基于地面激光掃描儀的潮灘地貌研究初探

常直楊，王建，李晶冰，3，白世彪（.南京師范大學　地理科學學院，江蘇　南京　20023；2.南京旅游職業學院，江蘇　南京　200；3.南京林業大學　土木工程學院，江蘇　南京　20037）

基于地面激光掃描儀的潮灘地貌研究初探

常直楊1，2，王建1，李晶冰1，3，白世彪1
（1.南京師范大學地理科學學院，江蘇南京210023；2.南京旅游職業學院，江蘇南京211100；3.南京林業大學土木工程學院，江蘇南京210037）

傳統潮灘地貌的研究方法難以刻畫潮灘的微觀地貌特征，地面激光掃描儀（TLS）的應用為潮灘地貌的研究提供了新的切入點，然而目前關于TLS在潮灘地貌研究中鮮有報道。以江蘇東灶港海岸一段潮灘地貌為研究對象，基于野外掃描數據，對掃描區域的點云數據進行精度評估，并嘗試利用反距離加權插值（IDW）與克里金插值（Kriging）方法構建了潮灘地貌的數字高程模型（DEM）。研究結果表明：（1）通過點云數據構建的DEM數據能夠實現潮灘地貌的定量模擬；（2）利用IDW插值可以便捷高效構建潮灘海量數據點的DEM；（3）利用TLS量化短期地貌變化如潮汐沉積旋回效果并不好。本研究可為利用TLS在潮灘微觀地貌中的量化研究提供參考。

地面激光掃描儀 （TLS）；潮灘；點云；數字高程模型（DEM）

潮灘，又稱之為灘涂，處于陸海相互作用的敏感地帶，是海岸系統的重要組成單元。潮灘上發生的地貌過程，主要包括有潮溝的遷移，潮灘的沉積，以及河流、海洋、風對其的侵蝕。其地貌形態相對較為平坦，在外力作用下被刻蝕的程度并不是很大，如潮溝（寬深均為幾厘米，長約數米）、潮灘紋痕（約十厘米高，十幾厘米寬）等。傳統潮灘地貌的研究，主要包括應用沉積物收集器、沉降板、沉降棒、超聲波測高計等儀器設備對潮灘沉積通量及地貌形態變化的實地測量，這些研究多集中潮灘的局部區域，難以開展潮灘大面積區域地貌形態定量研究。近些年，遙感及LiDAR技術的發展則為地貌的研究提供了新的視角。然而目前大部分研究多是基于航空LiDAR構建DEM，開展大尺度區域地貌形態及地貌發育過程的定量研究，或利用地面LiDAR開展滑坡、巖崩等自然災害及海岸峭壁的研究，而利用地面LiDAR技術開展微觀尺度潮灘地貌研究尚無先例。因此，本文嘗試探討利用地面激光掃描儀（TLS）在江蘇沿海潮灘地貌研究中的應用，以期為潮灘地貌的定量研究提供必要的基礎性參考。

1　研究區概括

研究區位于江蘇省東南部沿海東灶港（32°08′10″N，121°28′59″E） （圖1），該區是典型的粉砂淤泥質海岸。東灶港受人類活動影響較為劇烈，漲潮時漁船來往頻繁，灘面有明顯的圍墾現象。此外，該掃描點所處的海岸堤壩也是人工建造的，堤壩側面覆蓋有防御海浪沖擊的水泥方磚。人造堤壩向海突出的岬角位置，建有一座高約12 m的瞭望塔，為在該點進行掃描工作提供了良好的儀器架設平臺。掃描時間選取在潮灘面盡可能多出露于水面的大潮時段，本研究野外測試及掃描獲取數據的時間為2013年7月9日（農歷六月初二）。

圖1　研究區位置及背景

2　潮灘數據獲取及其DEM構建

2.1點云的獲取

本研究采用的地面LiDAR型號為Riegl LMSZ420i，為了獲得掃描范圍較廣、更多高程點信息，掃描位置固定在約12 m的瞭望塔上。通過Riscan Pro軟件把野外獲取的原始點云數據導出為ASCII文件，包含有每個數據點的X、Y、Z屬性。原始點云數據需要經過可視化處理與降噪處理，以便用于進一步的研究與分析。為了使得基于點云數據的DEM空間插值更加平滑準確，利用CloudCompare軟件對人為釘在灘面上的木樁等數據冗余點進行剔除。

2.2點云數據精度評估

由于點云數據的定位不易直接用其它儀器測量，因而給精度評定帶來了一定困難。本文采用堤壩上6個石樁表面的點位高程進行評估，理論上，石樁表面是近乎水平，高程接近一致。通過每個石樁點位高程值與點位平均高程的差值統計，可以在一定程度上指示測量誤差的范圍。

2.3潮灘DEM的構建

雖然，對潮灘地貌特征制圖與定量的分析，均可以通過點云數據直接實現，但鑒于GIS軟件強大的空間分析功能及在地貌研究中的廣泛應用，本文基于Arcgis9.3軟件利用反距離加權插值法（IDW）及克里金插值法（Kriging）建立潮灘掃描區DEM，并針對所建立的DEM進行坡度、起伏度、山體陰影的地學分析。反距離加權插值法，是基于相近相似的原理：即兩個物體離得近，它們的性質就越相似，反之，離得越遠則相似性越小，它以插值點與樣本點間的距離為權重進行加權平均，離插值點越近的樣本點賦予的權重越大?？死锝鸩逯捣ㄊ且宰儺惡瘮道碚摵徒Y構分析為基礎，在有限區域內對區域化變量進行無偏最優估計的一種方法。

2.4DEM精度評估

目前，DEM精度評估的方法較多，其中，檢查點法具有直觀、精確和易操作性的特點，因此本文采用此種方法檢驗DEM的精度。檢查點法是將模型高程與相同位置實測點的高程進行比較，經過對比分析以評估DEM精度。在數據預處理中，經過運算隨機產生5%的實測點，用以評價DEM精度。模型高程與實測點高程差的絕對值為絕對誤差，絕對誤差與實測點高程的比為相對誤差。

3　結果與討論

3.1點云

由于灘面地勢起伏低，獲取的灘面反射信號較少，而距陸較遠處灘面受水浸泡，灘面較暗，反射信號也不強烈，因此通過掃描只獲取了灘面最遠約150 m的數據點。圖2是由經過掃描共約2 236 144個點云數據組成，掃描面積約9 766 m2。通過激光掃描儀獲取的灘面點云數據并非均勻分布，經統計，每平方米大約分布200-800個點云數據且在靠近掃描儀的灘面分布較為密集，隨著距離的增加點云分布逐漸稀疏。另外掃描期間受潮灘水面及掃描視線的影響，部分灘面上沒有點云分布。

圖2　研究區點云數據

3.2點云數據精度評估

6個石樁隨距掃描儀的遠近，TLS測量的點云數據由752至30發生變化，總計1210個點。圖3a為每個石樁的誤差統計，從圖中可以看出，50%的數據點偏差小于0.3 cm，第一個石樁誤差統計范圍較大，最大偏差可達1.8 cm，可能是由于其樣本數較多（752個），因而會存在相對較多的異常值致使誤差統計增大，其它石樁統計誤差范圍均在±1 cm之內。圖3b為1 210個數據點整體誤差分布統計，從圖中可以看出誤差統計分布近似正態分布，80%的數據點誤差小于0.5 cm，42.6%的數據點誤差小于0.2 cm。如果對同一潮灘區域多期掃描成像，可以定量觀測潮溝擺動、潮灘沉積過程的時空變化，但是通過點云數據的精度評估，可知在短期內毫米級地貌變化過程中（潮汐旋回等）的應用效果可能并不明顯。

圖3　雷達掃描誤差分析（a：每個石樁誤差統計（1=752，2=254，3=96，4=41，5=37，6=30，全部=210）b：全部石樁誤差分布直方圖）

3.3DEM構建及精度評估

在Arcmap中加載地統計分析模塊（Geostatistical Analyst），應用模塊中的Greate Subsets工具按隨機方式分解成兩部分，一部分占95%，共2 124 338個觀測點，用以構建DEM；另一部分占5%，共111 807個觀測點，用以評價DEM精度。應用地統計向導中的IDW插值及普通Kriging插值完成對2 124 338個點的插值運算，其中，反距離加權法的距離權重指數設為2，站點搜索范圍設為12，普通克里金插值法采用系統默認的球狀模型、主自相關閾值為60.78，步長為5.13，步長組的數目為12，輸出柵格大小為1 cm×1 cm的格網DEM（圖4，圖5），圖4是在surfer軟件中生成的三維曲面圖。表1是DEM誤差平均值統計結果。

表1　DEM誤差統計表

圖4　掃描區3D曲面圖

圖5　掃描區DEM及主要地貌參數（a：DEM高程分布b：山體陰影c：起伏度分布d：坡度分布）

從表1中可知，IDW插值的平均絕對誤差為0.012 2 m，平均相對誤差為0.6%；Kriging插值的平均絕對誤差和平均相對誤差為0.0097m和0.5%。根據數字高程模型標準中對高程誤差的規定，高程中誤差最低的平地為0.5 m。因此，檢查點法評估結果表明利用IDW插值法和Kriging插值法所建立的格網DEM精度是符合要求的。Kriging插值效果略優于IDW插值，但是考慮到插值運算的時間（表1），這里建議利用IDW插值完成潮灘DEM的構建。

3.4地貌參數分析

通過Surfer軟件完成掃描區域3D曲面圖的構建（圖4）及Arcgis軟件完成掃描區DEM、山體陰影、起伏度及坡度的地學分析（圖5）。從兩幅圖中可以看出，宏觀上，掃描區域從防波堤到碎石堆再到整個灘面，地貌形態得到了很好的展現，防波堤相對規則，碎石堆比較雜亂，堤壩和碎石堆相比平坦的灘面地貌起伏度和坡度均較大、而潮溝受水流侵蝕作用較強烈，相比平坦潮灘面起伏度和坡度值比較大。微觀尺度上，通過對山體陰影圖局部區域的放大（圖6a），可以清楚的看到潮灘面上一些生物的腳印，一些更加細小的潮溝及潮灘紋狀地貌（寬約15~20 cm，長約50~70 cm） （圖6b）。從掃描區域宏觀和微觀尺度上的地貌分析，也驗證了建立DEM的可靠性，因此利用IDW插值構建的DEM是對潮灘真實地貌的模擬。但是需要注意的是，在潮灘地貌中，受局部區域地形起伏、掃描方向及水面的影響，地面激光掃描儀不能獲得潮溝深處及一些紋狀面背面處的數據信息（圖6c中空白處）。

4　結論與展望

傳統潮灘地貌的研究多集中在局部點上，費時費力，定量化程度不高，而TLS則可以實現不同時間尺度較大范圍的地貌定量化觀測，最近，Waldemar等成功利用TLS技術精細刻畫了極地環境下Scott河流河床空間變化的地貌過程。本文將TLS應用到江蘇沿海潮灘微觀地貌研究中，通過初步分析有以下認識。通過點云數據及由點云數據構建的DEM能夠便捷高效的實現潮灘微觀地貌定量模擬；利用GIS軟件構建潮灘DEM能夠更有效的分析潮灘地貌特征，可以有效地刻畫出厘米、分米尺度的地貌；在利用點云數據構建DEM時，IDW方法相比Kriging方法計算耗時短、計算精度接近Kriging法，推薦在海量數據點構建潮灘DEM時首選IDW法；由于LiDAR掃描儀器自身的數據誤差，測量短期內潮溝變化、潮灘沉積等地貌過程其效果不太理想，但如果這些地貌變化遠大于儀器自身的誤差，則仍可使用地貌激光掃描儀進行觀測；受潮灘水面及雷達掃描方向的影響，一些灘面、潮溝深處及紋狀地貌背面處較難獲取數據信息，在今后的研究中可以考慮采用多角度掃描的方法。

圖6　掃描區微觀地貌特征（a：潮灘上生物腳印；b：紋狀地貌；c：Arcmap中點圖層示意）

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（本文編輯：李曉光）

Preliminary study about the geomorphology in the tidal flat based on the terrestrial laser scanning

CHANG Zhi-yang1,2,WANG Jian1,LI Jing-bing1,3,BAI Shi-biao1
（1.School of Geography Science,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,China；2.Nanjing Institute of Tourism and Hospitality, Nanjing 211100,China；3.College of Civil Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China）

Traditional tidal geomorphology research methods are difficult to characterize the micro tidal geomorphology, and the emergence of terrestrial laser scanning（TLS）provides a new sight in studying tidal geomorphology.However, there is little study about using the TLS technique in tidal geomorphology studies currently.We use field scan data to obtain the point clouds in the coastal tidal flatof Dongzaogang.Firstly,we carried out the noise reduction of the point clouds,and then the accuracy of the measurements was assessed by the analysis of elevation deviations for flat and horizontal concrete blocks.Finally,we attempted to construct tidal flat DEM using the method of IDW and Kriging interpolation.It can be concluded that the constructed DEM based on point clouds can quantitatively model the real topography of tidal flat.The interpolation method of IDW can construct DEM quickly.Due to the data error of the LiDAR scanners itself,it may be not good to measure the short term changes in geomorphological processes such as tidal creeks and tidal deposition.But TLS can be still used if the change of the landscape is much larger than the error of the instrument itself.The results provide a reference for using TLS to study microscopic landscape quantitatively.

terrestrial laser scanning；tidal flats；point clouds；digital elevation model

王建，教授，博士生導師，電子郵箱：jwang169@vip.sina.com。

P714

A

1001-6932（2016）03-0258-06

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.03.003

2015-03-21；

2015-06-09

中國博士后科學基金面上項目（2012M511298）。

常直楊（1987-），男，博士，從事GIS及RS在地貌研究中的應用，電子郵箱：changzhiyang1@126.com。