基于无人机遥感技术的土壤流失监测研究

谢 翔，段文明，孟 琳，赵登良，徐 伟

(青岛市水利勘测设计研究院有限公司(济南中心)，山东 济南 250000)

0 引言

水土流失会导致土体质量下降，生态恶化等现象，采取相关水土保持措施对保护生态环境意义重大，采用无人机遥感技术对水土保持措施的实施效果进行监测效率较高，这也是近年来许多专家学者的常用方法。肖莉等人[1]以某地区公路工程为研究对象，采用低空无人机遥感技术，对其水土保持措施的实施效果进行动态监测，结果表明：无人机遥感技术可以准确、直观的反映该工程的水土流失情况，可行性较高。程曦等人[2]以某输变电工程为研究对象，基于无人机低空遥感技术，建立该工程的数字表面模型，对其水土保持防治效果进行监测，结果表明：采用无人机对该地区的水土流失进行监测的准确性较高，可直观反映其防治效果。刘祥等人[3]以某地区弃渣场为研究对象，采用无人机遥感技术对其水土流失情况进行监测，并将其监测数据与实际测量数据进行对比，结果表明：采用无人机遥感技术监测水土流失的误差小于5%，准确性较高。陈宇等人[4]基于无人机技术，对某水利枢纽工程的水土流失情况进行监测，结果表明：该工程水土保持措施的实施效果良好，且无人机监测的准确性较高。丁宏宇等人[5]以某煤矿工程为研究对象，基于无人机遥感技术，建立其三维模型，分析该地区的土壤流失及水土保持情况，结果表明：该技术的监测误差为5.8%，可行性较高。本次研究采用无人机遥感技术，并结合Pix4D软件及Pho-Loc模型，对该地区弃土场的土壤流失情况进行测算。

1 工程概况

本研究以某地区为研究对象，该地区气候为亚热带高原季风型，四季分明，气候温和，雨量充沛，其雨季主要集中于5—10月，日照充足，无霜期达9个月。该地区土壤以绿洲潮土、风沙土为主，其水文气象见表1。

表1 水文气象情况

由于该地区地势复杂，且河流湖泊较多，年均降雨量高达813mm，经常发生滑坡、泥石流等地质灾害，水土流失十分严重，且以水力侵蚀为主，平均土壤侵蚀模数200t/(km2·a)，水土流失面积为1.047×105万km2，其中，中轻度流失面积占比58.8%，中度流失面积占比16.81%，强烈流失面积占比10.88%，极强烈流失面积7.64%，剧烈流失面积4.35%。

2 无人机遥感技术及相关设备

为分析该地区的土壤流失情况，以该地区的3个弃土场为研究对象，分别为1#弃土场、2#弃土场、3#弃土场，其控制点数量分别为7个、7个、8个，其检查点数量均为3个。无人机及相机相关参数见表2—3。

表2 无人机相关参数

表3 相机相关参数

利用无人机遥感技术得出的数据，可采用Pix4D、PhotoScan等软件对其进行处理，即可得出弃土场的DOM影像，以此测算监测对象的周长、坡度、坡长等参数，根据坡体的相关参数即可得出弃土场的面积，结合该地区的降雨量数据，即可计算出弃土场的土壤流失量(Sr)，其计算公式如式(1)所示。

Sr=γSLcosθ×103

(1)

式中，γ—土壤容重，g/cm3；S—弃土场面积，m2；L—土壤流失厚度，mm；θ—弃土场坡体坡度，(°)。

为研究不同软件处理数据的准确性，对比分析Pix4D、PhotoScan软件得出的弃土场面积计算结果，见表4。由表4可知，采用PhotoScan软件处理得出的弃土场面积的最大误差为13.45%，最小误差为0.54%，其平均误差为6.81%；采用Pix4D软件处理得出的弃土场面积的最大误差为6.79%，最小误差为0.53%，其平均误差为3.26%。说明Pix4D软件较为准确，且其误差波动范围较小，其测量结果较为稳定。以采用Pix4D软件得出的弃土场面积为研究对象，分析不同模型对其测量精度的影响可得：Pho-Con模型得出的测量误差最小，其平均误差为2.33%；Pho-Loc模型得出的测量误差最大，其平均误差为4.57%。

表4 弃土场面积计算结果

综合以上分析可得：采用Pix4D软件及Pho-Loc模型得出的弃土场面积误差最小，因此，本研究采用以上软件及模型进行监测。

3 结果分析

采用无人机遥感技术对1#弃土场土壤流失量进行测算，结果见表5。由表5可知：该弃土场的最大土壤流失量为1453.010kg，此时所对应的降雨量为4mm；最小土壤流失量为208.049kg，此时所对应的降雨量为21.4mm；对比不同坡面的土壤流失量可得：其间的土壤流失情况具有一定的差异性，其中，a面与c面的土壤流失量较小，均值分别为72.77、74.18kg，b面与d面的土壤流失量较大，均值分别为227.67、258.86kg，说明该弃土场的土壤流失以其b面与d面为主。

表5 1#弃土场土壤流失量

采用无人机遥感技术对2#弃土场土壤流失量进行测算，其计算结果见表6。由表可知：该弃土场的最大土壤流失量为5968.795kg，此时所对应的降雨量为41mm；最小土壤流失量为1307.186kg，此时所对应的降雨量为25mm，对比1#弃土场数据可得：2#弃土场的土壤流失量较大，且二者间的差值较大，说明2#弃土场的水土保持方案实施效果较差，对环境改善效果较不明显。不同坡面的土壤流失情况具有一定的差异性，其中，c面流失量最大，其均值为1350.47kg，b面流失量最小，其均值为185.18kg，说明2#弃土场的土壤流失以其c面为主。

采用无人机遥感技术对3#弃土场土壤流失量进行测算，其计算结果见表7。由表可知：该弃土场的最大土壤流失量为13641.286kg，此时所对应的降雨量为30.4mm；最小土壤流失量为2897.116kg，此时所对应的降雨量为18.4mm。在3个弃土场中，3#的土壤流失量最大，说明其水土流失情况较为严重，且该地区所采用的水土治理方案对其改善效果较不明显。不同坡面的土壤流失情况具有一定的差异性，其中，a面最大，其均值为3370.90kg，c面最小，其均值为695.85kg，说明3#弃土场的土壤流失以其a面为主。

表7 3#弃土场土壤流失量

为分析采用无人机遥感技术对土壤流失量测算的准确性，以3#弃土场为研究对象，将其测算得出的模拟值与实测值进行对比，如图1所示。由图可知，无人机遥感技术得出的土壤流失量与降水量间呈正相关关系，随着降雨量的增大，弃土场的土壤流失量逐渐增大。对比实测值与模拟值可得，土壤流失量模拟值均大于其实测值，且当降水量较大时，二者间的差异较为明显，当降水量较小时，而二者间的差值较小，说明当降雨量较小时，采用无人机遥感技术对弃土场的土壤流失情况进行测算的准确性较高，当降水量较大时，采用无人机遥感技术测算弃土场的土壤流失情况准确性较差。

图1 模拟值与实测值对比图

4 结论

本研究通过大量的实地测量及软件模拟数据进行分析对比，验证了无人机遥感技术监测区域水土流失情况的可行性，而且也给出了处理数据最合适的软件和模型，这些都会给相关的工作提供技术和经验指导。但需要注意的是：本文所研究的区域仅仅是3个弃土场，相对于其他不同地形地貌来说，其是否存在特殊性还有待分析，至少需要更多数据去验证。而且各地区在土壤类型、地质条件、降雨量、温度等方面也存在极大差异，在本地区应用效果较好的监测方法，并不一定适合其他地区，因此在应用无人机遥感技术时，还需要结合当地情况具体分析，不可盲目照搬其他工程的成功经验。