基于无人机低空遥感的地质灾害详查技术.pdf

Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 17 期153文章编号：2095-6835（2023）17-0153-03基于无人机低空遥感的地质灾害详查技术李倩文，李 勇，王艳清，林 静（四川九洲北斗导航与位置服务有限公司，四川 绵阳 621000）摘要：地质灾害会恶化地质环境，降低环境质量，直接或间接危害人类安全，并给社会和经济建设造成损失。中国地质灾害点多面广，地灾点大多地处高位且被植被覆盖。开展地质灾害详查是减少地质灾害危害的有效手段之一。依靠人工进行现场调查的方式效率低下，且易危及调查人员的人身安全；仅依靠遥感卫星影像进行调查，又受其时空分辨率、天气环境和使用成本等因素的制约。使用无人机低空遥感技术可有效地解决这些问题。以无人机低空遥感技术为研究对象，介绍了无人机低空遥感技术和此技术在地质灾害详查方面的应用现状及应用此技术存在的优势和缺陷。关键词：无人机遥感；地质灾害；地灾详查；低空遥感中图分类号：P642文献标志码：ADOI：10.15913/ki.kjycx.2023.17.046中国地质灾害点多面广，滑坡、崩塌、泥石流等致灾因素众多，大多地处高位且被植被覆盖。2022 年中国降水“南北多，中间少”，区域性、阶段性旱涝灾害明显，根据预测，中国地质灾害防治形势依然严峻，且呈现出隐蔽性强、突发性高、破坏力大、灾害链长等特点。地灾详查技术是能有效减少危害的手段之一，也是事前监测预警、精准防治的基础。采用传统的人工排查和群测群防方式效率低下，易危及调查人员人身安全，且不易早期发现问题和有效排查。通过遥感卫星影像进行调查，又受时间分辨率、天气环境及成本等因素的制约。近些年发展起来的无人机低空遥感具有机动性强、自动化程度高、数据精度高、时效性高、可搭载多种类型传感器等技术优势，可有效降低人员实地调查的危险度，在复杂地形地貌中也可获取到优秀的数据反馈，极大减轻人员工作量。为地质灾害的提前排查与圈定提供科学依据，可在高位、隐蔽性地质灾害早期识别工作中发挥重要作用。1无人机低空遥感技术介绍近年来随着传感、遥感、飞控、云台、计算式视觉、图像传输等相关技术的快速进步与完善，无人机的发展与应用也进入了快车道。按照外形结构划分，无人机主要包括固定翼、多旋翼、无人直升机 3 大类，此外还有飞艇等。其中，多旋翼无人机由于结构简单、成本低，且能垂直起降活动方便，因而在民用领域应用最为广泛。无人机遥感（UAV Remote Sensing，UAVRS）是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通信技术、POS（Position and OrientationSystem）定位定姿技术、GPS 差分定位技术和遥感应用技术，具有自动化、智能化、专业化快速获取国土、资源、环境、事件等空间遥感信息，并进行实时处理、建模和分析的先进新兴航空遥感技术解决方案。无人机遥感系统（UAV Remote Sensing System，UAVRSS）是一种以 UAV 为平台，以各种成像与非成像传感器为主要载荷，飞行高度一般在几千米内，能够获取遥感影像、视频、点云等多种类型数据的无人航空遥感测量系统。目前，成熟完备的民用 UAVRSS 主要由飞行平台系统、轻小型多功能对地观测传感系统、遥感空基交互控制系统、地面数据快速处理系统、数据传输链路、综合保障系统与装置、地面后勤人员等组成1。在实际应用中，可根据不同的任务需求，选择合适的无人机平台及搭载任务设备，如 SAR（SyntheticAperture Radar）以及其扩展技术设备、机载 LiDAR（Light Detection and Ranging）、倾斜航拍、正射航拍等设备。2在地质灾害详查中的应用地质灾害主要包括滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝、地面沉降 6 大类型。四川是全国地质灾害最为严重的省份之一，截至 2021 年底，四川省已排查发现崩塌、滑坡、泥石流等各类地质灾害隐患点30 861 处，分布在全省 21 个市（州）、176 个县（市、区），对 123 万余名群众生命和近 800 亿元财产安全构成不同程度的威胁。搞清楚“隐患在哪里”是中国地质灾害防治工作的核心问题之一，只有在有效识别的基础上才能通过地表地物的异常现象来实现精准预警，有效防治。为保证人民生命和财产安全，相关单位必须定期开展地质灾害调查工作。传统地质灾害调查方法大多科技与创新Science and Technology&Innovation1542023 年 第 17 期采用工作人员地表踏勘巡查方式，基于点观测进行致灾地质因素排查工作，在广域范围内识别费时费力、效率低下、周期长、不能全区覆盖，排查区域受地形影响，可能给巡逻人员带来人身安全隐患等问题，使排查结果不能及时有效地指导人民安全生产和防灾减灾。根据 Roosevelt 在土耳其西部的区域地形测量实践表明，无人机低空遥感测量效率远远高出传统人工测量的 1 个数量级，数据密度至少高出 2 个数量级。因此将无人机低空遥感技术应用于地质灾害详查，能够极大程度确保野外人员安全性的同时减轻人员工作量、提升工作效率与监测质量。随着小型化、轻型化传感器及遥感设备的研制，无人机遥感的数据获取范围越来越广。依靠无人机遥感技术，通过变更无人机上搭载的任务设备，可获取多时相、多光谱、多分辨率的不同类型遥感数据。如搭载高精度合成孔径雷达干涉测量设备，可以发现正在“活动”的隐患，特别是一些微小缓慢、人不易察觉的地表变形；搭载高分光学遥感影像设备，可直观反映地表覆盖、地物类型等要素，揭示与隐患相关的地表特征，如裂缝、鼓丘、滑塌等现象；搭载激光雷达设备，可穿透植被，清晰看到斜坡结构、断层裂缝等地表信息；对获取到的相关数据进行分析，可以构建目标区域的三维模型。将不同种类的原数据进行联合使用，可有助于识别灾害体的位置、范围、朝向、坡向等形态信息2，从而为专业人员结合孕灾规律和地质条件靶向核查提供充分的信息和依据，完成传统航空遥感与卫星遥感无法完成的工作。快速高效获取高精度、高分辨率的影像，提高监测效率、监测范围、监测能力，实现了对“人不易至”的隐蔽、高位远程地质灾害点的识别与监测。既能较好地应用于面域较广的灾后调查及灾情评估，又能满足各监管部门对灾情的动态需求，为各级应急管理部门决策需求、灾害现场作业等提供了及时、高效、精准的无人机救援力量保障和信息支撑。3结果与讨论3.1应用无人机低空遥感在地灾详查方面的优势相比于常规环境下的遥感应用，地质灾害环境下的遥感有更高的要求，基于某种特定灾害的地学原理、形态特征来对灾害体实施有效识别，而无法直接以色彩、纹理或色调等，对灾害体进行明确的标注；还需要在一定程度上熟悉次生地质灾害，只有这样才能够很好满足灾害防治的相关要求。相较于传统航天遥感技术、航空遥感技术等，无人机低空遥感技术具备以下优势：无人机航行高度为云层高度以下，规避了云层针对数据采集可能造成的干扰效果，从而使获取遥感数据更加可靠易用，具有更加优秀的空间数据质量；无人机体积小，轻便易携带，且对起飞和降落场地要求低，具备在任何时间开展监测和及时传输的优势；无人机可以针对兴趣区域进行高频次监测，补充了航空航天遥感技术只能周期性采集遥感数据的缺陷，可以实现动态监测。相较于传统人工排查和群测群防，利用无人机低空遥感技术可显著减少人员工作量、扩大工作范围、减少实地调查的危险性、降低工作成本。在灾害预报、监测与评估中，灾害勘查与救援人员往往受制于灾区环境风险，导致一时无法安全抵近，而遥感无疑是一种快速部署、零伤亡的灾情获取技术手段。UAV 灾害遥感监测作为遥感监测的一部分，很好地弥补了卫星遥感、航空遥感等对地观测精度、时效和频度上的不足，完善了对地观测技术在灾害中的应用。现在拥有的众多地质灾害监测仪器，如裂缝报警器、滑坡伸缩仪、高精度 GPS 等，在地灾预警中具有重要价值和地位，可以实现无人值守长期自动监测报警。但专业监测仪器的高费用也限制了其大范围推广利用，而且由于地质灾害的突发性与难以预知性、分布呈小规模、数量多等特点，导致仪器监测缺乏目的性。但无人机可根据需求搭载不同类型的探测仪，从而获取不同类型的数据。获得的成果地面分辨率高、数据质量好，具备垂直和倾斜成像的技术能力，可直观清晰定位滑坡和裂缝，为地灾防治提供依据。此外，在地质灾害详查的各个阶段，如提前调查评价、事前监测预警、事中应急指挥决策、事后灾害评估中，均可使用无人机低空遥感技术参与数据获取。总之，传统的卫星遥感和人工排查在复杂气候条件和地形条件下难以发挥作用。而无人机因为具有较强的灵活性，并且对气候条件有较强的适应性，所以在这方面有显著应用优势；再加上无人机可以无惧污染、辐射，所以在高风险地形条件下，同样可以发挥应有的监测和评估功能。3.2应用无人机低空遥感在地灾方面的发展现状中国是世界上自然灾害最严重的国家之一，灾害种类多、分布范围广、发生频率高、造成的损失重，对人民生命财产安全造成了极大的威胁，是影响社会稳定与经济发展的重要因素3。根据习近平总书记关于应急管理与防灾减灾救灾的重要论述和重要指示精神，应急管理部国家减灾中心（以下简称“中心”）积极适应新发展、新需求，业务重心由灾后救援和评估向灾前风险防范和监测转变。为打造“空-天-地”一Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 17 期155体化的应急网络，着眼于提高航空应急应用能力，借助无人机产业迅速发展的技术、平台、载荷等优势，全力建设全国无人机应急监测一张网，打造无人机应急云平台，构建高性能数据处理集群以及线上协同研判服务平台，研发智能信息分析提取算法，高效满足灾害应急对航空高精度监测评估产品的需求4。2010 年 1 月，建立“重大灾害无人机应急监测合作机制”，增补机制合作单位，吸纳专业社会无人机队伍，结合政府购买服务等方式，逐渐形成了一定规样的无人机资源池，初步缓解了技术装备不足和人员队伍短缺等问题，大大提升了灾害应对快速响应能力。目前，机制内共有 20 余家合作单位及 130 余支无人机队伍可供中心调度，可实现全国中东部地区 212 h、西部偏远地区 1248 h 应急响应。2020 年 4 月，中心开始着手研发无人机应急云平台（以下简称“云平台”）。通过 GIS、互联网、云计算等技术手段，可以对全国无人机资源进行实时“管理、调度、监控”，实现对无人机队伍和装备的统一调度，实时监控飞行任务，以及实时回传视频和监测数据并迅速外理，通过云平台，各级应急管理部门可以及时获得灾害监测、通信保障、物资投放和应急处置等社会专业化无人机队伍和装备的支持。2021 年 5 月，一期云平台上线，先后参与云南漾濞 6.4 级地震以及河南郑州“720”特大暴雨等重大自然灾害，多次在全国范围内启动应急响应。2022 年6 月，优化升级后的二期云平台正式上线。同时，在地震地质灾害精细探测5、区域地质灾害识别6、滑坡地质灾害监测预警7、地灾测绘8-9等方面都有应用和不俗的表现。结果表明，无人机获取的低空遥感数据可以快速、有效实现对地质灾害的精细化探测，结果可信度高，能够较为精确地获取土地利用变化、矿山地质灾害规模、分布等灾情特征。获取的多时相数据还可以用于监测各类地质灾害的变化。3.3应用无人机低空遥感在地灾详查方面存在的限制当下的无人机遥感技术还有很大的发展空间，依然存在以下问题：由于无人机本身在续航瓶颈、发动机瓶颈等方面的技术所限，采用无人机进行实际工作，其作业面相较于卫星遥感而言较小，因此更适合局部详查而非广域普查；为确保公共安全与数据财产安全，避障技术，即姿态控制技术对于无人机飞行显得至关重要，目前市面上常见的无人机避障技术主要分为红外线传感器方案、超声波传感器方案、激光传感器方案及视觉传感器方案 4 类解决方案，但现有的解决方案仍处于探索阶段，仍需不断改进传感器、传感算法和无人机设计。在现有情况下，无人机对抗恶劣天气环境的能力较差，飞行稳定性仍会受到一定的考验。如雷暴天气仍会很大程度上影响无人机的飞行，导致信息获取不准确和损坏无人机。3.4应用无人机低空遥感在地灾详查方面的未来展望各类实践表明，通过应用无人机航拍测绘技术，可以有效满足相关人员对于地质灾害动态监测的需求，对于后续应对工作的开展与落实具有积极的意义。同时，对无人机搜集的相关数据进行分析，相关人员可以进一步建立灾区三维模型，从而提升应对措施的科学性。以无人机作为遥感平台获取实时高分辨率各类所需数据，既能克服传统依靠人工现场调查受制于恶劣气象条件、危险环境、效率低等的影响，又能弥补卫星遥感因天气和时间无法获取感兴趣区遥感信息的空缺，提供多角度、高分辨率的遥感成果，还能避免地面遥感工作范围小、视野窄、工作量大等因素。在实际工作过程中，通过与其他技术相结合，构建“空-天-地”一体化的应急网络。应用卫星遥感技术开展广域普查，对普查出的可能疑似隐患点使用无人机低空遥感技术，开展更有针对性的局部详查，专业人员根据局部详查得到的数据反馈情况，再进行有重点的调查复核及地面勘察和监测，形成优势互补，为地灾详查人员提供更加便捷、详实与安全的数据来源。利用无人机遥感技术可以多次拍摄不同角度不同层面的同一个地区，对这些拍摄照片进行数据分析就可以得知完整准确的现场现状。在没有发生地质灾害的区域，使用无人机遥感技术，可及时监测危险情况，分析出不稳定的地壳运动，从而可以及时对该地区进行策略调整。如果实在无法避免灾害的发生，也可以及时疏散人群，努力将灾害的损失程度和伤害程度降到最低。于此同时，无人机遥感技术还可以被应用于灾后应急指挥决策及事后灾害评估等方面。可以对已发生灾害的地区地质进行二次分析，分析土壤情况，排查受伤人员，并对一些不稳定、易发生次生灾害的区域进行划分，对下次灾害进行预测，这些都对后续救援工作的有序开展提供了很大的帮助。4结束语总之，无人机低空遥感技术在地质灾害详查的提前调查评价、事前监测预警、事中应急指挥决策、事后灾害评估等多方面均可提供可靠的数据支持与协助。在全域综合整治、隐患风险排查、综合监测预警、（下转第 159 页）Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 17 期159端的感知数据信息资源，进行局部感知信息的处理和融合，进而通过边缘计算技术执行局部决策和判断。中心云网主要由具备最强大的计算与存储能力的中心云服务器组成。中心云服务器可以综合各类由车路终端和边缘网络收集上传的所有区域的感知信息。在高新技术的支持下，中心云服务器可以智能分析处理区域内的所有感知信息数据，构建覆盖全区域的云智能计算库，进而实现全局感知、决策和任务调配。从整体架构中可以看出，云计算与边缘计算是互帮互助、相辅相成的，整体将形成一种“边缘-终端-中心”体系。其中，边缘计算保证了收集到信息数据资源时可以及时地进行预处理，对数据进行简易的分析和决策，在终端的协同下实现信息的传输和处理，最终在云计算的支持下实现数据分析处理、交通状况判断和交通信息传递，满足新时代车联网的各类要求。此外，6G 的 AI 技术也可以进一步与边缘计算技术相结合，形成多层级的边缘智能计算技术，边缘端可对数据进行预处理训练、模型训练等，提高边缘端的计算能力，更进一步支撑车路终端的信息感知服务，助力全天候的交通信息数据协同和处理4。4结束语随着移动通信技术的不断发展，产生了许多不断提高要求的应用场景，作为 5G、6G 的重要应用场景之一，车联网的应用和建设推动了中国智慧交通的创新发展，助力发展和推动出行智能化、交通管控全局化、交通服务实时化等。本文在以往研究的通感融合的基础上，将感知、通信、计算进行交叉融合，提出一种车联网内通感算一体化架构，以期实现 6G 时代物联网场景的极低时延、超大容量、极高精度、极强算力的愿景和目标。6G 的发展将为云网技术、边缘计算带来更多与时俱进的技术发展，也将为车联网内的云端、边缘端、终端相互之间的数据信息处理、传递和调配带来更低时延和更快响应，还将进一步提升城市交通的智能化水平，推动交通系统与新一代技术的深层次融合，使城市交通系统的服务功能更加优异和全面，使智慧交通的愿景越来越早实现。参考文献：1康宇，刘雅琼，赵彤雨，等.AI 算法在车联网通信与计算中的应用综述J.电信科学，2023，39（1）：1-19.2景毅，姜春晓，詹亚锋.面向卫星通信的 6G 通感算融合架构、技术与挑战J.无线电通信技术，2023，49（1）：12-20.3郎平，田大新.面向 6G 的车联网关键技术J.中兴通讯技术，2021，27（2）：13-16.4董梦圆，付宇钏，牛晓健.6G 车联网中的通感算融合：现状与挑战J.无线电通信技术，2023，49（1）：37-45.作者简介：张娜（1970），女，河北廊坊人，本科，研究方向为计算机技术、信息通信技术及智慧交通等。（编辑：丁琳）（上接第 155 页）避让管控、应急处置及联防联控协同方面，都可以拥有不错的表现与应用。参考文献：1李德仁，李明.无人机遥感系统的研究进展与应用前景J.武汉大学学报（信息科学版），2014，39（5）：505-513，540.2ROOSEVELT C H.Mapping site-level microtopographywith real-time kinematic global navigation satellite systemsandunmannedaerialvehiclephotogrammetryJ.Openarchaeol，2014，1：29-53.3许强，董秀军，李为乐.基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警J.武汉大学学报（信息科学版），2019，44（7）：957-966.4贾汀，罗伟儿，李苓苓，等.无人机应急云平台助力应急防灾减灾J.中国减灾，2022（15）：14-19.5李金香，常想德，姚远，等.无人机技术在新疆塔县地震的应用及实现J.华南地震，2019，39（3）：57-64.6梁峰.基于遥感技术与深度学习的四川高陡山区典型地质灾害识别D.成都：成都理工大学，2021.7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）：507-509.8吴永亮，陈建平，姚书朋，等.无人机低空遥感技术应用J.国土资源遥感，2017，29（4）：120-125.9张愉，龙文星.无人机遥感技术在地灾测绘中的应用J.新教育时代电子杂志（学生版），2021（7）：274，282.作者简介：李倩文（1994），女，本科，主要从事航测遥感与 GIS 应用研究及 GIS 研发工作。（编辑：严丽琴）