基于LiDAR的邊坡巡檢方法分析

張化晉

Engineering technique 工程技術

基于LiDAR的邊坡巡檢方法分析

張化晉

（重慶交通大學河海學院，重慶 400074）

通過簡單敘述激光LiDAR在國內外的研究現狀。并結合我國高速公路邊坡具有量大、范圍廣、地區復雜等特點，指出現有人工邊坡巡檢方法的困難及其不足，使用高科技新方法巡檢邊坡是勢在必行的趨勢。根據LiDAR系統自身具備具有高效率、高精度的優勢，能夠穿透部分樹林，并快速、準確地獲取的是地形表面的空間三維信息特點。提出基于LiDAR的邊坡巡檢方法研究，分析并給出預期的結論。

高速公路；邊坡巡檢；巡檢方法；高科技； LiDAR

0 引言

交通運輸業是我國最重要的基礎產業之一，我國經濟發展和社會進步均和交通運輸業的發展密切相關。從交通運輸部給出有關數據表明，到2018年底，公路建設投資完成達21335億元，增長0.4%。高速公路建設共完成投資量達9972億元、完成里程量達14.26萬公里、車道共計里程63.33萬公里，分別比上一年增長7.7%、增加0.61萬公里與增加2.90萬公里[1]。高速公路規模的加大，里程的快速增長，相應的邊坡巡檢工作量及難度也迅速增大。而我國高速公路建設的步伐也在不斷加快，正在由平原、簡單地形環境地區，逐漸到山地、高原地形復雜地區；由植被稀少、坡矮地區向植被密集、高陡坡地區推進。隨著公路的日益增多，邊坡的數量、形式、復雜程度也在日益增加，這為邊坡巡檢工作帶來了巨大的難度。

而傳統邊坡巡檢方法通常是以人工巡檢為主，這樣的巡檢方法不僅勞動強度大、效率低、費用高、具有復雜地區局限性制約等特點，如巡檢工作人員難以到達的高陡復雜甚至較為危險地區。鑒于此，本文研究LiDAR技術高速公路邊坡，該技術融合了激光測距、計算機技術、DGPS和INS技術，以無人機作為觀測的載體，具有高效率、高精度的優勢，能夠穿透部分樹林，并快速、準確地獲取的是地形表面的空間三維信息[2]。該技術能迅速掃描地形并獲取邊坡數據，結合有關軟件處理數據即可生成數字高程模型與數字地形模型。通過分析模型信息，并綜合考慮影響邊坡穩定性及安全評級因素，擬提取影響邊坡安全狀況的敏感參數，達到迅速為巡檢邊坡安全狀況評定等級的目的。這將極大地提高了邊坡巡檢效率，縮減了大量外業勘測時間、減少了不必要人力、物力的投入。

1 國內外研究現狀和發展動態

1.1 國內外研究現狀

近些年來，隨著相關技術的不斷成熟，LiDAR技術得到蓬勃發展，歐美等發達國家先后研制出多種LiDAR系統并相繼投入商業運作，在相關行業已經得到大量應用。據現有的文獻及資料統計，國內外將LiDAR應用領域涉廣泛，有基礎測繪、電力、林業、水利、道路及滑坡監測等各行各業。該技術在各行業均得到快速的發展。

道路業中，LiDAR技術依靠多源數據的優勢, 提高道路檢測的精度與全面性。主要研究有，CHOI[3]等通過對原始點云強度信息拉伸變換，人工挑選出部分種子點，實現道路反射強度均值和方差的計算。

Ferraz[4]提出道路分類具有坡度梯度約束，通過探測局部平緩地區，分析鄰域內外的坡度梯度變化過濾非道路點，再利用隨機森林分類器達到道路點分類的目的。

水利業中，LiDAR技術在水利行業中的應用涉及眾多，但大多數都是在動態監測及災害管理方面進行的。相關數據顯示，該技術最早是在國外起步且得到廣泛應用，如Quaritsch[5]等使用無人機LiDAR技術對災害區域進行動態檢測及資料管理。David P Thoma[6]對比兩個時期的相同測區點云數據生成DEM，比較兩個DEM的體積變化，將變化量轉換為質量損耗，對河岸侵蝕速度進行有效評估。

濾波提取點云數據中，國外內學者研究并提出多種濾波提取算法，如2017年，孟萬利[7]等提出了點云重構壓縮方法對空洞的點云數據建立 mesh 模型，并從點、線、面各個方面進行形變分析。段利媛[8]等提出對地形較為復雜區域的點云數據采用曲率平滑方法和點云聚類方法進行濾波處理，處理結果準確。李仁忠[9]等研究表明方法庫的濾波處理辦法，能有效去除去點云模型上不同尺度噪聲。

國土測繪業中，LiDAR技術在我國國土測繪行里應用涉及眾多，如土地有效利用與分類、地形測繪、城市變化檢測、城市三維建模及城市規劃與設計等多個領域范圍。如袁楓[10]結合機載LiDAR數據與航空彩色影像，使用相關軟件進處理并分析，精準獲取實驗區的完整土地使用圖。曹玉禎[11]等在安徽合肥某縣進行大比例尺測繪中采用機載LiDAR技術，從采集的LiDAR數據，通過相關商業軟件進行處理，得到測區完整的DEM模型。

1.2 遙感技術在邊坡領域的研究

近些年來，隨著遙感技術的不斷成熟，遙感技術在邊坡領域的研究逐漸增多，遙感技術在邊坡領域研究仍然是十分熱門的話題。如王守華[12]等利用基于載波雙差和無偏估計法，通過載波消除衛星鐘差與測量誤差，以此來實現對邊坡的形變量的監測。江橋[13]等采用三重指數串行識別技術選取鐵路邊坡高相干點，并對沿線邊坡進行監測，有效地使形奪結果精度與準確性得到提高。

1.3 存在問題及研究意義

上述研究表明，遙感技術的應用范圍甚廣，不僅應用于林業、水利行業、測繪行業及道路監測行業，它還可以應用于城市掃描、地質災害監測、電線網絡巡檢及邊坡變形監測等方面。然而通過大量文獻可以發現，LiDAR技術在邊坡巡檢的研究卻少有涉及。 所以，本文敘述基于LiDAR的邊坡巡檢方法研究分析，是十分值得研究的課題，這給以后的公路巡檢、水庫大壩巡檢、海岸及河流巡檢等方面具有一定的指導意義。

2 擬定主要研究內容及技術路線

2.1 擬定主要研究內容

（1）三維數字模型的構建

考慮到現有的邊坡巡檢方法存在著周期長、消耗大、效率低、部分危險區域人員無法達難以檢測等特點，本文擬采用地面LiDAR系統，通過掃描需要巡檢的邊坡，將快速、準確獲得空間三維數據。采用Global Mapper軟件，剔除無效點、除去濾波，通過不同類型方法（如反距離加權、克里金）兩種不同的內插方法，構建DEM及DTM。

（2）擬提取邊坡穩定及失穩破壞的敏感參數研究

主要研究核心為：從不同期的DEM模型與DTM模型中分別提取高程形變信息及局部的地表形變信息，分析構建DEM模型與DTM模型表面信息，并充分考慮影響邊坡穩定性及邊坡失穩破壞后果的各種因素，從構建模型中嘗試提取敏感參數。如：坡高、坡角、地表裂縫及大小、排水溝堵塞情況等。

（3）確認基于LiDAR的邊坡巡檢方法的優劣勢及適用的范圍

根據上述提取得到的敏感參數，結合相關規范及類似文獻為敏感參數賦予權值。根據獲得權值的不同，為巡檢邊坡安全狀況評級。結合人工巡檢邊坡安全狀況定級結果，對比分析，確定LiDAR技術在邊坡安全狀況評級的準確性與可靠性。結合巡檢效率、經濟效益，得到LiDAR的邊坡巡檢方法的優劣勢及適用范圍。

2.2 技術路線

本文通過分析人工巡檢數據與數字建模方法相結合進行研究分析。論文中數字建模方法擬采用Global Mapper軟件，對LiDAR采集數據進行構建DEM及DTM，從不同期的DEM提取、擬合獲得最佳的高程形變信息，從不同期的DTM提取、擬合獲得最佳的局部地表形變信息，分析構建的模型信息，充分考慮影響邊坡穩定性及邊坡失穩破壞后果的各種因素，根據模型信息提取敏感參數（坡高、坡角、地表裂縫及大小等），為巡檢的邊坡安全狀況評級。再結合實際的人工巡檢數據，使數字建模結果與之對比，驗證LiDAR的邊坡巡檢方法的準確性及可靠性。

3 結論分析

本文敘述基于LiDAR的邊坡巡檢方法的研究，是為了研究高科技、新方法在公路邊坡巡檢工作的應用，以便于解決傳統人工巡檢方法效率低、費用高、在復雜地形及高陡危險邊坡無法巡檢等問題。預期得到結論為：

從LiDAR數據構建的DEM和DTM模型，分析模型的表面信息及形變信息，綜合考慮影響邊坡穩定性及邊坡失穩破壞后果的各種因素，得到影響邊坡安全狀況的敏感參數。

根據敏感參數獲得權值，得到LiDAR巡檢邊坡安全狀況評級結論。

將LiDAR巡檢方法評定結論與人工巡檢邊坡評定結果對比分析，并從效率、經濟效益出發，得到LiDAR的邊坡巡檢方法的優劣勢及適用范圍。

4 結束語

目前，我國交通運輸業仍處于高速發展時期，尤其是高速公路建設更是實現量的飛躍，早已超過美國雄據世界第一。不可忽視的是，在運行期間，高速公路上行車流量大，人員流動大，高速公路邊坡安全狀況將顯得十分重要。邊坡巡檢工作更加顯得任務之大、責任之重。但現有的人工巡檢方法已經不能滿足當前社會快速發展的需求，使用高科技、新方法巡檢公路邊坡是勢在必行的趨勢。為了滿足當前的邊坡巡檢要求，研究LiDAR的邊坡巡檢方法將十分的有意義。

[1]2018年交通運輸行業發展統計公報, 2019.

[2]李樹楷, 薛永棋. 高效三維遙感集成技術系統[M]. 北京: 科學出版社, 2000.

[3]Choi Y W, Jang Y W, Lee H J, et al. Three-Dimensional LiDAR Data Classifying to Extract Road Point in Urban Area [J]. IEEE Geoscience &Remote Sensing Letters, 2008, 5 (4): 725-729.

[4]Ferraz A, Mallet C, Chehata N. Large-scale road detection in forested mountainous areas using airborne topographic lidar data[J]. Isprs Journal of Photogrammetry &Remote Sensing, 2016, 11(2): 23-36.

[5]Quaritsch M, Kraggl K Wischounig-Strucl D, et al. Networked UAVs as aerial sensor network for disaster management applications[J]. e&i Elektrotechnik and Informations technik, 2010, 127(3): 56-63.

[6]David P Thoma, Satish C Gupt , Marvin E Bauer, et al. Airborne laser scanning for riverbank erosion assessment [J]. Remote Sensing of Environment, 2005, 95: 493-501.

[7]孟萬利, 蔡來良, 楊孝翠等.TLS 技術支持下的邊坡點云重構與形變分析[J]. 測繪通報, 2017, 0(8):71-75.

[8]段利媛, 趙超英，張勤，等. TLS三維點云聚類濾波算法應用研究[J]. 測繪工程，2017, 26(4): 64-69.

[9]李仁忠，楊曼，冉媛，等.基于方法庫的點云去噪與精簡算法[J]. 激光與光電子學進展，2018, 55(11): 1-7.

[10]袁楓. 機載LIDAR數據處理與土地利用分類研究 [D]. 徐州: 中國礦業大學, 2010.

[11]曹玉禎, 林濤, 李玉潔. 城市工程測量中LIDAR數據應用研究[J]. 科技創新導報. 2015(01): 46-47.

[12]王守華，周團，紀元法, 等.基于GPS載波相位的邊坡形變監測方法[J].科學技術與工程，2017,17(25):84-88.

[13]江橋，彭軍還，楊紅磊, 等. 改進小基線集技術的GB-InS AR鐵路邊坡監測[J]. 測繪科學，2017, 42(12): 140-145.

張化晉（1994.12- ），男，漢族，河北省邢臺市，學歷：碩士研究生，研究方向：巖土工程方向，工作單位：重慶交通大學。

TU723

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1007-6344（2021）01-0157-02