基于无人机技术的山区裸露地表微径流信息分析

梁庆业 陈燕奎 林月凤 陈静仪 姚浩荣

摘要：为了分析低山丘陵区裸露地表微径流发育特征，将无人机航测技术应用于山区裸露地表微径流发育的调查中，获取并生成了研究区域2cm分辨率的三维倾斜和正射影像数据，采用GIS表面分析、水文分析和数理统计方法，通过坡度、坡向、高程剖面、河网分布等数据可视化分析微地形中地表表层微径流发育特征。结果表明：（1）基于无人机技术提取的数据反映研究区域地势北高南低，整体坡度25°～45°，裸露地表层沟壑纵横，水流侵蚀较为严重;（2）从提取的坡度、坡向、粗糙度及流量数据可知，在宏观上，该区支流流向大致相同，支流长度较短，级数少，深度浅，支流流域面积差别不大;从微观上，地表径流分布较杂乱，土质节理发育较为成熟，干流转折较少，流量从坡上683mm到坡下231mm，并利用Strahler河网分级工具设置阈值为1000的径流线数据，提取径流数量为98593条。

关键词：无人机;坡度坡向;粗糙度;微径流

中图分类号：S152.3        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）02-0020-04

松散裸露的土质是水土流失的主要沙源之一[1]，人为破坏植被导致表层土质失去保护，在山区和矿区尤为严重。季风区内的低山丘陵地区裸露地的生态系统恢复和重建是近年来土地合理利用所关注的焦点[2]。文献研究可知，有研究人员采用针板法[3]，通过研究地表粗糙度来研究土壤的发育情况;有采用遥感影像分析法[4-5]和GIS技术[6-7]，通过获取遥感分析和GIS空间演变来研究土壤变化过程;也有人通过无人机技术[8-9]研究地形地貌信息等。本研究将基于“无人机+GIS技术”，获取地形三维数据，通过GIS空间分析方法获取地表粗糙度、坡度坡向、土壤纹理、微地形、微径流并对土壤物理性质进行统计分析，获取土壤发育情况，建立微地形三维模型，使土壤表层的解译分析更加直观清晰，对地表微径流形成发育的过程进行监控，让分析结果更加立体准确，更好地为水土保护的决策提供数据基础。

1 研究区概况与实验流程

1.1 研究区概况

研究区位于广东省梅州市城东镇境内X019的小山丘，如图1所示。该实验区地处沙场周边，早期人为开发明显，土壤裸露，侵蚀明显，从现场的考察来看研究区的位置是沙场的堆沙范围以外，通过对现场人员的访谈可知，至少有5年时间未对该研究区开展挖填堆行为，人为干预少，对研究区内的地表径流发育干预少，地表径流作用主要靠天然降雨和地形影响，全年降雨量为1600mm，总体坡面朝向是西南向，降水主要集中在4月～10月，而且从实地考察的情况来看，地表除了有少量杂草外，并无其他附着物。

1.2 数据获取及预处理

深入实验地块考察，利用无人机（大疆精灵4RTK）近景影像数据采集（采用近地面手动航线规划拍摄），设置距地面相对高度为5米～10米，有效像素为2000万，获取实验场的高清光学图像和POS数据。接着基于Smart3D软件生成白膜图形、数字正射影像图等。利用ArcGIS软件的空间分析功能对数字高程模型进行地表粗糙度分析、坡度分析、坡向分析、土壤纹理分析、流量分析，并利用Strahler河网分级法对分析的成果进行分等定级对土壤表层微径流发育进行评估。

2 数据处理与空间分析

2.1 基于Smart3D软件的无人机影像地表纹理三维重建

利用Smart3D软件将采集的光学影像数据进行图像匀光匀色、空中三角坐标解算、连接点检查与三维模型重建等操作，三维建模后核查模型数据精度，本次实验模型精度小于2cm的误差。在外业航测时采用近地面手动航线规划拍摄，对于研究区单面坡度地表数据更加精细，建模立体感更加明显，研究区数字正射影像，如图2所示。

2.2 基于ArcGIS的空间分析

1）裸露地表的坡度坡向分析

地形指标是最基本的自然地理要素，也是对人类生产和生活影响最大的自然要素，地形指标的提取对水土流失、土地利用等方面研究起著重要的作用。通过运用ArcMap软件 Spatial Analyst表面分析中的坡度和坡向工具，可以获得研究区的坡度和坡向特征，如图3、图4所示，依据《全国土壤侵蚀分类分级标准》（SL190-2007）并参照崔吉林等[10]的坡度等级划分，结合实际需要将本研究区内的坡度按照0°～15°、15°～25°、25°～45°、45°～60°、>60°共5个等级，统计出不同坡度坡向下的土壤质量分级表（见表1）。

利用坡度坡向数据对土壤流失和土壤质量进行评价符合土壤分类规则，可以对土壤表层的土质侵蚀进行分析，数据显示同一地区不同坡度和坡向之间的土壤表层土质发育质量有一些差异，该研究区的坡面基本是朝南和东南两个主方向，东向和西南向两个次方向，主方向和次方向占比约99.95%。整个研究区坡面坡度在25°～45°之间，而且坡度<45°的土壤表层发育质量较优。

2）裸露地表粗糙度分析

土壤表面粗糙度为一定区域内土壤表面的不规则度，受土壤质地、粒径、岩屑及植被覆盖等因素的综合影响[11]。土壤表面的粗糙度受土壤质地、颗粒等影响，地面粗糙度会影响地表含水量、渗入、地表径流并最终影响泥沙的搬运和沉积[12]，粗糙度反映了地表的起伏程度，是许多陆面过程的关键影响因子。本研究利用无人机近景拍摄获取研究区的三维点云数据，生成数字高程模型数据，运用ArcGIS中的粗糙度分析工具分析地面的粗糙度特征（如图5所示），运用土壤粗糙度的运算公式：

（1）

式中，假设ABC是一个栅格单元的纵剖面，a为次栅格单元的坡度，则AB面的面积为次栅格的表面积，AC面的面积为此栅格的投影面积，其中有cos a=AC/AB，则为此栅格单元的地面粗糙度。

利用摄影测量法测得的三维表面从各角度均可获取粗糙度值，比一般针板法效率要高很多，从图中可以清晰地反映地表的粗糙度，总体的特征是：坡度与粗糙度呈正相关关系，坡度越缓，地表粗糙度越小，反之则越大;提取了不同高程的粗糙度曲线（A线）和同高程的粗糙度曲线（B线），从两条剖面线反映了两条正交线剖面曲线没有太大的关系，但反映出研究区地表粗糙程度在各个方向上存在空间异质特征。

3）微径流分析

掌握微径流数据对实验至关重要，对试验的数据进行河网、流量和流向混合分析，进行洼地判断、计算洼地贡献区域、深度再提取洼地，可得到汇流累积量数据，再进行流向分析。河流量汇聚在坡下区域，其区域正是坡度最小区域，地势越低，重力作用下的侵蚀就越弱，不能形成固定的河床，从径流上游发迹地到山麓，干流河床受影响较小，因此能较好地发育;河床转折少是因为该研究区整体坡度较顺、土质较为松散、质地较均匀，不具备令其多次转折的发育条件，因此山坡上土壤发育差;多数养分经过地表微径流的运动被带到了山坡下，导致坡下养分高，土壤发育良好，但试验区域四周地形不一致，导致边缘区域有不同程度的拉伸影响数据成果（见表2）。

通过河网的生成可以掌握土壤的运动轨迹和到达地，通过河网分布的密集程度和分支情况可以更多角度地评估土壤的发育情况。河网的生成是基于汇流累计矩阵的，为了进一步减少高程模型的误差，需要运用ArcGIS对数字高程模型进行预处理，对DEM求正负坡向变率，再通过公式：

（2）

其中SOA1为坡度数据值和SOA2为反地形DEM坡向数据的坡度数据值。

该式得到更准确的DEM，再利用ArcToolbox中的Spatial Analyst工具进行流向和河网提取，河网的提取需要设定阈值，不同级别的沟谷对应不同的阈值，不同区域相同级别的沟谷对应的阈值也不同。实际工作中设定阈值应通过不断实验、结合土壤植被等资料辅助检验方法确定。本文阈值尝试了多重阈值的河网，为了不同阈值下的河网数据信息显示，本研究从阈值为1000、10000、50000河网数据进行地图可视化，对河网进行平滑处理并统计河网的数量和精细化，由此选择评价最适合的阈值作为此地表微径流河网信息提取值。

通过多次实验分析可知：阈值设置越小，径流线提取数量就越多，细微径流体现精细化，阈值设置得越大提取的径流就会越少，只能提取到规模较大的径流，显得比较粗糙（见表3），但阈值并非设置得越小，越有利于地表径流的真实反映。从1～50000的阈值设置实验中，模拟提取的地表微径流发育情况结合实地调研，作为小范围地表微小径流发育分析，阈值为1000的径流线数据，可挖掘的微小径流数据量更符合现状地表雨水侵蚀而产生的微径流发育特征，故采用阈值为1000的地表径流分级实验参数值，因此提取河流流量从坡上683mm到坡下231mm，径流数量为98593条。利用Strahler河网分级工具，根据支流数对河流类型进行识别和分类，分类图如图6所示，其得出的结论：总体地势北高南微小沟壑纵横，地表受侵蚀严重地形在宏观上看，属于洼地支流流向大致相同支流长度较短，级数少，深度浅流域面积差别较大，地势越低，径流分布越杂乱，干流长度较短，转折较少，小径流越多，土壤的发育总体情况较好。

3 地表微径流节理发育特征及影响机制

3.1 微径流节理发育特征

从实地调研和微径流数据分析可知，山坡上段土壤发育相对差、山坡中段土壤发育情况极差、山坡下发育情况较好的基本特征。主要原因是研究区地势为北高南低，坡向主方向为东南向和南向，地表流水侵蚀作用强，下蚀为主，侧蚀为辅，山坡中段的土壤冲刷率高;坡顶作为分水线，因坡度较大，导致雨水下落时冲击力过大，将部分发育好的土壤冲刷走;地表径流的集水盆主要是坡底，土壤在雨水和地形的相互作用下从上往下运动，在坡下形成冲积扇等特征;该区的土质发育程度不均一，结合降水，在地形的影响下集水、汇水形成地表微径流，与河流的发育初期相似。

3.2 影响机制

研究区植物稀少，土层裸露，虽然在沙场边沿，但多年未受到人类活动的影响，首要考虑的内生因素有土质层厚度、沙粒大小、土壤黏性等，还有本身地区坡度坡向等因素，该区属红壤土质，其具有较好的黏性，在降雨过程中的坡面侵蚀一般遵循溅蚀—片蚀—细沟侵蚀的规律，形成雨滴和水流剥蚀土壤颗粒、径流搬运泥沙的产沙模式[13]，而且坡度較陡，水流速受到重力等影响，加剧该地区土壤的冲蚀。其次要考虑区内雨水外力因素，在强降雨的影响下，降雨强度越大，冲刷力越强，形成的地表微径流与在重力因素下形成的地表微径流向不同方向延展等。

4 结语

基于无人机技术的山区裸露地土质表层节理发育评估技术，运用无人机低空摄影测量加GIS技术对裸露地进行地表微径流信息提取，本文应用ArcGIS的空间分析功能对研究区的坡度、坡向、地表粗糙度和流量等地形因子进行提取，探析无人机低空摄影测量与GIS技术结合下，对地表微径流信息提取的技术支持，得出以下结论：

（1）运用无人机低空摄影测量加GIS技术对裸露地进行地表微径流信息提取是可行的，而且较传统的针板法效率更高，可多维及不同角度获取某点位置的径流粗糙度剖面，而且减少了作业人员在外监测工作量，只需要一人一机即可完成工作。

（2）从提取的坡度、坡向、粗糙度及流量数据来看，精度较高，可靠性较好;另外利用从1～50000的阈值设置实验中阈值为1000的径流线数据，可挖掘的微小径流数据量更符合现状地表雨水侵蚀而产生的微径流发育特征，利用Strahler河网分级工具，提取的径流数量为98593条。

参考文献：

[1] 刘金龙，周阳阳，吴海晶，等.基于人工倾斜摄影测量的微地形三维建模方法研究[J].中国水土保持，2019（4）：41-45.

[2] 高尚.基于无人机的小流域地形提取技术[D].郑州：华北水利水电大学，2017.

[3] 黄皓中.基于无人机数据的露天矿三维时空对比及微地貌分析[D].北京：中国地质大学（北京），2018.

[4] 陶浩然，陈权，李震，等.近景摄影测量提高裸露地表粗糙度测量精度[J].农业工程学报，2017，33（15）：162-167.

[5] 金珊.切沟微地形土壤水分及大孔隙特征研究[D].沈阳：沈阳农业大学，2018.

[6] 张建，赵建平.上覆土层节理岩质边坡稳定性数值分析[J].长江科学院院报，2015，32（2）：108-113.

[7] 吴倩.基于无人机航拍影像和GIS技术的土壤侵蚀监测研究[D].贵阳：贵州大学，2016.

[8] 邹长慧，谢晓尧，周忠发.无人机低空航拍遥感系统在贵州高原山区的应用前景探讨[J].贵州师范大学学报（自然科学版），2011，29（2）：24-28.

[9] 孔嘉旭，谷天峰，孙彬，等.基于无人机摄影测量技术的滑坡变形研究进展[J].科学技术与工程，2020，20（28）：11391-11399.

[10] 崔吉林，陈丽，方向京.松花坝流域不同坡度及坡向土壤侵蚀的特征研究[J].西部林业科学，2012，41（6）：63-67.

[11] Thomsen L M，Baartman J E M，Barneveld R J，et al.Soil surface roughness：comparing old and new measuring methods and application in a soil erosion model[J].SOIL，2015，1（1）：399-410.

[12] Amoah J K O，Amatya D M，Nnaji S.Quantifying watershed surface depression storage：determination and application in a hydrologic model[J].Hydrological Processes，2013，27（17）：2401-2413.

[13] 張建文，李鹏，高海东，等.覆沙坡面微地形变化与侵蚀产沙的响应关系[J].干旱区研究，2020，37（3）：757-764.

【通联编辑：代影】