基于GIS的堤防隐患探测分析系统及其应用

杨俊杰，徐志敏，马 瑞，马圣敏4，张 力

(1.长江勘测规划设计研究有限责任公司，武汉 430010；2.长江空间信息技术工程有限公司(武汉)，武汉 430010；3.湖北省水利信息感知与大数据工程技术研究中心，武汉 430010；4.长江工程地球物理勘测武汉有限公司，武汉 430010)

1 研究背景

堤防隐患探测是堤防安全检测的一个重要组成部分，通过研究探测对象物理特征的差异来判断堤防内部隐患的埋深、规模和形态，检测清楚堤防隐患的性态，分析隐患对堤坝安全的影响，可为加固处理提供可靠依据。目前，隐患探测工作正逐步规范化、标准化，已成为堤防工程加固管理的一项新措施[1-5]。

近年来，地震波法、高密度电阻率法、地质雷达、瞬变电磁法等多种物探方法都在堤防隐患探测中得到应用，并取得了大量的应用成果，但是堤防隐患探测仍然存在以下不足：

(1)在堤防隐患探测前期，工作人员需要根据探测任务到实地进行调查，然后再根据调查结果确定剖面布设位置进行测线布置。这一过程会造成一定程度的人力物力消耗，测线布置工作效率较低。

(2)堤防隐患探测通常并列布设多个剖面，而每个剖面的物探数据反演解译结果单独以二维图像方式表达，异常却呈现不规则体形状，解译结果无法有效表达隐患或异常。

(3)堤防隐患探测只是在非汛期检查堤防工程质量时作用明显，而真正在汛期防洪抢险中，无论是在探测速度还是在预警方面都作用不大，只能是在险情出现后，进一步确定一下隐患造成险情发生的部位及通道，而不能提前预报险情出现的时间、地点及可能出现的概率[6-10]。

论文从项目实践出发，开展了以下几项工作：

(1)借助地理信息系统(Geographic Information System，GIS)技术，实现地球物理野外工作路线和观测系统的快速布置和设计。

(2)研发数据接口。基于三维地理信息平台，实现地球物理电(磁)性、弹性、光学影像等数据的接入。

(3)研究堤防隐患探测弹性波法、电磁法、磁电阻率法、阵列式电法、温度场方法监测成果的三维展示，研究堤防时移探测成果的四维可视化表达方法。

(4)从软件层面，在险情预警方面做了一些试探性工作。

最终设计和实现了堤防隐患探测分析系统，以期为以后的堤防隐患探测工作起到一定的借鉴作用。

2 研究中采用的相关技术

2.1 GIS技术

GIS是一种基于计算机硬件和软件开发的新型数据管理系统。它是一个综合系统，用于地球表面整个地理空间的数据采集、分析、编辑、存储、计算、管理和绘图。该系统将计算机技术、地图技术和测绘技术等集成到一个多项处理系统中，对收集的地理数据进行解析和处理，然后传输到终端，为人们提供更加实时的科学信息。当前，GIS技术已应用于科学研究、资源管理、规划和设计等多领域中。GIS技术的巨大优势在于它拥有非常强大的数据管理和处理能力。所以有必要深化GIS技术的进一步研究，以更好地发挥其价值。

2.2 三维可视化技术OSG

OpenSceneGraph(OSG)是一个开源的高性能三维图像渲染工具包，一般用于视觉仿真、游戏、虚拟现实、科学可视化和建模等领域。由C++和OpenGL编写而成。OSG图形引擎克服了传统的OpenGL和Direct3D开发周期长、难度大的缺点，解决了使用OpenGVS、Vega等商业引擎开发成本过高、不利于产品推广的问题。目前基于OSG的成功应用已经有很多，效果不亚于商业视景渲染软件[3]。

3 系统设计与实现

3.1 数据库设计与实现

3.1.1 数据库设计

用于堤防隐患的物探方法有地震波法、高密度电阻率法、地质雷达、瞬间电磁法等物探方法都在堤防隐患探测中得到应用。这决定了堤防隐患探测分析系统涉及的数据信息较多，既有采集的物理探测数据，如电法数据、地震数据、钻孔数据等，又有基础地理信息数据。数据类别多样，形式各异，有些是格式化文本数据，如电法数据，有些以二进制方式存储，如地震数据(.segy)。基础地理信息数据主要以空间数据库技术进行存储，三维模型数据量巨大，大多以文件或非关系数据库组织管理，这里不详细阐述。下文详细阐述堤防工程地球物理探测数据的存储。

堤防工程地球物理探测数据以结构化数据为主，选择结构化数据库管理系统作为基础数据库。目前，市面上较为成熟的数据库系统为Oracle、DB2、Sybase、SQL Server、MySQL。结合建设管理数据库管理需求，数据库管理系统应具备应用方便、维护成本低的特点。经过比较，本文采用SQL Server作为业务系统基础数据库管理系统。

为了满足方便管理物探数据的需要，堤防工程地球物理探测数据除了包括原始数据、中间数据和最终数据外，还包括工程信息、单位工程信息、项目信息、测点、测线、测区、测体、观测装置信息、测试仪器信息、开关机检查信息、一级方法信息、二级方法信息、三级方法信息等。其中原始数据是仪器设备直接记录的数据，中间数据和最终数据是处理过程中不同阶段分别产生的数据，他们直接存储在数据库表的VARBINARY类型字段中。他们的实体关系(Entity-Relation,E-R)图如图1所示，图中描述了物探数据之间的隶属层次关系。图1中PK为数据库唯一标识，FK1和FK2基于这些实体之间的关系，可以生成一颗层次关系树，如图2所示，层次关系树清晰地表达了问题域中实体(各类数据)之间的层次关系，方便业务人员管理这些数据。

图1 堤防工程地球物理探测数据的E-R图

图2 堤防工程地球物理探测数据的局部层次关系树

3.1.2 数据入库

为了提高数据入库效率，减轻业务人员数据入库的负担，本文针对数据条目较多的数据类别，如测点、测线、原始数据、中间数据和最终数据，提供了辅助入库工具，且具有一定的通用性和灵活性，如支持批量导入原始数据、中间数据和最终数据，测点数据以格式化文本存储，支持以逗号、分号或制表符分隔的测点数据的导入，使工具通用性更强，软件界面见图3。

图3 堤防工程信息(测点)入库

3.2 物探数据的三维可视化表达

这里以高密度电法数据和地震数据(.segy)为例进行介绍，其中高密度电法处理后的最终数据是格式化文本数据，地震数据是二进制数据。

3.2.1 高密度电法数据

高密度电法测量主要依据不同地质体导电产生的电阻率变化，然后使用电测仪器在目标地层下建立地表电场，从而推断和解释地下地质体的分布和产状[11]。高密度电法测量主要采用温纳和斯伦贝格2种装置，其中温纳装置采集数据图形排列方式为梯形，斯伦贝格装置采集数据图形排列为矩形[9]，本文处理的是温纳装置采集数据。由于温纳装置采集数据呈现倒梯形，无法直接以TRIANGLE_STRIP方式构建几何体(面)。本文以OSG提供的构建三角网工具DelaunayTriangulator来构建几何体。为了使用DelaunayTriangulator工具，需要采用如下步骤：

(1)需要对数据进行2次变换，即绕Z轴将数据剖面旋转至与XOZ平面重合和绕X轴旋转270°。

(2)使用DelaunayTriangulator工具生成三角网。

(3)根据电阻率的大小，给予三角网颜色数组。

本文实现了高密度电法数据的可视化，并将可视化结果添加到了虚拟地理环境中，直观展示了探测结果剖面在堤防中的具体位置，并可进一步用于多剖面联合解译，如图4所示。

图4 高密度电法数据三维可视化

图5 地震数据三维可视化

3.2.2 地震波数据(.segy)

地震波数据一般以地震道为单位进行组织，采用SEGY格式存储，这是一种二进制格式，直接以文本软件打开呈现乱码。GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库，通过插件的方式支持了SEGY格式地震数据的读取，因此，本文采用GDAL读取地震数据。首先读取每道数据，然后根据线号读取相应的数据，并存储为Tiff格式的图像，最后用osgVolume以立体的方式渲染，展示了通过地震资料处理得到的场地的三维时间数据体。如图5所示，图中两端和中间标识的方块是切片工具的锚点，使用鼠标拖动锚点可以查看内部的纹理变化。

3.3 工程地球物理工作布置

堤防隐患探测分析系统可为物探野外工作(地面与航空)提供快速地理信息服务，如为野外监测仪器布置提供位置服务，为航空物探规划提供线路规划服务。工作人员首先借助该系统根据测线布置原则进行测线布置，见图6，图中中间部位即为3个样点，测线布置完成后将布置结果导出；然后在野外借助放样工具，将监测仪器布置到相应的位置，从而为野外监测仪器布置提供位置服务。

图6 工程物探测线布置

3.4 堤防探测信息四维表达及时间推移动态分析

以某堤防1条测线为例进行说明。4月份和10月份在该测线处共采集了2个序列的数据，经过处理分析，得出反映视电阻率分布的反演二维剖面图，如图7所示，图中红色椭圆圈出的蓝色区域为裂缝。经过比较，2个剖面图上的裂缝大小有明显的改变。

为了直观展示裂缝在2次高密度电法测量之间时间段内的变化趋势，将2次高密度电法测量时间分别设置为时间推移的开始时间和结束时间，再将2个时刻的关键帧数据分别设置为2个序列数据的反演二维剖面图，最后，通过播放动画的形式可生动直观地展示出异常在2次高密度电法测量之间时间段内的变化趋势(图8)。

图7 视电阻率反演等值线

图8 时间推移动态分析控制面板

3.5 堤防隐患预警

图9 堤段探测断面异常内像素数量变化曲线(2018年) Fig.9 Curve of the number of pixels in detected abnormal area in dyke in 2018

通过对堤防时移地球物理数据的实时综合分析，实现对可能出现险情的堤段进行预警。因异常面积正比于异常内像素数量，本文通过统计各探测剖面中异常内像素数量的变化来反映异常变化趋势，再结合当时河流水位等信息，并借助经验判断，即可实现对可能出现险情的堤段进行预警，如图9所示，异常内像素数量随着时间逐渐减小，说明裂缝面积呈现减小的趋势。

4 结语与展望

本文就GIS与堤防隐患探测的结合做了探索性研究，取得了以下成果：

(1)开发了地球物理多方法与平台的数据接口。

(2)研究了物探成果四维可视化表达方法。

(3)实现了一套堤防隐患探测分析系统。

但是在以下方面仍然存在不足：

(1)目前仍然需要人工绘制探测剖面图中的异常区域(低电阻率、低波速)，有必要借助图像识别等新技术新方法实现异常区域自动识别。

(2)堤防隐患不仅仅是探测问题，更重要的是监测问题[4]。堤防隐患探测只是在非汛期检查堤防工程质量时作用明显，而在汛期防洪抢险中，无论是在探测速度还是在预警方面都作用不大[6]。目前GIS在堤防隐患的探测方面应用还需加强，因为GIS具有时空特性，GIS的引进势必促进物探工作由堤防隐患探测向堤防隐患监测的转变，从而提高物探工作的水平和质量。