无人机及三维激光扫描仪技术在沙滩剖面动态监测中的应用及测量精度分析

陈秋明，黄发明，宋 鹏

(自然资源部第三海洋研究所，福建 厦门 361005)

砂质海滩是滨海旅游的重要载体，对海岸线的侵蚀防护也有着不可估量的作用。但在密集的人类活动影响下，我国砂质岸线的侵蚀情况不容忽视。

我国近海海洋综合调查与评价专项成果调查数据显示，全国3 200 km的侵蚀岸段中，砂质海岸有2 400 km；全国49.5%的砂质海岸处于侵蚀状态，海滩破坏和退化相当严重[1]。

为提升沙滩稳定性和防护能力，恢复砂质海岸生境，可采取沙滩养护技术进行人工干预。通过人工补沙修复，并辅以构筑物建设，营造适合沙滩养护的人工岬角，以维持、修复或重塑海滩功能。沙滩养护技术不仅能有效保护海岸免受侵蚀，降低海岸带风暴潮灾害，还能在改善海岸环境、发展旅游业方面发挥巨大作用，在我国沿海省市，以及美国[2]、欧洲[3]、澳大利亚[4]等发达国家均得到广泛应用。据统计，截至2019年8月，我国已完成或正在进行的海滩养护工程共97项，分布于全国35个城市，修复岸线总长超过120 km[5]。

海滩养护是一个系统的、动态的过程，需要有完整的监测体系作为支撑。通过长期的地形变化监测，对沙滩修复工程前后进行比较，是判断修复是否达到预期效果的直接依据。目前，沙滩监测的常规方法是使用全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System， GNSS)的实时动态(Real-time Kinematic， RTK)技术进行典型剖面测量获取三维坐标。这一方法测量精度高、操作简单，但周期性长，难以全面覆盖测区，信号较差地方的数据采集问题较为困难[6]，且海岸带具有潮涨潮落的特性，要求测量工作在较短时间内完成[7]，因此传统的测量方法存在一定的局限性。

随着近年来无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)及三维激光扫描技术的日益成熟，采用新技术开展沙滩剖面动态监测逐步得到推广。无人机摄影及三维激光扫描技术在地形监测中具有高效、直观等优势，但受外界因素影响较大，监测精度有待检验。在实践中，应用不同技术开展沙滩剖面测量，并通过测量结果的优势互补，对快速、有效、全面了解沙滩剖面变化形态，具有重要的现实意义。

本研究以厦门天泉湾沙滩养护工程为研究对象，采用GNSS RTK接收机实地测量、无人机航摄、三维激光扫描仪扫测3种手段，分别获取沙滩三维地形数据，通过测量数据的比对，分析不同手段在沙滩剖面监测中的测量精度，并提出改进的设想，为新型监测方法在沙滩监测中的应用提供实践参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区(厦门天泉湾岸段)位于厦门岛南侧(图1)，是强侵蚀岸段。2014年6月采用差异性填砂技术，选择粒径为10 cm左右的卵石进行修复，构建了我国首个卵石养滩工程。工程全长约1 km，通过优化剖面设计，在西侧营造长300 m的沙滩，东侧营造长700 m的砾石滩，运用大粒径卵石设计稳定海滩消能剖面，有效降低海岸泥沙输运的速率，提升海滩稳定性[8-10]。

图1 研究区地理位置示意图

研究区属于正规半日潮区，年平均海平面为0.35 m，历年最高潮位为4.47 m，历年最低潮位为-3.58 m，多年平均大潮高潮位为3.81 m。多年平均潮差为4.10 m，历年最大潮差达到6.92 m，涨潮平均历时为6 h 9 min，落潮平均历时为6 h 16 min。

1.2 数据获取与处理

本研究利用GNSS RTK接收机、无人机及三维激光扫描仪对研究区进行测量。其中无人机及三维激光扫描仪进行全覆盖测量，GNSS RTK人工实测5条剖面共40个测点。

1.2.1 GNSS RTK实地测量 GNSS RTK剖面测量采用华星A12型RTK连接福建省连续运行卫星定位导航服务系统(Continuous Operational Reference System， CORS)。华星A12型RTK的定位精度为水平±(8+1×10-6×D) mm，垂直±(15+1×10-6×D) mm；福建省CORS的精度为水平±20 mm，垂直±50 mm。

在研究区的两侧及中间共布设5个控制点，测量控制点并进行点校正。控制点采用CGCS2000坐标系，高程系统采用1985国家高程基准。在采集控制点时将GNSS RTK接收机架设在三脚架对中装置上进行平滑采集，平滑次数设为10次，求取平均值得到控制点坐标。使用对中设备并进行点位平滑处理可尽量减少控制测量误差，也为无人机及扫描仪数据降低初差，控制点的平面精度误差为0.02 m，高程精度误差为0.05 m。

人工测量布设5条垂直岸线走向的典型剖面，剖面长约40～60 m，相邻剖面距离在90～160 m之间，每条剖面布置8个测量点，剖面1测量点间距为6 m，其他剖面相邻测量点间距为8 m。选择低潮位时段进行测量，获取平面坐标及高程数据。沙滩剖面人工测量点位置见图2。

图2 沙滩剖面人工测量点位置图

1.2.2 无人机航测 无人机低空遥感技术是近年来在遥感技术基础上迅速发展起来的地理信息数据快速获取技术，该技术利用无人飞机平台搭载航空数码相机进行航空摄影，采用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit， IMU)/全球定位系统(Global Positioning System， GPS)技术自动导航，在1 000 m以下进行低空作业[11]。无人机航测技术基于多视影像的地表同名点坐标实现密集匹配，进而快速获取三维数据，能有效克服地面建筑和复杂地形的限制干扰。

无人机质量通常较轻，飞行姿态一旦受气流影响，容易产生摄影倾斜，导致像点位移和地形起伏变化产生投影差，直接影响成图精度[12]。无人机测量精度的误差主要与机载激光测距传感器姿态精度、无人机飞行高度和飞行速度等相关[13]，通过选择最适合航飞天气、温度、云量等环境条件作业[14-15]，提高采样频率、优化传感器姿态稳定精度，可以进一步提升测量平面和高程精度，以适应精细地形测量的要求。

本研究采用瑞士EBee-RTK无人机，测量时间为2019年5月18日10点，该时段天气晴朗无风，设计航向重叠度80%，旁向重叠度75%，地面分辨率0.03 cm。设计工况下，航拍高度为150 m，航拍面积为0.3 km2。航拍过程采用布设相控点的方式，无需在已知控制点上布设基站，设置6个相控点，相控点平面误差为0.02 m，高程误差为0.05 m。

完成航拍作业后，将无人机外业航拍照片及飞行姿态测量系统(Position and Orientation System，POS)数据导出，瑞士EBee-RTK无人机采集的POS数据不能自动写入到照片中，需要手动在后处理软件PIX4D中进行对应添加。然后进行初步空中三角测量，之后将采集的相控点刺在对应的无人机照片上，反复进行刺点优化达到精度要求后，进行PIX4D软件自动化运算及数字正射影像(Digital Orthophoto Model， DOM)和数字高程模型(Digital Elevation Model， DEM)成果输出，最后将输出的成果加入EPS三维测图软件中进行数据提取及测绘成果输出。无人机航测数据处理流程见图3。

图3 无人机数据处理流程

1.2.3 三维激光扫描 三维激光扫描技术是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破。它通过高速激光扫描测量的方法，大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据。可以快速、大量地采集空间点位信息，为快速建立物体的三维影像模型提供了一种全新的技术手段。

扫描仪本身含有扫描系统和激光测距系统，同时也含有控制和矫正系统及集成电荷耦合器件(Charge Coupled Device， CCD)。仪器工作时，通过测量水平角的反射镜和测量天顶距的反射镜一起有序旋转，将激光脉冲依次扫过被测量的区域，测量每个激光脉冲的空间距离及扫描激光脉冲的水平角度和天顶距离，最后通过计算其坐标的方法得到被测量区域的三维坐标[16]。

采用FARO Focus3D X330相位扫描仪进行测扫作业。外业扫描时无需在已知控制点架设仪器，而是将扫描仪进行初步整平，直接架设在任意位置，在扫描仪两侧放置6个测量标靶，标靶距离扫描测站约30 m，每次更换扫描仪位置时标靶同步进行传递，后期通过靶球拼接处理。单次扫描时间为8 min，90%不光滑反射表面上在户外阴天环境中扫描距离为0.6～330.0 m，在10、25 m时测距误差为±2 mm。本次扫描布设两条扫描测线将研究区分为两部分，扫描间距为60 m，布设成交叉向前扫描形式。

将扫描仪测扫出来的“fls”格式数据导入后处理软件Trimble RealWorks中，先进行噪点剔除，然后使用重叠度算法进行自动化拼接。由于FARO Focus3D X330扫描仪采集的点云数据只具有相对坐标，需要手动在后处理软件中添加布设的控制点坐标，整体点云数据拼接完成后，使用软件中的地理坐标转换，参照布设的控制点坐标，将扫描仪测扫的相对坐标转换成CGCS2000坐标，最后将点云数据导入EPS三维测图软件中进行数据提取及测绘成果输出。扫描仪数据处理流程见图4。

图4 扫描仪数据处理流程

为获取完整的地形点云数据，三维激光扫描过程需经过多站扫描拼接[17-18]，采用RTK进行控制测量、布设并测量标靶，精确扫描标靶，基于标靶进行内业测站间拼接和坐标转换，从而得到大地坐标系下地形的点云数据，扫描作业过程较繁琐。

2 结果与讨论

参考《海洋工程地形测量规范》相关规定，干出滩测量的高程误差限为0.200 m，平面误差根据测量比例尺，中误差不应大于图上1.000 mm[19]。考虑到实践中，沙滩剖面地形测量比例尺一般为1∶200，按照1∶200 测量的精度检验标准，则要求平面定位中误差不得超过0.200 m。

2.1 航拍及扫描数据与实测数据比对分析

将无人机航摄获取的DOM及DEM成果及三维激光扫描仪获取的点云成果分别导入EPS软件中，在EPS中载入人工实测的40个测点坐标，利用软件提取功能分别获取平面位置最接近人工实测点的40个无人机及三维激光扫描仪成果数据，与RTK测量点数据进行对比，对比结果见表1、表2，各检查点平面偏差和高程互差离散情况分别见图5、图6。

表1 无人机航拍数据与人工实测检查点水平偏差与高程互差

续表1编号人工实测无人机航拍水平偏差高程互差(H1-H2)X1Y1H1/mX2Y2H2/mΔS/mΔH/m22 570.0281 640.1793.1082 570.0381 640.1833.3100.011 -0.20232 564.7501 641.0902.2292 564.7271 641.1092.3300.029 -0.10142 560.3851 642.0351.2522 560.3911 642.0341.9200.006 -0.66852 555.9421 642.5480.8762 555.9581 642.5701.0400.027 -0.16462 549.5541 643.6850.4512 549.5751 643.6910.5600.022 -0.10972 545.2381 644.762-0.1432 545.2391 644.763-0.4600.001 0.31782 541.3721 645.767-0.6722 541.3911 645.786-0.0300.027 -0.64292 588.1021 797.3834.4772 588.0931 797.3954.7300.015 -0.253102 580.3051 796.9772.9442 580.2981 796.9573.1500.021 -0.206112 572.1471 797.7781.4622 572.1621 797.7851.6000.017 -0.138122 564.6331 798.5660.5302 564.6101 798.5650.8900.023 -0.360132 560.4461 799.1150.2522 560.4691 799.1010.5100.027 -0.258142 552.7391 800.273-0.3272 552.7231 800.2700.3700.016 -0.697152 546.8521 801.340-0.6442 546.8761 801.342-0.6300.024 -0.014162 540.8311 802.230-0.9512 540.8351 802.219-0.4100.012 -0.541172 588.4041 885.1424.4862 588.4231 885.1404.7600.019 -0.274182 580.5251 884.6552.7062 580.5301 884.6533.2000.005 -0.494192 571.8751 884.5821.4142 571.8581 884.6041.6100.028 -0.196202 566.7141 884.4891.0282 566.6941 884.5071.2400.027 -0.212212 560.0191 884.6950.4602 560.0191 884.7020.7900.007 -0.330222 554.8021 884.6060.2422 554.8061 884.6040.6500.004 -0.408232 546.3141 883.831-0.0902 546.3291 883.8250.3700.016 -0.460242 538.2051 882.656-0.5492 538.1931 882.655-0.0800.012 -0.469252 592.7951 960.1273.7922 592.8081 960.1023.9900.028 -0.198262 588.2141 960.5392.1572 588.2281 960.5412.3000.014 -0.143272 580.8851 960.2940.9632 580.8721 960.2970.9700.013 -0.007282 571.5821 959.573-0.0072 571.5661 959.5660.3700.017 -0.377292 561.3931 958.988-0.2242 561.3841 958.982-0.2400.011 0.016302 554.8041 959.238-0.5172 554.8071 959.225-0.4900.013 -0.027312 548.3421 958.943-0.8322 548.3271 958.933-0.5000.018 -0.332322 540.7351 958.893-1.0272 540.7261 958.884-0.6200.013 -0.407332 586.8072 089.2334.3632 586.8102 089.2134.3700.021 -0.007

表2 三维激光扫描仪与人工实测检查点水平偏差与高程互差

续表2编号人工实测无人机航拍水平偏差高程互差(H1-H2)X1Y1H1/mX2Y2H2/mΔS/mΔH/m212 560.0191 884.6950.4602 560.0221 884.6850.5360.010-0.076222 554.8021 884.6060.2422 554.8011 884.6040.2970.002-0.055232 546.3141 883.831-0.0902 546.3171 883.842-0.0730.011-0.017242 538.2051 882.656-0.5492 538.2141 882.646-0.4400.013-0.109252 592.7951 960.1273.7922 592.7821 960.1393.8370.018-0.045262 588.2141 960.5392.1572 588.2141 960.5472.1320.0080.025272 580.8851 960.2940.9632 580.8991 960.3030.9440.0170.019282 571.5821 959.573-0.0072 571.5721 959.5680.1740.011-0.181292 561.3931 958.988-0.2242 561.4031 958.997-0.1060.013-0.118302 554.8041 959.238-0.5172 554.7951 959.242-0.3580.010-0.159312 548.3421 958.943-0.8322 548.3511 958.943-0.5920.009-0.240322 540.7351 958.893-1.0272 540.7371 958.889-0.9150.004-0.112332 586.8072 089.2334.3632 586.8092 089.2324.4330.003-0.070342 579.9132 088.8644.5512 579.9022 088.8514.5720.017-0.021352 574.8602 088.7593.3532 574.8712 088.7693.6680.015-0.315362 566.6312 089.2211.3382 566.6322 089.2321.4610.011-0.123372 559.3422 089.4350.3912 559.3452 089.4220.5530.013-0.162382 551.8492 089.360-0.4442 551.8402 089.368-0.2060.012-0.238392 544.3332 088.692-0.7162 544.3352 088.688-0.5830.004-0.133402 539.8622 088.318-0.9942 539.8482 088.307-0.7960.018-0.198中误差0.0110.132

图5 各检查点平面距离偏差离散图

图6 各检查点高程互差离散图

将无人机航拍DOM数据与5条剖面40个检查点的实测数据进行对比，结果显示，平面坐标偏差均较小，平面位置误差在0.001～0.029 m之间，中误差为0.019 m，平面精度满足1∶200比例尺的沙滩剖面地形测量精度的要求。无人机航拍DEM数据高程误差在-0.697～0.086 m之间，中误差为0.313 m，误差落在±0.200 m范围内的有20个，占比为50%；90%的对比点中，无人机航拍获取的高程值大于人工测量高程，高程互差体现为负值。

三维激光扫描仪数据与5条剖面40个检查点的实测数据对比结果显示，平面位置误差在0.002～0.018 m之间，中误差为0.011 m，均小于0.200 m。高程误差在-0.315～0.014 m之间，中误差为0.132 m，高程误差落在±0.200 m范围内的有35个，占比为87.5%；67.5%的对比点中，扫描仪获取的高程值大于人工测量高程，高程互差体现为负值。

总体而言，本研究中，利用无人机测绘技术和三维激光扫描仪技术分别获取的DOM数据具有较高的精度，中误差均控制在0.020 m以内，满足1∶200比例尺的沙滩剖面地形测量精度要求(中误差限0.200 m)。在高程数据获取方面，三维激光扫描仪获取的高程数据中误差控制在0.200 m以内，满足《海洋工程地形测量规范》中规定的高程精度要求(中误差限0.200 m)，但无人机的精度较三维激光扫描仪差，无法满足该要求。

2.2 测量剖面分析

本研究利用人工测量、无人机技术和激光扫描仪技术所获取的测量数据，分别绘制沙滩典型剖面图(图7)。可以看出，利用激光扫描仪获取的剖面形态与人工测量剖面的基本重合，整体偏差较小。利用无人机航拍获取的剖面曲线整体位于人工测量剖面上方，可见无人机测量高程普遍大于人工测量高程。无人机与人工测量剖面高程互差最大值为0.697 m，扫描仪与人工测量的高程互差最大值为0.315 m。相对而言，在近岸15 m左右的研究区内，3种方法所获取的测量数据契合度较好，离岸区无人机测量数据的高程偏差较大。

图7 无人机测量、激光扫描与人工测量方法的沙滩剖面对比

2.3 讨论

本研究采用无人机航拍和三维激光扫描技术，对天泉湾沙滩进行剖面测量，得到测区DOM及高程数据，并以常规人工测量的方式，进行作业成果的检核。

实践表明，三维激光扫描仪获取的DOM数据可以满足1∶200比例尺地形测量平面精度要求，高程数据也满足《海洋工程地形测量规范》规定的高程精度要求(中误差限0.200 m)，在沙滩剖面地形监测业务化生产作业中具有良好的应用空间。无人机航摄获取的平面位置数据精度也能够达到1∶200比例尺的地形测量精度要求，但高程数据误差在-0.697～0.086 m之间，中误差为0.313 m，无法满足《海洋工程地形测量规范》要求。

3 结论

利用无人机航拍及三维激光扫描仪技术，开展沙滩剖面测量，对测量区域实现全面覆盖，具有传统人工实测方法所不能比拟的优势。应用结果表明，在沙滩地形剖面监测方面，三维激光扫描技术精度较高，但地面三维扫描影像制作难度大，测量扫描过程较繁琐，易受视场角限制，结果存在扫描噪点和盲区。无人机航拍操作简便，可以快速获取测区影像，相对三维激光扫描仪，不存在盲区，且点云处理也简单快捷，但其高程数据测量精度有待提高。

在实践中，可以通过无人机航摄得到的数据进行内插，补充三维激光扫描数据存在的盲区或漏洞[20]；也可以在激光扫描仪进行点云数据采集时，同轴同步采用RTK测量扫描站的站点坐标，采用地物点粗拼接与基于平面的ICP精确配准的两级拼接策略；采用测块四角或周边RTK点进行点云整体坐标转换，简化激光扫描仪操作流程[18]。通过结合人工测量、无人机摄影及三维激光扫描技术各自的优势，将沙滩的所有实景信息复制到计算机上，提高野外测量效率，实现沙滩监测的高效性、准确性和全面性，为沙滩整治修复决策提供数据支持。