无人机在重大地质灾害应急调查中的应用

传统的地质灾害应急调查受限于地形、天气等外界条件，不能快速全面地获取灾害的详细信息，而无人机具有灵活性强、时效性高和不受复杂地形影响等特点，在地质灾害应急调查中有独特的优势。本文以“6·24”新磨村滑坡和“10·11”白格滑坡为例，阐述了无人机数据获取及处理流程，重点介绍了无人机获取的数字地形产品在地质灾害精确描述、定性及定量分析中的应用。结果表明：无人机摄影测量技术为重大地质灾害应急调查提供了更加科学高效的现场影像采集和遥感成果处理及应用方案，为应急救灾工作的顺利实施及分析研判提供了重要数据支撑，科学有效地保证了现场施工救援人员的安全。     

无人机摄影测量技术在阿娘寨滑坡应急调查中的应用

无人机摄影测量技术具有数据获取效率高、响应速度快、成果丰富多样等优势,逐步应用于地质灾害应急调查中。2020年6月18日阿娘寨滑坡复活后,采用无人机摄影测量技术进行应急调查。首先,通过检查点验证了无人机免像控摄影测量技术的可行性,总结性研究了无人机影像数据快速拼接和全面处理的软件选取,生成了调查区三维实景模型、数字表面模型(DSM)、正射影像(DOM)及密集点云等基础数据;最后对基础数据处理分析,完成了滑坡地形快速测绘、滑坡特征调查等工作,并对多期次的高精度无人机摄影测量数据进行差分计算,识别了滑坡形变较大的区域,定量表征了滑坡的形变特征,为监测仪器的选位提供了指导。滑坡体上GNSS监测的最大累计形变可达16m,将现场布设的专业监测设备的数据接入地质灾害实时监测预警系统中,有效保证了灾害防治工程的顺利实施。     

利用全卷积网络提取Sentinel-2影像高低层建筑区

面向Sentinel-2多光谱数据，依据影像地物空间结构和地表实际功能类型将建筑区分为高层建筑区和低层建筑区，构建了一种基于全卷积网络模型的高、低层建筑区快速提取技术。在此基础上，以雄安新区及其周边为试验区，选取2017年3月获取的4景Sentinel-2多光谱数据进行试验验证和分析。结果表明：本文技术能够实现大范围区域内高层和低层建筑区的快速提取，总体平均提取精度达到95.30%，其中高层建筑区平均提取精度为99.22%，低层建筑区平均提取精度为91.38%，该技术明显优于现有基于纹理结构的高低层建筑区提取方法。通过对提取结果进行统计分析发现：约4.4×10⁴ km²的研究区内高层和低层建筑区分别约为94和7351 km²；雄安新区中心三县内高层和低层建筑区分别约为1.25和312.24 km²。本文技术具有很好的推广性，结合Sentinel-2数据大幅宽高频次观测特点和更多类型建筑区样本，可以实现大范围地表多类型建筑区动态监测。     

地震滑坡高分辨率遥感影像识别

区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。     

台湾二隆基高速滑坡三维数值模拟分析

以二隆基高速滑坡为研究对象,通过10 m分辨率的数字高程模型(digital elevation model,DEM)来构建真实的滑坡三维地质模型,并使用FLUENT软件对滑坡进行全过程的三维数值模拟。研究结果表明:①模拟的运动特征:整个滑坡的运动时间为8 s,在运动到2 s时滑坡的前缘已经冲出剪出口到达国道三号高速公路的南下线三车道道路;4 s时,滑坡已经抵达公路对面边坡,加速度在慢慢减小;6 s时,滑坡速度达到最大;8 s时,滑坡的运动距离到达130 m,比较稳定。②模拟的堆积厚度特征:在启动的时候,厚度主要分布在中前部,并随着碎屑流的运动不断地向后移,到4 s以后,受到对面的边坡阻挡,前缘速度降低,厚度又重新转移到了中前部位置。滑坡体的最大厚度在33 m左右,平均厚度在16 m左右。     

D2000无人机在长江干流消落区调查中的应用

传统的消落带调查受限于长江两岸复杂的地形条件不能快速全面地获取岸坡变形破坏区的详细信息,而无人机遥感技术能为长江干流区域的消落带岸坡灾害防治提供有效的技术支持。本文以地灾智能化、高效率识别消落带岸坡变形破坏区为目标,借助无人机机动灵活、时效性强的优势快速获取重庆市丰都县长江干流区域倾斜影像数据,系统阐述了无人机消落带调查的数据获取、处理流程及应用。结果表明,无人机摄影测量技术为长江干流带状消落带区域调查提供了更为科学高效的现场影像采集和遥感成果应用方案,不仅降低调查人员的劳动强度和作业风险,大大提高消落带区域调查的工作效率,为长江两岸岸坡变形破坏区的识别和治理提供了重要的数据支撑,科学有效地保障了施工治理人员的安全。     

无人机倾斜摄影测量土方量测算及精度评价

本文以广西兴安某测区为研究区,借助无人机和GNSS RTK分别获取1031张倾斜影像和3361个地面离散点,采用ContextCapture软件构建测区三维模型,利用EPS提取的测区三维模型高程点和GNSS RTK实测离散点分别进行DTM土方量计算。假定实测离散点的计算结果为真值,结果表明,无人机土方量测算结果与真值之差为1 050.9 m³,误差比例为0.9%。无人机倾斜摄影测量技术可快速、低成本、高质量地完成测区土方量测算,为工程项目提供精确的结果和科学的数据支撑。     

无人机遥感在高山峡谷区崩塌地质调查中的应用

为了近距离调查高山峡谷地区崩塌地质灾害的发育情况,并快速提取灾害基本信息,利用无人机遥感对地形条件相当复杂的贵州大方县法启村火车站东侧崩塌群进行了详细的地质调查,探讨了在高山峡谷区利用地质灾害无人机遥感获取高分辨率影像的关键技术方法控制;并利用影像数据处理系统软件构建了DEM和DSM模型,通过中误差精度模型得到调查区模型陡倾坡面、缓倾坡面的平面精度分别为(0.125 m,0.170 m)、(0.052 m,0.043 m),高程精度分别为0.043 m和0.019 m,可直接提取地形地貌、地层岩性、块体运动轨迹等基本特征,作为地质灾害调查与勘查设计的基础资料,为地质灾害精准治理提供科学依据。     

秭归沙镇溪镇千将坪滑坡航空遥感调查

2003年7月13日千将坪滑坡造成严重的人员伤亡和巨大的经济损失。采用人机交互解译135m高程临蓄水前航摄像片和现场验证相结合的方法获取了千将坪新老滑坡的各要素特征、规模及滑坡前后的地质环境,分析认为千将坪滑坡为老滑坡大部分滑体的复活,目前滑坡整体已基本稳定,但滑体上各部分的调整活动还将继续,东侧边界老滑体遭受了强大的剪切力,滑坡堆积受到严重干扰,近期会不断发生牵引和塌滑。     

多元数据的渭北旱塬帝陵遗址区浅沟侵蚀建模与地貌反演

关中唐十八帝陵是古代中国留给后代宝贵的历史文化遗产,千年以来帝陵遗址区水土流失现象加剧,破坏了帝陵景观。为了保护文化遗产,本文以某唐帝陵为对象,使用卫星和无人机影像产品,估算53年来司马道冲沟的发育速率,建立了帝陵遗址区的水土流失体积-面积关系模型。结果表明：(1)遗址区受益于还林换草工程,坡耕地减少,草地林地增加。司马道下游林区NDVI指数达0.8,生态环境明显好转,水土流失等级转为轻度。(2)渭北旱塬地区,发育为卵状冲沟与其垂直面的切沟,周长与面积有良好的拟合关系。(3)唐帝陵遗址区的沟道发育模型,面积和体积之间有良好的幂函关系,即y=0.040 5 x^{1.493 6},决定系数R²=0.82,53年来的切沟年发育为0.36 m/a。可将上述模型作为渭北旱塬地区沟道发育模型。(4)遗址区水土流失和土壤沉积体积比率为38.5∶1,产生的侵蚀和土壤沉积面积比率为11.5∶1。     

泸定Ms 6.8地震诱发滑坡应急评价研究

2022-09-05,四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震。地震在山区诱发了大量的地质灾害,造成了严重的人员伤亡。快速准确地获取地震诱发地质灾害的空间分布范围对震后应急决策和救援抢险至关重要。基于全球同震滑坡数据库与深度学习算法,构建了地震诱发滑坡空间分布概率近实时预测模型,在震后2 h内获取了泸定地震诱发地质灾害的预测结果。通过震后无人机与卫星遥感影像,采用机器学习与深度学习算法实现了震后大范围地质灾害的智能识别,共解译地震诱发滑坡3 633处,总面积13.78 km2。利用遥感解译的泸定地震滑坡数据,对地震诱发地质灾害预测模型进行了优化,获得了震区范围更广、准确性更高的同震滑坡预测结果。结果表明,同震滑坡预测模型能够快速获取震后地质灾害的空间分布情况,填补震后遥感影像获取前的空窗期,为灾后应急救援提供支撑;基于无人机与卫星遥感影像的智能识别技术是快速获取大范围地质灾害信息的有效手段。所取得的研究成果在泸定地震震后应急救援工作中发挥了重要作用。     

无人机低空航摄技术在川东北山区滑坡调查中的应用

近年来,国内外山区滑坡地质灾害频发,传统调查手段受客观条件影响而作用有限。本文介绍了无人机低空航摄技术的基本原理,总结了利用无人机航摄技术进行山区滑坡灾害调查的基础流程,以川东北某石膏矿矿区为例开展了山区无人机航摄调查应用分析,结果表明无人机低空航摄技术在保障地灾调查精度的基础上极大地提高了工作效率,弥补了传统地面调查方法易"重局部、轻整体"的缺陷。     

三维激光扫描技术在米仓山特长隧道施工中的可行性应用研究

巴陕高速米仓山特长隧道为我国目前在建最长公路隧道,全长约13.8km。利用三维激光扫描技术高速率、高精度获取对象表面三维坐标的优势,对米仓山隧道LJ2标段右线施工过程中的超欠挖、二衬厚度、掘进面爆破效果进行了检测,并对开挖断面围岩周边收敛和拱顶下沉进行了变形监测。结果表明,检测段隧道超挖区域比例占到81%,其中超挖0～20cm的占62%,欠挖0～10cm的为14%;二衬厚度选取不同里程、相同位置121个位置进行分析,最大厚度0.662m,最小0.456m,平均厚度0.564m;掘进面爆破深度约为3.048m,爆破方量为254.065m³;K54+030断面围岩周边收敛6d最大收敛变形量为9.5mm,拱顶下沉监测点6d最大变形量为5mm。     

2017年“8.8”九寨沟地震滑坡自动识别与空间分布特征

2017年8月8日发生的7.0级九寨沟地震诱发九寨沟熊猫海附近产生大量的滑坡体，造成道路阻塞，严重影响地震应急救援进度。为快速准确地识别滑坡分布范围，本文在深入分析滑坡遥感影像特征的基础上，引入面向对象分析方法，实现了基于无人机影像的震后滑坡体的自动识别。通过多尺度分割算法获取滑坡多层次影像对象，利用SEaTH算法自动构建每一层次特征规则集，实现基于不同层次分析的滑坡体自动识别。分析滑坡体在地形、活动断层等因子中的空间分布特征，为地震滑坡预测与危险性评价奠定基础。与人工目视解译结果相比较，基于面向对象的滑坡自动识别方法提取精度可达94.8%，Kappa系数为0.827，在电脑配置相同的情况下，自动识别方法的效率是人工目视解译效率的一倍。空间分布特征分析表明，地震滑坡的空间分布与斜坡坡度、地形起伏度呈正相关关系，与地表粗糙度存在负相关关系，研究区滑坡体分布存在明显的断层效应。     

SBAS-InSAR技术与无人机影像融合的滑坡变形监测北大核心CSCD

山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。     

Forward simulation of gravity for crustal structure of Xiachayu-Gonghe profile in eastern Tibetan plateau

The crustal structure of Xiachayu-Gonghe geophysical profile in eastern Tibetan plateau is simulated with Bouguer anomaly corrected for sediments and lithosphere. The forward simulation shows that the thickness of upper crust in eastern Tibetan plateau is about 20 km, and the density is 2.78×103kg/m3. The bottom interface of middle crust changes from 30 km to 40 km, the density of middle crust is 2.89×103kg/m3. The materials with low density of 2.78 ×103kg/m3 exist in middle crust, and those with high density of 3.33 ×103kg/m3 exist at the bottom of middle crust between Wenquan and Tanggemu. The density is 3.10 ×103kg/m3 in lower crust. The shallowest depth of Moho interface is about 56 km, and the deepest one is about 74 km, the undulation of interface is large, the deep Moho is located in Xiachayu, Chayu, Nujiang, and Wenquan. The crustal density of eastern Tibetan plateau is larger than that of central section; the low velocity layers are located in middle crust and bottom in eastern Tibetan plateau and at the bottom of the upper crust in the central plateau.     

无人机航空摄影在工业园区土石方测量的应用

近年来,低空无人机在测绘领域得到广泛应用,准确、快速地获得土石方量对工程建设具有重要意义。本文主要介绍了无人机航摄采集三维点云数据成图进行土石方量计算的方法,并以深江产业园建设过程中的土石方测量为实例进行试验。研究表明,利用无人机航摄成图比传统的全站仪、GPS测图有明显的优势;与传统方法相比,无人机航摄方法大大减少了人工工作量和劳动强度;在精度指标相同的情况下,无人机航摄方法单位面积数据量远超传统方法,工作效率大幅提升。     

基于Google Earth影像的黄河上游干流地区滑坡特征分析

黄河上游干流地区由于特殊的地形地貌和地质构造使得滑坡灾害频发,对其开展滑坡灾害监测、分析研究,具有十分重要的意义。本文利用2015年间Google Earth遥感数据,提取并分析了该地区的滑坡灾害分布信息,取得了如下成果及认识:1)研究区的空间展布形态主要有7种,滑体性质类型有6种,岩质滑坡数量最多。2)从空间分布特征看,共发现研究区有各类滑坡162处,滑坡主要集中分布在群科-尖扎盆地;从滑坡类型看,研究区滑坡主要为大型滑坡和巨型滑坡。3)滑坡体长、宽主要集中在0~1 500 m和500~1 500 m之间,且长、宽呈两极化方向延伸,滑坡体面积分布不均,滑坡数量随着方量的增大呈现减少的趋势,发生的滑坡主要是滑坡体厚度在25~50 m的深层滑坡。4)滑坡数量在0°~90°之间有峰值出现,然后向两端逐渐减少。