基于无人机倾斜摄影和三维重建及空间分析技术的滑坡全过程调查

摘要：2022年7月5日，广东省一条高速公路的左堤坡在连续强降雨的影响下整体滑移，导致一辆卡车坠落并被掩埋，高速公路交通中断。为了准确进行滑坡分析和管理，提供应急救援工作的信息支持，基于无人机倾斜摄影、三维重建和空间分析技术，对滑坡区域进行了全过程的调查和分析。研究结果表明，通过无人机技术可以准确掌握滑坡的空间和时间发展过程，并构建相应的三维模型，为现场救援和救灾工作提供有效的参考信息。此外，通过对获取的信息进行综合分析，推断滑坡是在连续降雨作用下的牵引式滑坡。

一、技术路线

1. 数据采集 ：

• 使用无人机（UAV）进行倾斜摄影，以获取滑坡区域的高分辨率图像。

• 通过预先规划的无人机飞行路线，自动收集滑坡区域的数据。

• 考虑到地形起伏，采用先大范围正摄影像获取粗略模型，再选择需要精细建模的灾害区域进行低空倾斜摄影路线规划。

• 调整拍摄点位的高度，确保飞行点位与地面的高差保持在30米，并进行二次平滑处理以避免路线中的大起大落。

• 利用多视图几何方法，从不同视角拍摄的高重叠度2D图像中恢复3D场景，获取目标的三维信息。

• 3D重建过程包括四个主要步骤：图片对齐、深度图构建、网格重建和纹理重建。

• 图片对齐是通过特征匹配算法找出不同图片中的相同点，计算图片间的转换矩阵和匹配点的空间位置，生成稀疏点云。

• 在稀疏重建过程中引入地面控制点，以确保多次重建结果在空间位置上可比较，并保证重建结果具有实际大小和位置。

• 利用深度图信息构建3D表面模型，并通过纹理映射算法将不同照片的颜色信息映射融合到3D模型上，生成带有纹理的3D模型。

• 通过多期三维重建获取滑坡区域不同时间间隔的空间模型，并进行坐标转换，以最小化不同模型间的坐标差异。

• 使用基于网格的方法进行空间分析，构建分析区域的基础网格，并基于基础网格构建两组垂直向上和向下的射线，通过模型数据比较获取高程变化。

• 利用高程变化数据为网格点分配不同颜色，生成高程变化热图，并可通过设置列值来获取特定路床段的数据。

• 结合预收集的信息、现场调查以及基于无人机倾斜摄影的滑坡过程调查，分析滑坡原因。

• 分析滑坡的地质条件、裂缝发展、水文地质条件以及降雨和排水设计的影响。

• 使用地质雷达（GPR）扫描填充区域，验证地下水位和滑坡关系。

二、无人机摄影产品图

图 1 ：无人机近景拍摄的航点规划效果： 展示了无人机在进行近景拍摄时的航点规划效果，其中五边形表示相机位置，用于说明无人机拍摄的路径和角度。

图 5：不同时间间隔的横截面高程变化：展示了通过设置固定列值来获取特定路床段的高程变化，例如获取第二期建模相对于第一期建模的+075段的变化。

图 6：坡面概况：提供了滑坡发生地的一般视图，展示了坡面的植被、土壤和结构特征。

图 9：滑坡区域的日降雨量和累积降雨量：展示了滑坡发生前后的日降雨量和3天累积降雨量的变化，以及降雨与滑坡发生的关系。

图 11：7月5日11:00的滑坡剖面图：提供了滑坡发生后不久的剖面图，展示了滑坡的垂直位移和堆积情况。

图 12：滑坡全过程的调查：通过一系列不同时间点的图像，展示了滑坡发生的整个过程，包括滑坡的扩展、堆积和变形。

图 17：滑坡尾端的汇水区域：展示了滑坡尾端的汇水区域，说明了降雨导致的水积聚问题。

图 18：推断的地下水渗流通道和地质雷达获取数据：结合地面地形、坡脚的水文观测和地质雷达解释数据，推断了地下水的渗流通道，并展示了地质雷达扫描的结果。

三、结论

1. 技术有效性 ：无人机倾斜摄影、三维重建和空间分析技术能够有效地进行滑坡区域的调查和分析。这些技术能够提供滑坡的空间和时间发展过程的全面理解，从而为现场救援和救灾工作提供有效的参考信息。

2. 滑坡类型 ：通过综合分析收集到的数据，确定左堤坡的滑坡是一种牵引式滑坡。这种滑坡是在连续降雨的影响下，由于排水措施设计不当、长期水饱和软化的堤坡填料，以及地下水的持续侵蚀和冲刷，逐渐掏空了坡体和坡脚，最终在短期集中强降雨的作用下触发滑坡。

3. 灾害管理 ：无人机技术在灾害管理中提供了从传统的二维地质危害绘图到现实的三维建模的转变，这在传统测绘和制图在困难条件下的局限性方面取得了显著进展。

4. 技术应用潜力 ：无人机技术不仅局限于滑坡调查，还可以应用于其他类型的自然灾害调查，以量化区域的几何特征。

5. 技术比较 ：与传统的地面传感器和卫星图像调查相比，无人机技术在滑坡检测和分析中提供了更全面的表面几何信息和区域及体积测量解决方案，具有足够的精度。

6. 安全与效率 ：在现场救援和救灾操作中，无人机技术比传统方法更安全、高效，尤其是在现场救援和救灾操作中无法安全进入的条件下。