基于三维激光扫描的红层软岩变形及侵蚀量计算研究*

梁永平，杨 田，秦 雯，张江龙

(兰州石化职业技术学院，甘肃 兰州 730060)

红层软岩是地质构造运动后形成的碎屑岩沉积地层，呈现出抗风化能力弱、水敏感性强、岩体强度低等特性，其工程地质性质差，堆积区域在雨季容易造成滑坡等地质灾害。据统计，红层软岩滑坡约占我国西部地区各类地质灾害总数的四分之一，在甘肃东部地区，三分之一左右的滑坡与红层软岩地质有关[1]。及时获取软岩侵蚀的空间数据，研究其侵蚀过程和变化规律，对于准确的掌握软岩风化与发育机理，保护区域范围内生产生活具有重要的意义。

红层软岩由于成因的多元性和侵蚀过程的多因素影响，使得形成的地貌形态复杂多变，且存在深沟陡坡和特有的掏蚀等现象[2]。有些还存在崩壁和狭窄纵横的侵蚀沟道等难以通过传统测量方法获取地貌纹理变化的地形区域，这就对获取红层软岩的侵蚀变化数据提出了更高的需求，还大大增加了对其开展定量监测的难度。三维激光扫描技术被称为“实景复制技术”，相对于其他测量技术，三维激光扫描具有高分辨率、高精度、应用范围广、适用性强等特点，可以通过非接触方式快速获取海量的地表高精度点云数据，且激光脉冲部分谱段对植被具有一定的穿透性，可部分消除植被对地形遮蔽的影响[3]。针对红层软岩的变形及侵蚀量，利用三维激光扫描技术进行野外实测，将点云进行拼接，在满足拼接精度要求的情况下，通过对配准后的多期点云数据进行多维分析，并根据点云构建测区的数字高程模型(DEM)，进而为实现对软岩地形细部特征的定量提取、侵蚀速率求算以及地形变化的监测等提供了技术方向，为精细化研究红层软岩侵蚀提供了依据。

1 点云获取及预处理

1.1 监测方案制定

考虑到红岩软岩变形的特点以及地形地貌的多变性，在第一次数据采集前对监测区域进行了实地考察，并根据地形条件设置了点云拼接控制靶点。以首次扫描数据为基准数据，后期数据与基准数据对比，进行软岩变形的分析研究[4]。具体监测方案如图1所示。

图1 软岩监测流程

1.2 外业数据获取

外业数据获取采用FARO三维激光扫描仪进行，仪器在标准测程测距中误差小于2 mm，垂直分辨率0.009°，水平分辨率0.009°，光束发散角典型值0.011°。首先在测区周围选取三个对角区域，在这三个区域内设置靶点，靶点深入表面至红层之下的岩石当中，确保不会因自然和人为因素造成位移与偏差，保证每次扫描的靶点位置固定，作为点云拼接和后续变形监测对比分析之用。利用GNSS测量部分控制点的坐标，方便后期点云数据坐标转换，如图2所示。

因测区红层地貌呈沟壑分支状，所以选择在沟壑顶部设站，确保每条细小的沟壑都能扫描到，如图3所示。扫描过程总计用时5 h，扫描站数48站。

图3 外业扫描

1.3 点云数据预处理

为使最终得到的三维模型能清楚反映软岩的真实几何特征，将扫描获得的点云数据导入仪器自带处理软件SCENE，执行了自动拼接。

在扫描过程中，由于扫描仪本身原因以及扫描环境中的多种因素，会对扫描得到的点云数据造成离散点、不相关点等噪声，所以必须对原始数据进行去噪处理。在去噪处理中，先删除可以直接判断为噪声的点云，诸如人的影像等点云数据。然后，利用曲线检查法，检查出不在阈值范围内的点云，即噪声，将其删除。完成点云去噪后，在相邻测站重叠区域中选择3个以上的同名点，将48站扫描数据进行拼接[5-6]。

拼接后的点云数据处于独立坐标系，利用事先量测得到的控制点坐标，将此独立坐标系转换为项目坐标系。经处理后，扫描点云拼接整体误差为0.001 7 m，点云在设置允许拼接误差小于0.004 m范围内的可用率达到78.9%。拼接后利用GNSS已量测的控制点坐标，完成了坐标转换。

基于48站的扫描数据，经过点云去噪、拼接及匹配、转换坐标系等操作，完成了点云数据的预处理工作。拼接和坐标转换完成之后，删除测区以外的点，将一些离散点、深色点等噪点进行过滤，得到最贴近真实地形表面的点云数据，将其导出，如图4所示。

图4 消噪、过滤后红岩层地表

2 软岩沉降分析计算

2.1 点云封装

利用Geomagic Studio分析软件对第一期点云数据进行封装，如图5所示。因软岩形体复杂，为使最终得到的三维模型能清楚反映软岩的几何特征，防止特征信息丧失，对Geomagic Studio软件处理进行了一些设置，具体如下：采样数据比例选100%；保持原始数据并删除小组件；采样大小按照300 m、公差为0.880 38 m进行高精度自动删除偏差最佳拟合。预处理完毕后，对点云进行封装，得到红层软岩的三维模型[7]。

图5 封装后的模型

将封装获得的模型设为参考模型，将第二次扫描的点云设为测试点云。以首期数据为参考，将测试点云进行对齐处理，在两期数据对齐后，使用Geomagic 3D比较功能进行分析比较，获得两期点云数据的对比分析色谱图，如图6所示。结果显示，偏差最大值为0.02 m，临界角为45°。

图6 对比分析色谱图

2.2 沉降变形分析

为研究重点位置的沉降变形，在3D比较分析模型中以前期设置的靶点位置创建注释，如图7所示，把比较重要的区域偏差数值单独注释出来，最后点击创建报告，得到分析结果。利用二等水准测量方法，对设置的注释点位置进行了沉降变形监测[8]，三维模型沉降变形与几何水准沉降变形对比分析如表1所示。

图7 重要区域注释创建

表1 三维激光扫描沉降值与水准测量沉降变形对比/m

经对激光扫描变形值进行统计分析，利用贝塞尔公式：

(1)

我国现阶段对于三维激光扫描的规范还不健全，根据文献[9]规定，“一等精度点云特征点间距中误差5 mm，最大点间距3 mm”，而在一等精度中，对于点位相对于临近控制点中误差则没有规定。按照取两倍特征点间距中误差作为点位相对于临近控制点中误差的惯例，一等精度的点位相对于临近控制点中误差需10 mm。若以几何水准测量结果作为控制值，则本次测量中获取的沉降量值精度则完全满足要求。

3 侵蚀量分析计算

3.1 侵蚀量及侵蚀速率计算

利用ArcGIS对两期点云数据建立DEM，对两期DEM进行对比分析，如图8所示。经统计，在测区范围内，红层软岩由于侵蚀的存在，其体积损失为135.878 m3，分布于1 302.175 m2的范围之内；而在坡脚和谷底位置体积则增加了29.141 m3，占地面积为529.531 m2。如图9所示，1位置侵蚀减少量最大；2、3位置是软岩侵蚀堆积区域，且较集中；4位置则是典型的未发生侵蚀的区域。

图8 两期数据DEM对比

图9 两期数据切割填充量计算(嵌套底图)

从侵蚀量的变化来看，在外因素作用下，岩体有一部分滑落堆积至坡脚，而约有106.737 m3的软岩由于受到外力的作用已转移到测区范围之外，这反映出红层软岩在一定程度上存在迁移的现象，需要加以重点关注。

在计算获得侵蚀量的基础上，考虑到监测间隔周期3.5个月，可得知测区范围内红层软岩侵蚀速率为33.922 m3/月，单位面积的软岩侵蚀速率为0.026 m3/月。

3.2 坡向侵蚀分析

利用ArcGIS的相关统计分析功能，针对红层软岩的坡向侵蚀量进行统计，得出在单位区域(每m2)内侵蚀变化量，如图10和表2所示。以南北向划分，南向(含正南、东南、西南)软岩单位平均减少量为0.228 87 m3，增加量为0.038 30 m3，东向(含正东、东南、东北)软岩单位平均减少量为0.265 02 m3，增加量为0.029 36 m3。从数据可以看出，南北向的侵蚀速率接近，即可以判断自然阳光的照射方向、时长等对侵蚀影响有限，但是侵蚀减少量与增加量相比却存在数量级的差别，有可能存在泥石流或者流水携带走部分侵蚀岩土的情况，这需结合其他专业进行进一步深入研究。

图10 三维坡向侵蚀分析

表2 不同坡向单位面积侵蚀变化量/m3

4 结 论

(1)针对软岩侵蚀的变形监测，三维激光扫描技术在较多方面占据优势。诸如具有较好的精度，弥补了传统监测方法监测点位设置不足的缺陷，可获得整体变形等，为全面掌握变形变化规律、保护区域范围内生产生活安全提供了有效的手段[10]。

(2)通过快速获取高精度、高密度的点云，对比分析不同时期数据，可以较准确地分析软岩变形发展趋势和区域分布规律，为相关应用提供依据。

(3)以文献[8]规定分析来看，以一等点云精度进行软岩变形监测，在精度方面是完全满足要求的。

(4)利用三维激光扫描技术获取点云数据并建立的DEM，具有较高的分辨率并能较真实的呈现区域地表形态。通过Geomagic、ArcGIS 等分析软件进行处理，结合定量获取的坡度、坡向、沟道水系等地貌特征，可进一步研究侵蚀的来源及其精细空间分布特征，进而掌握变形规律，是侵蚀监测较为理想的现代技术。