无人机系统在特定地点和河网尺度量化河岸侵蚀的应用

杨 骁

(辽宁省抚顺水文局，辽宁 抚顺 113006)

0 引 言

分析河岸侵蚀的程度和速率是河流系统研究的重要组成部分之一[1]。河岸侵蚀是一个非常重要的地貌变化过程，这种变化会影响河流的水质和河流附近基础设施的安全性。因此，河岸侵蚀的研究就显得尤为重要。许多间接和直接的方法被用来测量和监测不同时空尺度下的河岸侵蚀[2]。间接方法包括基于极限平衡法的分析性边坡稳定性建模或使用计算机程序进行数值模拟。河岸监测的直接方法包括光电感应侵蚀针、激光扫描仪和遥感摄影。这些方法都难以经济和准确地量化河岸侵蚀程度。

无人机系统(UAS)和无人机(UAV)的快速发展，解决了上述方法中存在的一些问题[3]。UAS的灵活性和相对较低的成本让摄影测量在许多领域都得到了应用。然而，到目前为止，无人机监测航道变化的调查主要集中在短河段(<1 km)上，这与TLS等其它方法相比仍显得不足。因此，在使用UAS对各种类型的河流环境测量得到的高分辨率地形数据的基础上，对该数据进行综合评估仍然需要进一步的研究。

1 研究背景及方法

本项目的研究区域位于辽宁省抚顺市浑河流域。UAS测量时覆盖了约20 km的河流区域，其中包括7个长期河岸监测点。在本研究中，讨论了UAS在整个研究区域的应用，并将结果与另一个详细监测点中使用TLS和RTK-GPS测量得到的结果进行比较。

1.1 UAS测量

本研究使用具有固定翼的eBee无人机对河流研究区域进行测量。研究中的两种无人机模型分别为eBee无人机和eBee RTK无人机。标准的eBee无人机有一个基本的GPS接收器，需要借助地面控制点来精确地与数据进行对比。eBee RTK无人机，具有更精确的GPS接收器，能够使用虚拟或本地的GPS基站，因此不再需要地面控制点来进行辅助参考。数据采集的目标地面图像分辨率为3.6 cm，重叠率为70%。在较低高度拍摄图像时会相应地提高像素分辨率，这样可以得到更精确的结果。

1.2 地面测量

本研究还使用了RIEGL TLS对每个河岸监测点进行详细测量。TLS测量范围和现场的条件有关，在河流区域测量范围为50～300 m。当需要对UAS数据进行地理位置参考时，可以使用GPS接收机对地面控制点进行辅助测量。在RTK模式下收集UAS和TLS测量中使用的地面控制点坐标，并使用在线位置用户服务(OPUS)校正GPS基站位置。同时还收集了每个河岸研究现场的地面测量点横截面，以验证TLS和UAS收集的数据的准确性。

1.3 数据处理和分析

UAS和TLS方法中的数据均在WGS-84坐标下生成真彩色点云，并在ArcGIS中进行分析。将滤波法应用于UAS点云数据中(图1(a))，以生成近似的地面模型(DEM)(图1(b))。相互减去不同日期的DEMs，以估算河岸沿线的侵蚀和沉积面积。在河岸监测点，使用TLS和RTK-GPS数据进行横断面分析，以验证UAS在测量河岸剖面方面的性能。从UAS和TLS的点云中提取数据点，并计算每个GPS测量点与TLS和UAS点云中最近点之间的平均差，以验证TLS和UAS数据的准确性。通过应用简单的植被点去除程序，将提取的横截面点用于推导“裸土”表面，并将其作为地面。在监测期间，通过计算每个横截面的河岸后退面积来计算侵蚀或沉积量，利用UAS和TLS的调查数据确定河岸侵蚀的单位宽度体积。

图1 调查区域的图像及高程模型

2 结果和讨论

在UAS测量过程中数据输出的规范见表1。单次飞行可覆盖的河流长度为1.0～1.2 km。每天的飞行次数通常在5～7次之间，每天可收集4～5 km的河流数据。在研究区域内，使用UAS对连续12 km的河段进行测量。通过收集的UAS数据来产生平均点间距为0.12 m的点云数据。最后验证地理参考的正确性和对数据进行定性评价。

表1 单个UAS飞行的数据输出的规范

本文通过河岸沿线的横截面数据来分析UAS的性能，并与TLS和RTK-GPS的调查结果进行比较。图2为研究现场XS-1(位置见图1(a))处用UAS和TLS得到的原始点云数据，以及用UAS和TLS测得的河岸剖面和利用RTK-GPS测量的河岸剖面的对比。虽然观察到用UAS得到的河岸剖面图与用RTK-GPS得到的剖面图之间存在差异，但可以看出UAS能够准确地捕捉0.5 m范围内的河岸剖面图。这些差异可能是由草和植被覆盖住一部分河岸区域造成的。

图2 XS-1处的点云数据及河岸面

在测量期间，XS-1处未观察到任何河岸后退趋势。但是，在XS-2处观察到约1 m的河岸后退。通过比较，可以清楚地显示河岸侵蚀的区域(图3)。XS-2处侵蚀的单位宽度体积为1.20 m3，在河岸坡脚处观察到0.06 m3的沉积。将这些结果与TLS调查的测量值进行比较发现，侵蚀和沉积的误差在4%以内。

图3 不同日期下利用UAS在XS-2现场捕获的河岸面的对比

使用UAS测量方法生成的地形数据会受到来自UAS的可见性和视线的限制。由于测量区域的几何形状和侵蚀过程可能不明显，UAS可能无法完全识别河岸及其侵蚀状况。虽然TLS可以通过穿透一些灌木丛和植被来获取地面信息，但衍生的UAS测量河岸剖面时仍然可能会受到密集植被的影响。因此，在植被茂密的地区，如果使用UAS观测河岸侵蚀，这可能导致观察到的侵蚀有一定偏差，使得UAS很难在全年植被覆盖区域准确地进行河岸侵蚀监测。

3 在河网尺度分析河岸侵蚀的展望

将河岸后退测量和侵蚀量估算应用到流域尺度对于整个河流系统的分析来说是必要的。在本研究中，在多个日期对20 km以上的河流区域进行测量调查。这些监测点处得到的数据可以通过UAS和DEMs进行各种河岸特征的验证，以了解沿河流区域捕获河岸剖面时产生的误差和误差来源。在流域尺度上，可使用计算DEM之间的差异等方法来将这些误差纳入到河岸侵蚀估算中。图4为不同日期下利用UAS得到的不同的DEM。负值表示在测量期间该处高程有所下降，可解释为测量期间内该处发生了侵蚀。两个河岸侵蚀区域在图4中用深红色区域来表示，显示为较小负值的区域可能是受到植被影响而引起高程发生微小的变化。在河网规模上对河岸侵蚀进行量化的方法研究是后续相关工作的重点。

图4 不同日期下利用UAS得到的DEM的对比

4 结 论

本文分析了衍生的UAS测量得到的地形数据在监测和量化河岸侵蚀方面的适用性。将UAS得到的数据与传统的地面测量方法(包括RTK-GPS和TLS)得到的数据进行比较，以验证UAS方法的适用性和优越性。尽管该方法可能会在测量过程中因为植被遮挡而存在一些限制，但对于一个确定研究地点的侵蚀量来说，UAS和TLS得到的结果是非常相似的。考虑到在河网层面上收集UAS数据方案的可行性，使用UAS数据检测或监测每隔几年发生一次侵蚀的区域或在重大侵蚀后再发生一次侵蚀的区域是有效且必要的。