无人机遥感在地质灾害调查中应用

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摘要：近年来，通信、导航、遥感等科学技术的发展，使得无人机遥感成为造福人类的重要技术之一，特别是在地质灾害调查和预防中起到重大作用。该文首先概述无人机遥感和地质灾害的基本内容，突出地质灾害的危害性，而后详细介绍地质灾害调查中无人机遥感发挥的监测、灾情评估以及应急救援作用。同时，以无人机遥感中的无人机航空摄影技术为例，具体说明其在地质灾害调查中的应用，并认为，在之后的发展中，无人机遥感将向更稳定、更精准的方向发展，为地质灾害调查提供更可靠的帮助。

关键词：无人机；遥感技术；地质灾害；调查

1无人机遥感概述

1.1无人机遥感基本构成

无人机遥感由硬件、软件以及通信这3个基本系统构成，所具备的功能主要有飞行高度、续航时间、有效载荷、飞行平稳度、导航精度、巡航速度、起降方式等[1-2]。无人机遥感是否能得到各领域青睐，并起到明显的效果，直接取决于其功能是否齐全且有效发挥。

1.2无人机遥感数据获取

以往，无人机遥感的数据获取主要是在飞行过程中采集信息生成数据，落地后再下载下来，而后进入数据处理环节。但随着技术的更新应用，目前无人机遥感采集到的高分辨率数据以及其他相关数据，能够实时传输到地面决策部门，实现了全天时运作，在地质灾害发生的第一瞬间提供应急救援。数据获取和实时传输的途径受环境影响而有不同选择，除了卫星传输方式之外，还有视距微波传输、超视距数据网络传输等。一般是将获取的数据进行编码、压缩，以此大大缩短传输时间，且能同时开展数据处理工作，效率高、效果好。

1.3无人机遥感数据处理

无人机遥感数据处理主要是对所采集的图像进行处理，分为纠正、拼接以及对应应用这3个部分。几何纠正是对镜头未按照正常线性运动、飞行器不稳定等情况造成的图像和投影不完善进行纠正。无人机遥感搭载的相机或扫描仪一般体积和像辐都不大，因此收集的图像数量非常多，飞行过程中若遇到较强气流，就会出现不稳定情况，导致角度倾斜，拍摄和投影的每幅图像各不相同，因此要对其逐一纠正，工作量较大。提高检查影像和飞行的质量的效率，一般需要借助导航数据（GPS）、姿态测量（IMU）数据，通过图像特征自动匹配与数据快速处理算法得到数据，再对其进行区域平差，利用内插方式构建数字高程模型（DEM）与正射影像图（DOM）。而计算点云、校正图形，则是借助GPS数据和IMU数据，以激光雷达数据（Lidar）和微波遥感数据为依据，生成数字高程模型与雷达影像图[3]。

2无人机遥感在地质灾害调查中的应用优势

2.1灵活、实时地监测地质灾害状况

目前已研发并投入使用的地质灾害监测设备种类很多，如高精度GNSS、裂缝报警器等。不过，应对地质灾害的重点在于突破其预知难题，防患于未然，但上述监测仪器面对分散、数量较多、规模不一的地质灾害时，监测效果并不如意，而专业监测仪器成本较高。在此背景下，无人机遥感应运而生，它能够借助不同种类的遥感器收集地质灾害信息，实时监测和预警地质灾害。在校正了无人机遥感收集的多光谱数据，得到数字高程模型与正射影像图，依据这两项可分辨地质灾害的具体分布和当前状态；对监测数据进行多次对比后，能够判断地质灾害可能存在隐患的地方及其发展情况。特别是对于人力无法开展调查工作的地形来说，无人机能够克服阻碍，在高空灵活飞行，全时段监测地质灾害。而通过高精度合成孔径雷达干涉测量（InSAR）、激光雷达LiDAR技术[4]，能够形成高精度数字高程模型，及时观察地形情况，在地面、斜坡等动态变化监测中发挥着有效作用。

2.2高效、精准地提供应急救援数据

地质灾害出现后，实时调查数据是开展应急救援工作必不可少的依据，有利于工作人员及时了解和掌握灾害及其影响，人员及财产，交通及可能发生的连带灾害等方面的情况，进而快速制订救援方案，采取更科学的救援技术。然而，通常地质灾害刚出现时，救援人员面临着连带或者二次灾害的威胁，同时常规调查用时较长、准确度难以保证，因此常常延误救援的最佳时机，造成更多更严重的不良影响。无人机遥感几乎能在所有环境中起飞，正常运作后，短时间内便可收集地面信息并形成数据，而后实时传输到地面，便于地面在接收数据的同时对数据进行处理，快速生成精确遥感图件，以供灾害救援人员参考。多传感器受气象条件影响较小，通过多光谱数据能够及时观察灾害现场，微波遥感能在大雾天气仍然正常运行，红外传感器打破了黑夜限制，由此实现了全天候获取数据，而高清视频则能够将现场情况实时呈现给地面工作人员。总体来说，无人机遥感提供的数据，给工作人员制订应急救援方案，进而实施救援奠定了重要基础。

2.3全面、详细地评估地质灾害情况

无人机遥感获取灾害信息并生成数据后，经过校正、拼接，就能得到关于灾情的准确数据，用以支持工作人员进行灾情解译。遥感解译能够全面、详细地呈现地质灾害相关情况，比如：灾害的准确位置、形状，受到破坏的地面范围，地形、植被、河流及道路发生的变化，是否形成堰塞湖，可能面临威胁的群体、可能发生的连带或二次灾害等，都包含在图像数据中。而后，利用GIS软件，结合相关数据，根据专家指导构建灾情模型，评估地质灾害的范围、导致的经济损失、人员伤亡情况，以及受连带影响的群体、组织和一些隐性损害等[5]。灾后救援、重建工作以及预测和防患可能再次发生的灾害导致更严重的后果，都需要以灾情评估结果为依据。

3无人机遥感在地质灾害调查中的具体应用

无论是单种地质灾害还是组合出现的地质灾害，通过无人机航空摄影系统获得的遥感图像，利用专门的色调、纹理以及形态等元素，能够将发生地质灾害的地区从地面上凸显出来，由此形成工作区。

3.1无人机航空摄影系统

3.1.1系统组成。以Quickeye（快眼）无人机系统为例，其配置了CCD相机，该相机具有分辨率高、不受时空限制等特点，能够全方位、全天候拍摄影像。并且，支持提前设计、实时把握无人机飞行路线，能高效获取和传输数据等，相对来说比较稳定、智能，且作业水平较高。3.1.2航空影像的处理。在航片数据收集完成后，通过DPGrid（航测处理软件）来处理所得数据，形成正射影像图，再通过专业拼接工具ErdasImagine（遥感图像处理软件）和ArcGIS软件，来拼接正射影像并输出。为了保证野外地区测图中有充足的控制点，采用空中三角测量方法，基于有限的野外控制点，无需到野外就对控制点进行加密，并计算出它们的高程与平面位置，以此补充野外控制点的数量。3.1.3地质灾害遥感解译。根据地质灾害区域基本地理信息，借助遥感影像，探讨地质灾害情况的过程，被称为遥感解译。一般是在无人机航拍得到正射影像图后，在地面相关部门，结合工作人员提供的资料，辅以野外验证方式，来解译要调查的地质灾害。

3.2无人机高分辨率影像在地质灾害调查中的具体应用

3.2.1形成解译标志。遥感影像所呈现的地物，各有各的特征，是区别和了解不同地物的主要依据，这就是解译标志。遥感解译标志的形成，需要考虑形状、体积（面积）、颜色、位置、纹理以及阴影等直接相关元素。不过要解译地质灾害，还应考虑与之相关的所有因素，以保证解译的详尽与全面。总体来说，解译标志是在逐个分析所有相关因素的影响特征的基础上形成的。遥感影像解译是综合依据图像的影像及空间特征，再加上除此之外的相关信息资料，按照生物地学逻辑，保证精准性和真实性，由浅及深、由此到彼地推理、演绎的过程。3.2.2解译地质灾害。前文提到遥感影像图会利用专门的色调、纹理等元素将地形灾害区域从整体地面中凸显出来，根据此方法，再加上解译标志，就能够基本上解译目标工作区，确定若干地质灾害位置，然后结合野外排查和复合，确定真实的灾害地点，完成对其的详细解释。该文以滑坡、裂缝、崩塌、切破等地质灾害为例进行说明。（1）滑坡。在黄土地区，经常发生滑坡地址灾害，利用遥感影像解译该地质灾害时，能够展示其规模、形状、地点等物理影像特征。而所依据的就是遥感影像图通过专门的色调、纹理以及形态、阴影等呈现出的滑坡情况。多次滑坡解译认为，滑坡灾害的发生是有迹可循的，一般当斜坡坡度为30°~60°时，比较容易发生滑坡灾害。同时，根据遥感影像，能够发现滑坡体下滑大多会形成圆弧形的滑坡壁，灾害体两旁多是冲沟发育，因此边界明显。遥感影像中的滑坡壁，色调、纹理都与其他环境不同。另外，结合遥感影像方向以及缩略比例，能够了解滑坡的面积和滑动方向[6]。（2）裂缝。解译裂缝能够准确定位其地点，了解其是否稳定以及面积大小等，参考的就是遥感影像呈现出的特殊的色调、纹理、阴影以及形态等。如果裂缝不大，就很难单纯依靠目视来解译，需要根据地形图中的阴影和纹理等来完成裂缝解译工作。该过程中，要考虑陡坡的梁顶两旁，结合影像比例尺求得裂缝具体长宽。如果裂缝已经出现，解译时重点考虑阴影因素；如果未裂开，解译时则重点考虑纹理因素。（3）崩塌。解译崩塌，重点参考遥感影像中崩塌面的不同色调。多年崩塌解译发现，公路、河流、沟壑峡谷等陡坡上，是崩塌常发区域。通常崩塌体不会太大，遥感解译并不容易，因此遥感影像大多只呈现新出现的崩塌的情况，需要野外勘察确定崩塌的真实信息[7]。（4）切坡。切坡常发生在窑洞中和道路上，解译时主要参考遥感影像图中呈现的特殊的色调和纹理因素。相比之下，窑洞切坡的危害性更大，因为其会使坡体出现严重松动，极易诱发崩塌和滑坡。实地考察发现，不少人会选择滑坡壁作为建窑地点，这些滑坡壁此前曾发生过滑坡灾害，而建窑活动很有可能会导致滑坡灾害复发。

4结语

总体来说，近些年，无人机遥感技术的研发和应用逐渐走向成熟，体型小、便携灵活、精度高、受干扰因素少等优势更加突出，从而在地质灾害、地理资源调查、应急救援等方面发挥了重要作用，特别是在地质灾害调查中，其的应用，提高了关于地质灾害的监测、应急救援以及灾情评估的效率和准确度，为保障人民生命财产安全贡献了巨大价值。

参考文献

[1]晏磊,吕书强,赵红颖,等.无人机航空遥感系统关键技术研究[J].武汉大学学报:工学版,2004(6):67-70.

[2]马乐.无人机航空遥感系统关键技术分析[J].中国设备工程,2020(17):195-197.

[3]侯庆联.基于无人机遥感影像的金枪鱼鱼群识别系统研究[D].上海:上海海洋大学,2020.

[4]吴秀坤,谭礼金,吴本林,等.无人机遥感技术在地质灾害调查中的应用[J].工程技术研究,2021,6(5):32-33.

[5]刘宇.无人机遥感真正射影像高精度制图[D].北京:中国地质大学(北京),2019.

[6]张建新,钱罕林,何薇,等.无人机遥感的滑坡地质灾害监测[J].新疆地质,2021,39(3):507-509.

[7]苏云波.浅谈无人机遥感技术在地质灾害监测中的应用[J].冶金管理,2021(11):82-83,94.

作者:张霆浩 柴生亮 孙玲 单位:兰州资源环境职业技术大学