基于无人机遥感信息的地质解译方法及在地质调查中的综合应用研究*

姚林林 钟 果 李青春 张世殊

(中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，成都 610072，中国)

0 引 言

随着无人机技术的迅猛发展，逐渐小型化、一体化、智能化和民用化，其应用领域也不断拓展，已经突破了原来以军事为主的用途，在民用领域得到了十分广泛和普遍的实践应用。

近几年，大量学者通过在具体地质调查工作中的实际应用，发现无人机在地质调查中具有明显的可行性和优越性。并基于无人机在地质调查中的应用特点和关键技术，制定了野外调查的基本作业流程和后期处理分析的应用方法(吴振宇等，2012)。对于单体地质灾害的应急调查工作，通过对三峡库区地质灾害应急调查的多次成功实践的系统总结，目前也形成了一套采用更加简单灵活的小型无人机遥感系统开展单体地质灾害应急调查的技术方法(黄海峰等，2017)。针对青藏高原特殊地理环境下大区域的地质灾害遥感调查、监测，也总结了一套相应的技术流程(张启元，2015)。针对泥石流灾害调查，在汶川震区走马岭泥石流调查工作中也进行了实践应用，积累了基于无人机开展泥石流调查工作的成功经验(梁京涛等，2012)。同时，大量学者对无人机成果的深入应用也进行了挖掘和研究。针对传统露天矿山边坡的地质编录工作，可以利用无人机倾斜摄影实现矿山边坡岩体结构编录，从而推动了边坡地质编录作业方式的创新和改进(张恺等，2019)。通过利用无人机低空测量技术对滑坡前后两期低空摄影测量数据对比可以实现对黄土滑坡的滑前变形迹象和成灾过程的综合分析(彭大雷等，2017)。利用无人机航拍成果可以进行三维建模，供后期地质数值分析应用(王明等，2019)。

由于，无人机技术为新兴技术，尤其在地质调查领域应用时间尚短，在近几年内才在工程地质领域得到普遍应用。尽管相关学者做了大量有益的探索，并结合相关具体工程案例进行了相关技术的应用研究。但是，大多是针对滑坡、边坡、泥石流等地质灾害问题的无人机作业流程、地形地貌识别、产状量测、建模应用等相对单一的应用领域进行研究，对无人机的航测成果挖掘程度不足，应用不够充分、全面，还未形成一套完善的无人机地质综合调查体系。因此，本文着重研究了如何利用无人机航拍影像资料进行地质宏观、微观分析以及地质点、线、面、体等信息采集的工作流程，并形成了一套利用无人机进行辅助地质调查工作的技术方法。该方法不仅可以获取测区的影像资料，更重要的是可以通过地质解译分析工作获取地质调查工作更为关注的地质信息，最大程度地发挥无人机在地质调查工作中的辅助功能。同时，由于小型无人机具有携带方便、快速机动、危险性小等优点，在地形条件极其复杂、交通条件极其恶劣以及环境极其危险的情况下进行快速应急地质调查工作更是具有明显优势。

1 影像数据获取

无人机航测影像数据是利用野外对调查区域现场实地飞行拍摄获取的。通过调查任务分析研究、实地踏勘、无人机类型选择、飞行高度与飞行航迹设计、地面像控点规划、设备参数设定、实地飞行作业航拍以及成果检查和相应补测等一系列工作获取覆盖整个调查区域满足一定重叠率、高像素、高分辨率、高清晰度的航测影像数据。野外航测的影像数据获取工作流程见图1所示。

图1 无人机航拍流程

2 影像数据后处理

利用无人机野外航测作业获得的航测影像数据以及航线的POS信息结合适量的地面像控点测量成果通过后处理软件(如：Pix4Dmapper、photoscan等)可以形成DEM(数字高程模型)、DOM(数字正射影像图)、DLG(数字线划地图)等基本成果产品。同时也可以形成整个测区由多边形Mesh网组成的三维彩色地表模型和谷歌瓦片等成果产品。

后处理后的无人机成果无论是数字划线地形图还是调查区整体正射影像、测区三维彩色地表模型都是将大量碎片化的测区局部影像照片进行了一体化、集成化、成果化的整合，将所有信息整体反映在一张地形图、一张图片或一个模型上，便于地质调查人员整体了解测区的宏观信息并进一步进行分析工作。

3 地质解译及地质信息要素采集方法

地质解译和地质信息采集工作主要是借助无人机相关产品成果进行室内解译和地质初步分析对地质调查工作中关注的地质点、线、面、体等地质对象的坐标信息、空间几何参数以及地质信息进行识别、量测、分析和采集(图2)。主要包含各种地质对象的空间位置坐标、地层岩性、地质界线、节理及层面产状、地质体平面分布范围、展布面积、方量体积以及野外复核可行性和复核重点等信息进行提取，为地质调查野外工作和地质分析工作提供更为全面更为丰富的地质信息。

图2 信息要素组成

地质解译和地质信息采集主要是基于野外航拍的照片影像结合像控点通过内业后处理形成调查区的三维彩色地表模型，将该模型作为信息采集工作平台基础，利用模型的影像、色彩、纹理结合模型的矢量坐标信息和三维空间相对位置信息，结合距离量测等功能对地质调查所涉及的位置坐标、地层岩性、地质界线、节理及层面产状、地质体平面分布范围、展布面积、方量体积等进行解译识别和信息获取。具体流程见图3所示。

图3 地质解译流程图

3.1 地质信息采集工作平台的选择

通过对无人机相关成果的比较，三维彩色地表模型为三维矢量化数字模型，不仅包含着空间坐标信息，同时还包含真实、丰富的色彩信息和地貌、地物信息。不仅可实现对现场工作目标场区的场景重现，帮助地质工程师深化对调查场地的观察和理解。同时，也可以基于地表色彩变化和影像信息对岩土体特征、基覆界线、不良地质体边界、地表裂缝、节理构造、水文等地质信息进行初步辨识和解译。同时，三维地表模型具备可编辑、可查询和开放性的特点。可以实现在模型中对任何关注的地质对象进行标识、便捷勾勒等编辑，并可以利用其查询功能快速获取地质对象的坐标信息和几何参数信息，模型的开放性也确保获取的信息存储为地质工作的常见通用格式，方便后期进一步分析操作。因此，可以选择三维地表模型作为地质信息采集工作平台来实现对关注地质对象信息的捕捉、辨识、采集、分析、判断、存储等一系列功能。

3.2 地质点信息采集方法

地质点信息主要包含地质点的坐标信息以及该地质点所在部位的相关地质信息。传统方法是通过野外地质调查，对调查工作区选取关键部位作为地质点进行现场编录。

利用无人机进行地质点信息的采集工作流程主要分为几个步骤，首先是将重要地质现象出露的地点在三维地表模型上进行标记并编号形成标识点，然后借助模型旋转放大等功能进行地质点位置的多角度准确校核，并进行相应调整，将选定的标识点作为室内初步拟定地质点；接着，利用三维矢量化地表模型所包含的空间坐标信息借助相关后期处理软件对地质点的坐标和高程信息进行自动提取；然后，依据高度场景还原的地表色彩和影像信息结合地质经验进行室内初步分析对地质点的地形地貌、地层岩性、构造特征、水文特征、物理地质现象、不良地质现象等相关地质属性信息进行提取；最后，对地质点所在部位后期现场工作的工作条件、交通条件、安全状况、调查线路以及调查重点进行获取，最终形成地质点的综合信息，并可以截取不同视角三维模型代替平面照片和剖面照片，最后形成基于航测地质点室内初步分析成果。

3.3 地质界线识别和信息采集方法

地质界线识别和采集主要是对岩性分界线、构造迹线、地质灾害边界、灾害分区界线以及地表裂缝等线状地质对象进行辨识和勾勒。

基于无人机形成的三维地表模型进行地质界线的识别和信息采集工作主要是基于地表地形地貌、色彩和影像信息变化作为判断依据，结合地质经验进行分析判断进行识别，并在模型中用线条沿着线状地质对象的展布迹线进行人工描绘和勾勒。

3.4 地质界面信息采集方法

地质界面信息主要包含界面的地质属性、起伏情况、表面附着情况和展布产状等信息。由于，受航片和模型的分辨率和清晰度的限制一般仅能对出露规模较大且临空条件良好的地质界面进行信息的获取。

基于无人机形成的三维地表模型进行地质界面信息采集工作主要是基于地质界面的色彩、影像、纹理发育特征结合地质经验进行分析，判断界面的地质属性、起伏情况和表面附着物质的情况。而其展布产状的采集计算方法主要是通过在获取界面上3个以上点的坐标的基础上利用空间解析几何知识进行计算获得。计算过程可以通过编程实现。

3.5 地质体信息采集方法

地质体信息的采集内容主要是对不同类型地质体的分布位置、平面面积、剖面形态、厚度估算、体积方量计算等。

分布位置、平面面积的获取可以首先在三维地表模型中标识出地质体的边界，利用软件的计算功能获取边界分布坐标、平面展布面积等信息；然后对坐标统计后可以获取其平面位置信息和高程分布范围。剖面形态的获取可以在模型中任意关注部位画出剖面线，可便捷地获取剖面线所在部位的地表起伏形态特征。在获取剖面形态的基础上可以根据剖面形态结合地质分析判断或利用相关勘探资料进行厚度估算，并结合平面展布面积信息进行地质体的体积方量估算。

4 应用案例

本文以梯子槽滑坡调查为例，介绍无人机在地质调查工作中的具体应用思路和实现方法。

4.1 梯子槽滑坡调查工作概况

梯子槽滑坡位于茂县石大关乡岷江右岸，距茂县“6·24”特大滑坡核心区域松坪沟叠溪镇新磨村约25ikm，为茂县特大滑坡后地质灾害排查工作中规模较大的一处滑坡。滑坡体上分布大量居民、房屋、耕地，对岸分布有乡政府、学校、加油站及国道G213等重要建筑物，滑坡对生命财产安全及国道的正常运行造成极大的安全隐患。该滑坡因规模大，危害对象敏感，也被国土部门列入重点调查项目。

考虑到时间紧、任务重、现场作业难度大、人员安全风险高且无地形图等基础资料，因此在该项目中借助无人机开展了地质调查工作。

4.2 利用无人机成果进行宏观地质分析

通过无人机野外飞行航拍作业后经后期处理8ih后便获取了调查区的三维数字地表模型和正射投影图(图4、图5)。由于三维模型影像逼真、清晰直观、场景高度还原，借助这些成果地质人员快速地对调查区的整体地形地貌、滑坡分布特征、岩体和覆盖层的出露范围、裂缝宏观位置情况、垮塌和变形情况、滑坡与危害对象的空间位置关系等有了宏观的了解，对滑坡的性状和形成机理也有了初步的认识。

图4 调查区三维数字地面模型

图5 调查区正射投影影像

4.3 利用无人机对细部地质情况进行查明

无人机机动灵活的性能使得可以抵近拍摄获取细部照片，尤其是针对人力难以到达和观察的部位更为重要。可以为地质调查工作提供细部地质特征关键信息，弥补地质人员视觉上的空白。本次调查中就对滑坡前缘剪出口垮塌体顶部进行了近距离拍摄(图6所示)，帮助地质人员对岩体还是土体的辨识、节理裂隙发育情况进行了了解。

图6 对重点部位抵近拍摄

4.3 关键地质对象解译和信息采集

在本次调查过程中利用三维数字地面模型作为室内分析工作平台借助Photoscan处理软件对滑坡边界、地表裂缝位置、前缘垮塌范围、地表裂缝后壁展布产状、滑坡面积、剖面形态和滑坡体积方量等地质信息进行了初步解译分析、勾画、提取和估算。

4.3.1 地质点信息提取

针对该调查项目的特点，对滑坡边界、前缘崩塌体边界、地表裂缝以及出露的水池等调查工作重点关注的部位作为地质点进行了信息提取。

首先，在三维地表模型中对上述部位作为标识点进行标识、分类和编号(图7)；接着，从不同角度和不同比例尺下进行复核调整；然后，利用软件自身的查询和导出功能将上述各地质点的经纬度和高程坐标自行采集(图8)和导出存储，并转化为工程采用的坐标系；最后，进行地质解译分析获取地质点的相关地质属性，完成地质点信息解译采集工作。同时，对地质点野外调查复核可行性和交通条件进行判断，综合各种成果形成基于航测地质点室内初步分析成果记录卡(图9)，作为地质点信息采集的初步成果。

图7 在模型中标识地质点

图8 坐标信息采集

图9 地质点信息成果

4.3.2 地质界线信息提取

针对该项目主要是对滑坡边界、前缘塌滑体范围线、以及地表裂缝等主要地质线性构造进行空间展布形态识别和坐标提取。主要是利用三维数字地面模型的直观性、宏观性和可编辑性，直接在模型上进行边界的勾画，从不同角度并通过拉近观察进行校核和调整，结合软件自身的查询功能即可获取各种地质界线的展布形态和空间位置坐标(图10)。地质界线形态可以与CAD软件兼容，可直接导入CAD作为地质界线的初步成果供野外实地调查复核时使用。

图10 地质界线信息获取

4.3.3 地质界面产状量测

由于，对无人机影像成果分析后未见大规模出露的层面、节理面，不便于进行计算。仅对滑坡前缘地表裂缝(L2)后壁的展布产状进行了计算量测。

主要是采用空间几何解析计算原理，在后壁上选取了3个不在直线上的三点采用自编软件进行计算。计算结果显示，后壁展布产状为：N30°E/SE∠67°。

4.3.4 地质界线信息提取

本文地质体空间几何参数的量测主要以滑坡的体积估算为例进行介绍。首先在滑坡边界勾画的基础上，利用软件查询功能直接获取滑坡的边界坐标、周长和分布面积，通过量测该滑坡周长约2ikm，平面分布面积约23×104m2(图10)。然后对滑坡的剖面形态进行获取，利用剖面形态结合地质知识对滑坡厚度进行初步估计，通过对剖面形态分析，结合地质初步判断，滑坡体厚度约50m(图11)。最后，对滑坡的体积进行估算，初步估算滑坡方量约1000×104im3。

图11 剖面形态和厚度估算

4.4 综合地质信息应用

将上述地质初步室内解译信息进行综合，并以填图的形式进行整体反映，便可以生成初步的工程地质平面图的草图，作为地质调查的初步成果资料。同时，结合宏观和微观细部影像最终进行分析形成对调查区域的初步地质综合分析结论。通过无人机的辅助作用，在梯子槽滑坡快速形成了地质平面图草图。同时，得出滑坡属于大型覆盖层高位滑坡，主要分布于高程2475im至2100im之间相对缓坡地带，分布面积约23×104m2，体积约1000×104im3，后缘出现地表裂缝，前缘出现局部剪出破坏变形，滑坡现状稳定性较差等初步结论。

通过与后期阶段复核成果对比，基于无人机调查的滑坡边界的平面位置和高程与实际边界基本一致，平面误差仅为厘米-分米级别，高程误差在米级。产状误差在5°之内。方量比实际方量略大，误差在10%以内，主要原因在于利用无人机航测成果对滑坡厚度判断仅依据地形剖面特征和地质经验，难以进行准确判断，往往与实际勘探成果有所差距，从而造成方量估算的误差。但整体来看，完全满足前期初步调查的精度要求。

5 结 论

(1)利用无人机可以获取地质调查所需的整体和微观影像资料，为地质调查和地质分析提供可靠资料，尤其在人迹罕至、地形条件极其复杂、自然环境极其恶劣的情况下效果更为突出。

(2)利用无人机可以进一步获取地质点、线、面、体等地质对象的地质信息和空间位置信息，为外业调查提供更有力的帮助。

(3)通过基于对地质点、线、面、体等综合地质信息的获取可以使无人机辅助地质调查工作更为系统，获取信息更为全面，综合判断更为准确。