水库水陆一体化三维模型构建与展示

韩 红，周兴华，邹宏亮，羊海东

（1.浙江省水利河口研究院（浙江省海洋规划设计研究院），浙江 杭州 310017；2.浙江省水利防灾减灾重点实验室，浙江 杭州 310017）

0 引 言

随着水利数字化改革的深入推进，智慧水利建设和数字孪生流域建设成为水利高质量发展的新任务，对水利管理决策与展示方法提出新要求。利用无人机遥感技术建模已经实现实景三维模型的展示与应用[1-3]；通过单波束、多波束测深仪获取水下地形数据，建立水下三维地形模型，在水利工程中得到广泛应用[4-5]。本文提出利用多源数据（陆域三维模型和水下三维仿真模型）进行无缝融合，搭建水库水陆一体化三维成果展示系统。相较于传统的单一方式建模具有模型全面、空间可视化直观的优势，为数字孪生流域建设提供时空数据底座，对物理流域全要素和水利治理管理活动进行全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。

1 水陆三维模型构建方法

1.1 陆域及水下建模

水陆一体化实景三维建模的数据源可分为陆域和水下2部分。陆域部分以无人机采集的倾斜数据为主，辅以近景测量技术和绝对定位（控制点），通过专业三维建模软件，经数据预处理、空中三角测量、点云区配、三角网构建、纹理贴图等工序，生成实景三维模型。水下部分主要为单波束或多波束采集的水下地形数据，通过高程点转换、DTM（数字地面模型）法构建TIN（不规则三角网）模型。

1.2 水陆三维模型数据融合

水陆三维模型数据融合分为水陆DEM（数字高程模型）数据融合和水陆三维地貌数据融合。

水陆DEM数据的融合中，陆部DEM数据通常采用高分辨率遥感影像立体测图的成果，水部DEM 数据通常采用高精度的水深测量数据[6]。DEM数据融合时需要统一两者的垂直基准，再通过建立数字金字塔的技术，按不同分辨率分层处理。

水陆三维地貌数据的融合主要通过水陆影像融合。水下地貌可以用2种方式表达：一种是反映水深变化的水下地形渲染图，另一种是侧扫声呐镶嵌地理数据[6]。将陆部遥感影像与水深渲染图进行融合处理，主要是通过重采样数据像素融合的方法，在统一的空间参考下，按照空间位置进行2种影像像素级别的融合。融合方法为代数运算方法，对同一像素位置的数值进行代数运算处理，例如取大值、小值或平均值等，再实现数据金字塔的构建，生成不同分辨率层次的多个小数据分块[6]。

张晓庆等[7]将水下地形模型数据转换为经过插值的点云数据，再通过Context Capture等软件进行水上、水下一体化融合建模。本文水陆三维模型数据融合方法主要将水下地形数据最终转换为具有绝对定位的高精度DEM，通过开发具有绝对定位、可量测的三维展示系统，将具有绝对定位的陆域三维模型和水下三维模型置于同一系统中，从而达到完美融合。构建流程见图1。优点：①避免二次建模，大大提高作业效率；②由于数据并非一个整体，载入时数据量较少，对硬件和网络的要求降低；③对后期数据增加非常友好，仅需添加即可，无需再次重新建模。缺点：对绝对精度要求较高，否则三维展示系统在进行精确融合时容易出现错位现象。

图1 水陆一体化三维模型构建流程图

2 应用案例

2.1 数据来源

数据来源于浙江省温州市瑞安市某一小型水库。采用无人机倾斜摄影技术对水库的主坝、枢纽区域及库区进行原始影像数据采集和实景三维模型重建；利用实测水下地形数据，基于3DGIS构建水下DEM；利用三维空间引擎，搭建水库三维成果展示系统，实现水库的水上、水下形态三维仿真展示；通过客户端浏览器展现水库的空间模型、基础信息、工况数据等，实现水库三维可视化、信息查询、预报、预警等功能，从而进一步提高对水库调查成果的检索和利用效率，为其综合规划管理利用和保护提供宏观辅助决策支持。

2.2 水陆一体化三维模型构建

2.2.1 水库陆域数据采集及处理

水库陆域采用大疆M300 RTK旋翼无人机搭载大疆Zenmuse P1相机进行倾斜影像数据采集。相机焦距为35.28 mm，行列数为8 192×5 460，水库库区全貌设计地面分辨率3 cm，严格按照地面分辨率、像素大小、航高、相机焦距的计算关系进行航高设计。

将采集的倾斜摄影航片导入Context Capture软件，进行空中三角测量、像控刺点、模型重建等工序，完成水库陆域部分模型生产。水库三维倾斜模型见图2。为实现三维模型可视化表达，分析模型的平面精度和高程精度，计算公式如下：

图2 水库三维倾斜模型图

式中：mXY为平面中误差，m；mZ为高程中误差，m。

2.2.2 水库水下地形数据及处理

水库水域部分采用基于ZJCORS的网络RTK+ODOM单频测深仪进行无验潮三维水深测量，实现数据采集。施测前使用声速剖面仪测量测区水域的声速，修正测深仪参数以保证数据采集精度。测点高程计算公式如下：

式中：H水底为测点高程，m；h水位为测点瞬时GNSS RTK水位，m；h水深为测点水深，m。

点数据经过整理生成标准格式的水下地形高程数据文件，即三维点数据，然后导入ArcGIS软件中进行水下地形数据集处理，构建TIN模型，经过投影转换等操作构建水下DEM，最后输出与陆域部分可融合的水下地形三维模型（见图3）。

图3 水下地形DEM模型图

2.3 水陆一体三维模型展示系统构建

平台采用开放的系统架构，前端开发工具为Visual Studio Code，后台开发工具为IntelliJ IDEA 2020.2.4。展示系统使用云架构和B/S架构设计，可视化、响应式的布局方式，在保障功能友好度、用户操作体验度、系统响应流畅度、错误处理及时性的原则上开发建设，对接入其他业务也保持良好的开放接口。展示系统实现一库一图一平台架构（见图4），提供专业数据库、水库三维场景图和运行管理操作平台，实现水库水陆一体化实景三维展示，直观形象、系统全面地掌握水库信息，为后期水库系统治理奠定良好的基础，同时为数字孪生流域建设打好基础。

图4 平台架构图

为了满足管理系统模型加载速度的要求，对模型进行轻量化处理，以保证在平台中流畅加载，同时将水库水下DEM导入，使其与陆域模型精密融合，形成水上、水下三维场景的一体化展现。在系统中利用开发接口，接入监测站点基础信息、工程特性、水位实时过程、全景图等数据，形成水库水陆一体化三维监测，同时集成浏览、飞行、测距、测面、剖面分析、水下等高线等功能，为水库管理分析提供足够的精准数据（见图5）。

图5 水陆一体化展示系统及部分功能图

3 结 语

本文结合某水库管理项目，简单论述了利用无人机倾斜摄影测量技术、水下测深技术以及三维空间引擎，实现水库水陆一体化三维模型的构建与展示，对多源数据的融合应用进行摸索与尝试，取得较好的效果。相较于将水下地形数据通过转换为las格式点云，再与倾斜数据统一建模，该方法后期工作量大为减少。展示系统在载入模型时可单独载入陆域模型或水下地形模型，对硬件内存和网络要求大为降低，数据的载入也更快捷高效，使用户的交互体验更加流畅；同时该展示系统可布置于水利系统原有的水平台，直接抓取、更新平台数据仓中各类基础数据和业务数据并发布于该展示平台，实现水利管理人员查看、管理水库信息的便捷性。后期考虑将BIM建模技术加入系统，以解决三维实景建模无法获取建筑内部设备、结构等信息的问题，同时也可用于凌汛、防洪的推演。