基于无人机摄影测量技术的黄土滑坡早期识别研究——以黑方台为例

• 作 者: 巨袁臻
• 机 构: 成都理工大学
• 出 处: 成都理工大学
• 发表日期: 2017年期
• 关键词: 无人机 摄影测量技术 黄土滑坡 变形探测 早期识别

黄土是一种结构性土，具有大孔隙、垂直节理发育、弱胶结和水敏性的特点，在干燥条件下黄土具有一定的强度，但在外界扰动下，特别是在水的侵蚀作用下，其力学性质会出现屈服、软化和强度降低特征，表现出强湿陷性。黄土滑坡作为最常见的地质灾害之一，分布广泛，发生频率高，形成机理复杂，严重威胁着人民生命财产安全。其中黑方台就是黄土滑坡的典型代表，被称为“天然的黄土滑坡博物馆”。　　黑方台属于黄河Ⅳ级阶地，台塬顶部和底部的平均高差为70m。黑方台现在已经发育滑坡75处，滑动100余次。黑方台滑坡类型有黄土-基岩型、黄土崩塌型、黄土泥流型和黄土静态液化型。其中黄土静态液化型具有滑动体积大、滑动距离远的特点，严重威胁到当地居民的生命财产安全。近年来，滑动较为频繁的区域为黑台党川段、焦家段和陈家段，平均每年都有3-5次滑动。虽然从滑坡历史来看，能够认识到滑坡发生的必然性，但由于监测区域大无法精确定位的特点，如果能够提前探测到滑坡变形的区域，就可以对这些区域进行重点监测，实现滑坡灾害的监测预警，保障当地居民的生产生活安全。　　为实现区域的滑坡早期变形识别，本文使用无人机摄影测量技术对黑方台滑坡进行了多期拍摄，研究其精度和变形识别方法。首先通过无人机飞行获得测区的影像，然后对影像进行处理获得点云数据、三维模型数据和正射影像图。通过不断改进地面控制点的数量和位置，提高了无人机航拍技术的精度，精度从分米级别提高到了厘米级别。本文还介绍使用了一种新的多期数据处理方法，该方法将两期航拍三维网格模型进行配准，然后对高程数据进行相减获得差分模型，差分模型上可以直观展示变形区域和变形量。最后通过现场调查、正摄影像图对比和现有地面监测数据对差分模型识别变形的可靠性进行了验证。　　通过上述研究表明使用无人机摄影测量技术进行滑坡早期变形识别是十分有效的。多个案例说明了在现有精度条件下，无人机摄影测量技术对黑方台塬边变形探测误差在20cm以内。在航拍时间内有多个变形区域最终发生了滑动或者变形加剧，这些事例证明在结合现场调查的情况下，可以将通过无人机技术侦测的变形区域视为潜在滑坡点，进而实现滑坡的早期识别。