无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用

习超，李开伟，文刚，吴茂皓，许磊，彭志兴

［关键词］ 无人机；遥感技术；水土保持监测；弃渣场；李家岩水库

［摘要］ 生产建设项目水土保持监测是有效防治水土流失的重要基础。无人机遥感技术因其监测效率高、数据处理速度快、数据精度高、操作简单便捷、安全系数高等优势，故在生产建设项目水土保持监测中得到了广泛应用。以四川省李家岩水库工程弃渣场为例，探讨无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用方法，包括影像数据获取与处理、挖填方量分析、扰动范围分析、坡度分析、土壤流失量计算等，以期为同类工程应用无人机遥感技术提供参考。

［中图分类号］ S157［文献标识码］ B［文章编号］ 1000－0941（2023）06－066－03

通过数据处理和计算得到生产建设项目扰动范围、挖填方量、堆渣体积和水土流失量等，分析生产建设项目水土流失情况及其影响因素，有助于及时掌握生产建设项目水土流失防治效果，为水土保持工作开展提供数据支撑，是有效防治水土流失的重要基础。无人机遥感技术作为一项综合了计算机数据处理技术、GPS定位技术、无人机飞行技术的新兴技术，在生产建设项目水土保持监测中得到了广泛应用。与实地量测、地面观测、资料分析等传统监测方法相比，无人机遥感技术具有以下优势：①监测效率高，数据处理速度快，数据精度高。通过飞行器搭载的传感器可实时获取精准的地面信息，经过计算机处理和相关软件分析可得到水土保持监测所需的各类数据，也可直观展现工程建设情况，且相较于卫星遥感影像，其数据精度更高。②操作简单便捷。可根据不同需求规划航线，并在飞行中自动校对调整，且无人机机身较小，方便携带运输。③安全系数高。无人机可到达实地监测中技术人员难以到达的危险区域，也可有效避免突发事件的影响，大幅降低监测的风险性。

本研究以四川省李家岩水库弃渣场为例，探讨无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用方法，以期为同类工程应用无人机遥感技术提供参考。

1項目概况

李家岩水库位于文井江的山区河段，坝址位于四川省成都市青峰岭大桥上游1.3 km处。项目区地处四川盆地西北侧，区域内群山起伏，峰峦叠嶂，地势西北高、东南低。以彭县-灌县断裂为界，东南侧为龙门山山前凹陷带的碎屑岩区，属中低山-平原地形，高程800～1 800 m，相对高差100～1 000 m；西北侧为龙门山系的碳酸盐建造区及邛崃山脉东侧的变质岩、岩浆岩区，多为“V”形峡谷，属深切高山地貌，高程2 200～3 400 m，相对高差1 400～2 500 m。项目区属亚热带湿润季风气候区，年均气温16.2 ℃，年均降水量975.4 mm，相对湿度82.4%，年均风速1.3 m/s。降水量年际变化大，年内分配不均，主要集中在汛期。

李家岩水库是成都市第二水源地，开发任务以城乡供水为主，并为城市供水提供应急备用水源，兼顾灌溉、发电等。水库总库容17 141万 m3，正常蓄水位763 m。工程建设（含临时工程、公路及料场开采剥离）开挖土石方量约780.18万m3（自然方），其中土石方明挖约767.22万m3，石方洞挖约12.96万m3；大坝盖重体回填、溢洪道和泄洪洞等石渣回填利用27.34万m3（填筑方），围堰填筑利用52.47万m3（填筑方），公路填筑利用20.14万m3（填筑方），共计利用土石方约99.95万m3（松方），折约75.15万m3（自然方）。经土石方平衡后，工程弃渣量约705.03万m3（自然方）。

2影像数据获取与处理

由于李家岩水库占地面积较大，因此本研究选取具有代表性的水土流失易发区——弃渣场作为研究区域。飞行前应收集项目区的原始地形图、历史天气数据等资料，并在弃渣场布设像控点以提高数据精度。像控点应尽量选在地形平整、易识别、无遮挡的区域，在航测范围内均匀分布。本研究在弃渣场中共布设4个像控点，基于中纬ZG20 GPS测量仪采用10次平滑采集像控点的坐标信息。无人机选择大疆精灵Phantom 4 RTK，航线规划范围应大于实际弃渣场范围，飞行高度为100 m，纵向重叠率设为80%，旁向重叠率设为75%。

使用Photoscan软件进行数据处理，添加无人机扫描影像后进行坐标系统设置，导入像控点文件，进行空三计算。第一次空三计算结束后进行像控点刺点，刺点结束再进行一次空三计算，最后生成纹理和网格，输出数字高程模型（DEM）和数字正射影像（DOM）成果，见图1。

3水土保持监测

3.1挖填方量分析

DEM用数字坐标表示实际地形起伏特征，可用于高程信息表达、坡度分析、土石方量计算等。利用无人机遥感技术不仅可以对弃渣场位置、数量、扰动范围进行监测，还可以基于ArcGIS的空间分析工具，通过对比项目区建设前原始DEM和建设后现状DEM的体积差，计算工程挖填方量。具体操作为：首先，为了保证挖填方量计算结果的准确性，去除植被的影响，通过工程建设前和建设后的无人机拍摄照片建立倾斜模型，并在此基础上绘制工程建设前和建设后的等高线； 习超等：无人机遥感技术在生产建设项目水土保持监测中的应用其次，通过ArcGIS中3D Analyst-数据管理-TIN，调用创建TIN工具，基于等高线生成工程建设前的原始DEM和建设后的现状DEM；再次，通过ArcGIS中3D Analyst-栅格表面，调用填挖方工具，输入原始DEM和现状DEM，输出结果栅格属性表中Volume字段代表每个连续栅格的挖填方量；最后，在输出结果栅格属性表中建立“净损失”“净收益”2个字段，类型为双精度型，Volume字段中所有正值的总和为净收益，代表填方量，所有负值的总和为净损失，代表挖方量。

为了分析基于DEM计算挖填方量的准确性，本研究还采用三角网法和方格网法计算挖填方量，并将3种方法的计算结果进行对比。三角网法是通过实测弃渣前后地面点的三维坐标生成三角网，构建不规则三棱柱模型，底面为弃渣前所在平面投影构成的三角形，顶面为弃渣后所在平面投影构成的三角形，分别计算每个三棱柱的挖填方量，并通过累加得到工程挖填方量，适用于地势有起伏的地区；方格网法是通过实测弃渣前后地面点的三维坐标生成方格网，分别计算每个方格网的挖填方量并通过累加得到工程挖填方量，适用于地势平坦的地区。结果显示：通过DEM计算得到工程填方31 770.78 m3，挖方229.01 m3；通过三角网法计算得到工程填方31 769.26 m3，挖方242.95 m3；通过方格网法计算得到工程填方31 307.28 m3，挖方130.15 m3。项目区属地势起伏较大的地区，通过DEM计算得到的工程挖填方量与三角网法计算结果相近，具有一定的准确性。

3.2扰动范围分析

将经过Photoscan软件处理得到的DOM导入ArcGIS中作为底图，在ArcGIS中新建面状要素并选择合适的地理坐标系，在底图上勾勒出实际堆渣范围，经ArcGIS空间分析计算得出弃渣场实际扰动面积为4.13 hm2。再将设计单位确定的弃渣场位置和设计堆渣范围导入ArcGIS中，与实际堆渣范围进行对比，可以看出实际堆渣范围已经超出设计堆渣范围，见图2。

3.3坡度分析

将经过Photoscan软件处理得到的DEM导入ArcGIS中，通过空间分析工具-表面分析，调用坡度分析工具，得到弃渣场坡度的栅格数据，依据《土壤侵蚀分类分级标准》（SL 190—2007）将坡度分为0～5°、5°～8°、8°～15°、15°～25°、25°～35°、≥35°共6个等级，见图3。

3.4土壤流失量计算

3.4.1计算方法

土壤流失量的计算范围是弃渣场的实际堆渣范围。依据《生产建设项目土壤流失量测算导则》（SL 773—2018），本研究中的弃渣场为上方无来水工程堆积体，土壤流失量计算公式为Mdw=X×R×Gdw×Ldw×Sdw×As（1）

Gdw=a1×eb1δ（2）

Sdw=（θ/25）d1（3）

Ldw=（λ/5）f1（4）式中：Mdw为上方无来水工程堆积体计算单元土壤流失量，t；X为工程堆积体形态因子，无量纲，锥形堆积体取值0.92，倾斜平面堆积体取值1.00；R为降雨侵蚀力因子，MJ·mm/（hm2·h）；Gdw为上方无来水工程堆积体土石质因子，t·hm2·h/（hm2·MJ·mm）；δ为计算单元侵蚀面土体砾石含量，%；a1、b1分别为上方无来水工程堆积体土石质因子系数，取值见表1；Sdw为上方无来水工程堆积体坡度因子，无量纲；θ为坡度，（°）；d1为上方无来水工程堆积体坡度因子系数，取值见表2；Ldw为上方无来水工程堆积体坡长因子，无量纲；λ为计算单元水平投影坡长度，m；f1为上方无来水工程堆积体坡长因子系数，取值见表3；As为计算单元的水平投影面积，hm2。

在ArcGIS中建立属性表并添加上述因子字段，采用字段计算器工具计算工程土壤流失量，得到工程土壤流失量为220.13 t。

3.4.2与测钎法对比

为分析基于无人机遥感技术计算土壤流失量的准确性，本研究还采用测钎法进行土壤流失量计算。使用9根长50 cm、直徑1 cm的钢钎（侵蚀测针）以3×3的形式打入地下，钉帽与地面齐平，并在钉帽上涂上红漆进行编号登记。在监测年内每年定期观测钉帽露出地面的高度并进行记录，得到土壤侵蚀深度，遇到日降水量＞20 mm或风速＞5 m/s的情况时需进行加测，通过土壤侵蚀深度计算土壤流失量，计算公式为A=Z×Rbd×S×cos θ（5）式中：A为土壤流失量，t；Z为土壤侵蚀深度，m，通过测钎法测量获得；Rbd为土壤容重，t/m3；S为侵蚀面积，m2，取弃渣场实际扰动面积。

通过测钎法计算得到弃渣场在监测年第一季度平均土壤侵蚀深度2.6 mm，土壤流失量33.04 t；第二季度平均土壤侵蚀深度4.7 mm，土壤流失量58.02 t；第三季度平均土壤侵蚀深度5.8 mm，土壤流失量72.27 t；第四季度平均土壤侵蚀深度3.9 mm，土壤流失量48.94 t；监测年土壤流失量212.27 t。

两种方法计算结果相差7.86 t，属合理误差范围，证明了利用无人机遥感技术和ArcGIS软件计算工程土壤流失量的合理性和可行性。

［作者简介］ 习超（1996—），男，四川雅安人，助理工程师，学士，主要从事水土保持监测工作。

［收稿日期］ 2022-11-23

（责任编辑李佳星）