基于无人机航测技术的干流河道泥沙沉积量监测方法

鲁华锋

(深圳市水务规划设计院股份有限公司，广东 深圳 518100)

0 引 言

随着城市的快速发展，水利工程、城市建筑以及景观等不断占据自然土地，土地面积锐减、植被覆盖率大幅度下降。同时为了获取更多土地资源、各项能源，乱砍乱伐、填海造田、填湖造田等破坏生态的行为日渐增多，使土地水土保持率不断下降，大量河流出现泥沙沉积问题，威胁下游生存安全。针对上述问题，文献[1]以实验测试手段提取河道水质，根据不同河道的水质指标，判定河道泥沙流动情况[1]。本文利用无人机航测技术，研究全新的干流河道泥沙沉积量监测方法。无人机航测技术依靠无人机的无线飞行能力，将被摄对象的拍摄影像作为研究基础，以此获得存在感非常微弱的目标[2]。此次研究的监测方法，将提高监测结果的精确程度作为目标，为河道治理工作提供可靠的数据。

1 基于无人机航测技术的干流河道泥沙沉积量监测方法

1.1 提取干流河道泥沙沉积规律

干流河道多位于山地、丘陵以及峡谷之间，这些区域的沟谷深度和密度较大，山体破碎程度严重，经雨水冲刷会有大量的泥沙汇入干流河道中。若监测的干流河道在不同的水文站、水电站附近，则可以依靠历年来这些水电站收集的输沙率、含沙量、悬移质输沙量以及输沙模数等参数，提取附近干流河道泥沙沉积规律。若监测的干流河道附近没有水文站或水电站，则根据现有的单位径流输沙模数，估算干流河道单位径流。单位面积上的河流年平均输沙量计算公式为：

(1)

由于输沙模数有自身的计算公式，所以参考该参数的一般计算方程，可以得到河流多年平均含沙量的一般计算表达式：

(2)

式中：C为河流多年平均含沙量；SC为单位径流输沙模数；d为流域多年平均年径流深[3]。

根据上述公式得到的计算结果C，分析日平均流量与含沙量之间存在的关系。为了便于获得干流河道泥沙沉积规律，利用下列公式描述二者之间的关联：

(3)

式中：Ci为第i变化阶段的河流多年平均含沙量；A为公式固定系数；Hi为第i变化阶段的日平均流量；H0为含沙量为零的分界流量[4]。

通过上述计算公式，获取日平均流量与含沙量之间在不同阶段中的变化情况，结合监测区域的地理概况、河流情况以及附近的观测资料，提取干流河道泥沙沉积规律，并将该结果作为无人机航测技术应用下参考的监测边界限制条件，为无人机的监测位置选点提供数据。

1.2 推算干流河道泥沙传输过程

监测干流河道泥沙沉积量的过程中，除了从坡面汇入到河道中的泥沙，还包括随径流进入到河道中的泥沙。当两种来源的泥沙总量超过河道水流的挟沙能力时，这些泥沙就会沉积在河道之中；当两种来源的泥沙总量小于河道水流的挟沙能力时，此时的泥沙会在水流的带动下，被分散到河道的各个段落之中，不会出现泥沙沉积或堆积的问题。这里提出的两种泥沙被统称为可供沙量，也就是随着水流进入到河道中的泥沙总量。利用上一节获得的Ci值，设置侵蚀数学模型MUSLE的限制参数，计算干流河道中被携带卷入河道中的泥沙总量，公式为：

(4)

式中：sed为进入干流河道的泥沙总量；sed*、sedt-1分别为MUSLE模型在延迟时间t-1下，获得的河道泥沙总量；a为受到约束的地表径流延迟系数；T为泥沙完全汇入到干流河道所需的时间[5]。

泥沙每次进入干流河道时，其汇入浓度以及每次汇入时水流的挟沙能力都是不同的，下列公式为泥沙汇入浓度与水流挟沙能力评价公式：

(5)

各个来源的泥沙汇入干流河道后，产生泥沙输移，而干流河道泥沙传输过程，也就是泥沙输移过程，直接影响干流河道泥沙的沉积位置。结合上述计算分析结果，计算河道的悬浮泥沙量，公式为：

sed′=(F-P)×V2×γ×φ

(6)

式中：V2为河道水流总流量；γ、φ分别为河道可蚀性因子和覆盖因子。

最终的河道泥沙传输过程计算公式为：

(7)

式中：u1、u2分别为单位时间内的泥沙流出量以及水量[6]。

按照上述计算过程，实现对干流河道泥沙传输过程的推算与分析。

1.3 布设无人机监测航高和航线

结合上述影响干流河道泥沙沉积的数据，布设无人机监测航高和航线。无人机飞行航高与航线的设定，均可以利用自身携带的软件，通过起点、终点以及地面分辨率等参数综合获得。但根据该技术的使用发现，干流河道的地面高低起伏较大，设定的起点、终点位置不在同一水平线，导致监测航高、航线和控制点等参数降低无人机航测数据的精确程度。为此，以航摄影像平均分辨率为监测前提条件，改进无人机监测航高的确定过程。该改进方法的第一步利用卫星地图获取待监测区域的DEM数据；第二步利用软件导出待监测区域的*kml数据包，并裁剪数据包中的DEM数据；第三步统计裁剪后的数据，得到干流河道监测区域的平均航测高程；第四步结合航空摄影规范中提到的具体要求，利用下列公式计算获得无人机航测高度：

(8)

式中：j为安装的相机拍摄镜头焦点距离；o为通过卫星地图显示的影像地面分辨率；θ为获得的像元规格[7]。

完成第四步操作后，将该结果与航测条件下的影像地面分辨率进行比较，当卫星地图的比例尺为1∶500时，则要求o值满足o≤5的条件；当卫星地图的比例尺为1∶1 000时，要求o满足o∈[8,10]的条件；当卫星地图的比例尺为1∶10 000时，要求o满足o∈[15,20]的测量条件。

通过现场人工检验的方式确定干流河道的泥沙沉积监测点，根据式(8)的计算结果，减去该点处的高程，得到无人机的监测航高。而选择最优航线能降低监测区域影像的重叠率，所以选择无人机监测航线时，将监测区域的边界线进行局部外延处理，然后将这些数据上传到遥控器内，通过摄影测量模块扫描干流河道泥沙传输过程，以此选择无人机航测过程中的最优航线。在监测过程中，要实时观察周围的自然环境，当出现突发问题时要尽快调整飞行线路，避免监测任务中出现航测事故[8]。

1.4 自动生成泥沙沉积量监测数据表

在布设无人机监测航高和航线的前提下，利用无人机航测技术监测干流河道泥沙沉积量，自动生成泥沙沉积量监测数据表。无人机航测技术获得河道四周的坡度、河道与地表之间的距离，利用三角函数计算原理，获取沉积层宽度，得到干流河道沉积层在垂直方向上的沉积面积，公式为：

(9)

式中：x、y为上层、下层沉积层两坡之间的距离；R为上层沉积层与下层沉积层之间的距离[9]。

无人机航测技术根据该公式的计算结果，生成沉积层剖面图，利用I描述剖面图的上底面面积，利用I′描述剖面图的下底面面积，设置整个三维剖面图的高度为K，则该影像的体积为：

(10)

当河道水流第一次挟沙传输时，会在河道内形成一个沉积旋回层，同时河道水流的挟沙传输存在不同的挟沙能力，不存在静止条件，所以整个挟沙传输运动形成的泥沙沉积量可通过下列公式获得：

(11)

式中：n为固定时段内的河道水流挟沙次数；Zi为第i个节点处的泥沙沉积体积[10]。

通过上述过程实现对干流河道的实时监测，每当河道的挟沙传输指数超过限定值时，航测技术根据式(11)得到泥沙沉积量。河道水流是一直运动的，为了得到清晰的监测结果，无人机航测技术每间隔一段时间，就利用式(11)生成实时泥沙沉积量数据，并以表格的形式反馈给监测中心。至此，基于无人机航测技术实现干流河道泥沙沉积量监测。

2 实验与分析

2.1 实验准备

实验选择瑞士的无人机EBEE PLUS作为监测工具，将该设备与五通道多光谱相机之间建立连接，监测不同条件下的干流河道泥沙沉积量。图1为应用无人机航测技术而选择的监测硬件。

组装图1显示的设备，利用无人机航测技术监测干流河道泥沙沉积量。为了保证实验测试结果真实可靠，引入3种传统监测方法作为对照A组、对照B组和对照C组，比较不同监测方法之间的差异性。预设的测试时间为2020年12月，由于社会大环境限制，将实验时间调整至2021年3月。进行现场监测任务之前，选取一段干流河道作为实验测试对象，利用在线径流泥沙监测仪，测量河道中的泥沙实际沉积量。图2为泥沙实际沉积量测试阶段中应用到的测量设备，图3是为此次实验选择的测试对象。

图1 无人机与五通道多光谱相机

图2 监测仪与远程显示设备

图3 实验测试对象

实验从每天上午的8点50分正式开始，第一阶段利用图2所示的设备，测试当天的干流河道泥沙沉积量。图4是为期22天的干流河道泥沙沉积量测量结果。

根据图4显示的真实测量结果可知，两次测试下的干流河道泥沙沉积量高度近似，说明该测量结果真实可信，可用于衡量3组监测方法的监测结果。由于监测任务是为了获取泥沙沉积量，所以在实验开始之前，对多光谱传感器进行校正，获取绝对的反射率数据。准备完毕后，分别利用3组方法围绕图4开始测试。

图4 干流河道泥沙沉积量实际测量结果

2.2 结果分析

在同一实测时间段内，分别利用文中的监测方法及选择的3组传统监测方法，监测图3河道的泥沙沉积量。其中，文中方法组合图1显示的无人机与五通道多光谱相机，进行泥沙沉积量监测；3组传统方法各自采用不同的技术，监测河道泥沙沉积量。图5为3组监测方法与实际值的比较结果。

图5 不同方法的监测值与实际值比较结果

根据图5显示的测试结果可知，只有实验组方法得到的监测结果接近图4所示的真实值。而3组传统方法的监测结果与图4所示的真实值之间，存在极大的监测数据误差。为了进一步说明实验结果之间的差异性以及不同方法之间的监测效果，利用公式计算4组方法得到的泥沙沉积量监测值，与真实测量值之间的平均相对误差，根据得到的计算结果，论证不同方法的数据监测效果。计算公式为：

(12)

式中：λ为平均相对误差；M为数据总数量；Q1为不同方法的泥沙沉积量监测结果；Q2为图4所示干流河道的实际泥沙沉积量。

利用上述公式，计算4组监测数据与真实测量值之间的平均相对误差，得到的计算结果通过表1进行比较。

表1 平均相对误差统计表

计算4组平均相对误差的平均值，按照表1所示的先后顺序，保留小数点后4位分别为1.006 7%、6.806 7%、10.766 7%及18.146 7%。根据上述实验测试结果可知，基于无人机航测技术的监测方法得到的干流河道泥沙沉积量监测数据更准确。

3 结 语

此次研究结合现有的监测方法，将无人机航测技术作为创新点，提出全新的干流河道泥沙沉积量监测方案，为河道泥沙治理以及上游水土保持工作提供更加科学可靠的技术。但综合此次整体研究过程来看，提出的监测方法试用的次数太少，当监测条件存在大风、雷雨或者是霜雪气候时，该监测方法的应用效果还有待验证。今后在社会大环境允许的前提下，可以挑选适当的天气，在保证安全的前提下，通过多组条件测试该方法，及时调整存在的不足。