selection is more targeted which can narrow the interesting area and save much time.

Google Earth; digital elevation model; geological interpretation of remote sensing; three-dimensional scene; preliminary site selection

2013-06-13

国家自然科学基金资助项目(41201440/D010702)

李 炼(1987-)，男，硕士研究生.

TP75;P208

：A

：1006-7949(2014)01-0061-04