郑灿辉 田振凯 王 刚
(黑龙江第三测绘工程院,黑龙江 哈尔滨 150000)
近年来,随着极端天气的逐渐增多,自然灾害给人民的生命和财产安全造成极大的影响[1,2];尤其是夏季多雨期,强降水天气频发,洪涝灾害造成了巨大损失。各地兴建的防洪抗旱的水库等水利设施,对于预防这种灾害具有重大作用。随着自然因素和人为因素的影响,水库的实际库容量与原始设计库容量会有一定的差异。库容量直接影响水库的滞洪作用和蓄洪作用,对于农田灌溉和水利发电等也有着重大影响。因此如何快速准确地获取水库的库容量,对于灾情的防治、人民生命财产的安全保障、各级政府及有关部门的决策均有着重要意义[3,4]。本文利用无人船技术,通过自身搭载的测深仪和高精度定位系统,实时获取水下地形信息,并将获取的数据通过网络通信系统实时发送到岸基终端。终端系统对数据进行初步预处理,通过后处理软件可以观察到水下地形变化情况及无人船测量的实时情况。通过工程实例证明该方法在水库库容测量方面具有可行性和可靠性。
无人船技术测量系统包括船体、动力系统、通讯传输系统、高精度定位系统、测深系统、数据处理系统等[5]。随着通讯技术的快速发展,无人船技术已可以利用4G通讯技术进行快速传输数据,解决了以往无线网桥通讯距离的限制,极大地提高了工作效率,同时通过多种系统的协同工作,无人船可以实现按照预设航线自动测量。
无人船搭载了RTK来实时获取船体的平面位置信息,以往需要在岸基部分架设基准站给船体提供差分信号进行定位。此方法对于小面积水域测量尚可,对于大面积水体测量会影响工作效率。如果测区内覆盖CORS信号,则可以利用CORS进行定位,通过设置串口和波特率将定位信息数据化,传入主控单元,测深仪数据通过网桥传入主控单元,无人船设备上搭载的电子罗盘获取与正北方向的夹角,可以实现船体的自动航行测量,船体主控单元与岸基系统之间通过无线网桥进行通信,并实时传输,测量原理示意图(如图1所示):
图1 无人船技术测量原理图
船底搭载的测深仪,利用换能器将电能转换成声波信号不断向水底垂直发射。声波信号到达水底时,以回波形式进行反射,同时换能器接收回波信号,并将回波信号转换成电能。电子线路计算后,测量的水深由声波信号在水中往返的时间和所处水域的水介质平均声速确定,如式(1)所示:
上式中,H3为测量水深值;C为水体的平均声速;T为声波信号往返传播时间。
随着对测量精度的要求越来越高,单一的靠GPS或北斗定位系统对船体进行定位,存在一定的定位盲区,即当无人船穿过桥梁或涵洞时,由于船体上定位模块无法接收到信号,导致船体无法正常航行,而惯性导航系统可以很好地解决该问题。因此无人船设备将二者相结合,利用各自的优势进行互补,可以极大地提高无人船定位的准确性。但是惯导系统使用时间过长会产生一定的累积误差,因此船体需要定期在固定的地方进行校正,进而降低对无人船的影响。GPS定位系统具有较高的定位精度,可以获得更精确的坐标信息,进而可以不断地校正惯导系统的位置。两种定位系统相结合,当GPS定位系统获得新的高精度位置后,就将位置信息更新到惯导系统,在未获得新的位置信息前,惯导系统会继续输出当前的位置信息。此种结合方式,不仅可以消除惯导系统的累积误差,而且无人船经过被遮挡的地方时,也可以按照先前位置信息继续工作。
无人船设备上除了搭载组合导航系统,还搭载了主动控制系统。该主控系统不仅能控制无人船设备的动力系统,还是无人船自主航行的基础。在测量过程中如果人工操作无人船进行测量,由于受到水流速度、风速等因素的影响,会造成测量点位分布不均匀,出现一些关键区域或位置无法测量的情况,而一些项目(如,穿跨越项目)要求在中线上测量点位均匀分布,此时就要求无人船在测量过程中尽量保持直线航行。测量开始前可以事先根据测量水域的情况设定好测量航线,并将该任务导入主控系统里。主控系统会根据任务计算好各测量转点的坐标,以及根据测量水域环境的变化实时调整船体的姿态和行进速度。无人船自动测量模式下,测量点位分布更均匀,取得的测量效果更佳,所以通常情况下会使用无人船的自动模式进行测量,并且在测量过程中,可以根据需要实时调整测量任务,对一些关键位置进行重复测量,以达到多次观测的效果。
本文选取某中型水库进行了水库库容量的测量。该水库南北长约6.5km,东西宽约3.2km,面积约20km2,最深处约3.5m,浅水区域水深约0.4m,平均水深约1.7m,且浅水区域面积较大。若利用传统人工测量方法,人工成本和时间成本消耗会比较大,人员安全无法保障,并且在水库周边租船比较困难,因此采用无人船设备进行测量。根据该水域的实际特点并查阅相关技术规范,制定了测量方案,水下测量规范要求(如表1所示):
表1 测图比例尺和测线间距推荐 单位:m
测量开始前,收集了该水库的相关资料。通过分析可知,该水库水底整体较为平坦,水底地形无较大变化,因此在测线间距制定时,设定为50m,测量过程中,为了无人船航行方便,航行方向定为东南-西北方向。此方法能更好地反映出水库的水下地形起伏情况。按照规定测量完成后,必须设定检查航线,来验证测量数据的精度,因此设置了6条检查航线,具体的测量航线和检查航线设置(如图2所示):
图2 无人船测量航线布设图
由于此水库水体环境整体上较为良好,水中水草、杂物等较少,因此测量过程中,80%的水域采用无人船自动测量。由于水库岸边和浅水区域水草杂物较多,因此,此部分区域由人工操作无人船进行测量。每天测量完成后,对测量数据进行噪声点剔除。测量过程中出现降雨天气,经过降雨前后两期数据比对,发现影响可以忽略不计。3个人耗时4天时间完成整个水库的测量工作,共采集68526点。每天开始测量前,随机选取水库周边几个特征点,利用RTK测量水面高程,为后期计算水库库容量做准备。
测量完成后,首先对数据进行了重采样,初步剔除粗差噪点,然后对初步去噪后数据进行声速改正处理和吃水深度改正处理,接着进行单条测线调点处理,每条测线均需要进行此步操作,直至所有测线处理完毕,之后进行测线间调点处理,同时可看出两条测线间数据重叠情况,最后在三维模式下处理掉截面上的调点,至此完成所有数据的去噪工作,即可生成最终的点云数据。由于无人船设备测出的数据为水底的大地高,因此还需要进行转化正常高处理,利用最终点云数据进行三维建模,最后可得出水库的水下地形情况(如图3所示),同时利用后处理软件构建出了水库的三维模型(如图4所示):
图3 水库水底DEM
图4 水库三维模型
水库水下三维模型构建后,利用Arc GIS软件中的创建TIN工具,构建TIN,然后根据TIN制作水底DEM,利用Arc GIS软件中的表面体积工具,最终得出水库的库容量为67514650m3。
点云数据处理后,对测量数据的精度进行了验证。无人船水下测量规范中对测深精度进行了规定,具体要求(如表2所示):
表2 深度测量中误差 单位:m
从6条检测航线中均匀选取了240个点进行精度检测,将检测航线的测量数据与测量航线的测深数据进行比较,其中检测点最大误差为0.22m,最小误差为0.03m,误差大于0.2m的点位4个,位于水库浅水区域。经过分析,该片区域由于水深较浅,水中杂物较多,导致无人船测量过程中未实际测到水底,而造成粗差。误差小于0.05m的点位26个,误差在0.05m至0.2m的点位210个,测量中误差为0.12m,通过检测结果可以得出98.3%的检测点误差在0.2m以内,1.7%的检测点误差超过0.2m。由于该水库的平均水深小于20m,因此,此次水库水深测量精度满足测量规范要求,此次测量结果具有一定的可靠性。
本次选取的水库库容量测量试验,如果采用传统的有人船测量,则要求测量人员必须与船体一起航行到水库每个地方,甚至浅水区域,测量人员还需要下船进行测量。此种方法存有一定的安全风险,并且延长了测量时间。相较于有人船,无人船测量技术具有极高的安全性,尤其是在水库的浅滩区域中,无人船可以快速获取水库的水下地形数据,且指挥操作系统均在岸上完成,因此无人船在水中测量时,可以保障操作人员的安全性,在很大程度上降低安全事故的发生率。无人船在水下地形测量中除了安全、快速、便捷的优势以外,还极大地减少了水库水下地形测量工作的成本投入。
本文利用无人船技术快速准确地构建出水库的水下三维模型,得出了水库的库容量,解决了以往传统测量方法耗时长、测量精度较低等问题,为水库库容量测算提供了一种新的方法。本文在测量过程中仅对测量结果的精度进行了验证,对于测深仪的测深精度未进行分析和研究,并且在此次测量过程中发现当测量距离较远时,数据传输会出现中断的情况,后期可以研究将4G通讯技术加入该通讯系统中。通过本次试验发现无人船技术在河道清淤、排污口检测、水库淤泥量测算等方面有良好的应用前景,受时间限制,上述研究内容待后续进行试验和研究。