基于單像近景攝影測(cè)量的滑坡裂縫探測(cè)方法

劉志奇 李天子 劉昌華 張慧慧

（1.河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院，河南焦作454000；2.東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110819）

露天礦開(kāi)采、道路工程、水利水電等工程會(huì)形成大量邊坡，邊坡在自然或人為因素的作用下易發(fā)生滑移，會(huì)對(duì)生產(chǎn)和人員生命財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重危害。滑坡監(jiān)測(cè)可以為防治滑坡及可能的滑動(dòng)和蠕動(dòng)變形提供技術(shù)依據(jù)，為預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)邊坡的位移、變形發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)一步制定減災(zāi)方案提供可靠依據(jù)［1］。

近景攝影測(cè)量技術(shù)由于具有觀測(cè)方式簡(jiǎn)便、無(wú)接觸測(cè)量、自動(dòng)化程度高、產(chǎn)品形式豐富和適用于動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)在滑坡變形監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用［2］。基于近景攝影測(cè)量的滑坡監(jiān)測(cè)主要通過(guò)獲取目標(biāo)區(qū)域的監(jiān)測(cè)影像，建立立體模型得到目標(biāo)表面特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，進(jìn)而計(jì)算位移矢量場(chǎng)［3-5］。劉昌華等［6］以近景攝影測(cè)量理論和變形監(jiān)測(cè)理論為基礎(chǔ)，對(duì)北京門頭溝木城澗煤礦進(jìn)行了變形監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)精度可達(dá)到厘米級(jí)；Casson等［7］以法國(guó)南部阿爾卑斯山的超大沙丘滑坡為例，提出了一種使用標(biāo)準(zhǔn)化圖像相關(guān)技術(shù)處理監(jiān)測(cè)影像進(jìn)行滑坡監(jiān)測(cè)的方法，與GPS測(cè)量結(jié)果一致；Mora等［8］在對(duì)意大利北亞平寧山脈的馬耳他斜坡進(jìn)行滑坡監(jiān)測(cè)過(guò)程中，采用近景攝影測(cè)量技術(shù)獲得了該地區(qū)的高精度DEM；Gabrieli等［9］在攝影測(cè)量獲得的高精度DEM的基礎(chǔ)上，結(jié)合降水及地質(zhì)資料，對(duì)意大利東北部的特熙納陡坡進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，認(rèn)為攝影測(cè)量是低成本、持續(xù)監(jiān)測(cè)滑坡的最佳方法；Laribi等［10］以阿爾及爾的埃爾比亞爾滑坡為例，將數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量技術(shù)與地質(zhì)和巖土數(shù)據(jù)進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合，對(duì)滑坡機(jī)理進(jìn)行了探討。上述研究都是基于立體影像匹配方式獲取滑移矢量場(chǎng)，該類方法都需要構(gòu)建立體模型，數(shù)據(jù)處理復(fù)雜，數(shù)據(jù)量大，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)、遠(yuǎn)程無(wú)線傳輸，給滑坡應(yīng)急響應(yīng)帶來(lái)了不便。同時(shí)，除了采用位移量進(jìn)行滑坡預(yù)警外，滑坡裂縫對(duì)于滑坡監(jiān)測(cè)和預(yù)警也有十分重要的意義。滑坡裂縫是地面裂縫的一種，作為滑坡的伴生現(xiàn)象，通過(guò)分析滑坡裂縫的形態(tài)、變化趨勢(shì)、力學(xué)性質(zhì)和分布規(guī)律能夠有效判定滑坡范圍、發(fā)展階段、力學(xué)機(jī)制和滑坡體厚度，可以對(duì)滑坡的發(fā)展趨勢(shì)、即將發(fā)生的時(shí)間、滑坡方向和滑坡距離進(jìn)行預(yù)測(cè)，為滑坡預(yù)警及救災(zāi)方案制定提供可靠依據(jù)［11-14］。

為有效探測(cè)滑坡裂縫，本研究設(shè)計(jì)了一種便于實(shí)時(shí)、遠(yuǎn)程傳輸?shù)膯蜗窠皵z影測(cè)量滑坡裂縫探測(cè)方案，并進(jìn)一步提出了2種圈定滑動(dòng)體范圍的監(jiān)測(cè)模型（基于影像同名點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型和相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停ㄟ^(guò)對(duì)2種模型進(jìn)行耦合分析，圈定滑坡裂縫范圍，為滑坡預(yù)警提供依據(jù)。

1 理論依據(jù)

1.1 滑坡區(qū)域圈定模型

1.1.1 基于影像同名點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型

基于影像同名點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型，首先使用影像匹配算法在2幅影像中尋找同名點(diǎn)；然后將同名點(diǎn)的各自像平面坐標(biāo)作差，求出該點(diǎn)的位移矢量，構(gòu)建二維場(chǎng)位移矢量模型，進(jìn)一步判定發(fā)生位移的點(diǎn)位；最后利用檢測(cè)出的位移點(diǎn)構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)，三角網(wǎng)的邊界即為所需圈定的目標(biāo)區(qū)域邊界。

1.1.2 相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

將相鄰2幅影像對(duì)應(yīng)像素灰度值相減后，未發(fā)生滑坡區(qū)域的灰度差為0，而發(fā)生滑坡區(qū)域的灰度差的絕對(duì)值大于0。利用灰度差絕對(duì)值大于0的點(diǎn)（高值點(diǎn)）構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)，三角網(wǎng)的邊界即為所需圈定的目標(biāo)區(qū)域邊界（圖1）。

1.2 特征點(diǎn)匹配算法

（1）SIFT算法。SIFT算法是一種基于圖像局部特征的特征點(diǎn)提取算法，SIFT算法特征點(diǎn)對(duì)影像縮放、旋轉(zhuǎn)和平移具有完全不變性，對(duì)影像仿射變換也具有一定的不變性，并通過(guò)該點(diǎn)鄰域內(nèi)的梯度方向直方圖進(jìn)行描述。為了使描述符具有旋轉(zhuǎn)不變性，該算法采用統(tǒng)計(jì)特征點(diǎn)支撐區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度方向，為每個(gè)特征點(diǎn)確定1個(gè)基準(zhǔn)方向。根據(jù)樣本點(diǎn)的梯度大小以及到特征點(diǎn)中心的距離增加1個(gè)相應(yīng)的權(quán)重，再將該權(quán)重線性分配到8個(gè)方向上，有效避免了直方圖統(tǒng)計(jì)帶來(lái)的不穩(wěn)定性。最后通過(guò)2次歸一化處理，提高描述符對(duì)光照變化的穩(wěn)定性。

（2）SURF算法。SURF算法是在SIFT算法基礎(chǔ)上提出的一種改進(jìn)算法，即在SIFT算法的基礎(chǔ)上，將二維Haar小波響應(yīng)、積分圖像和Hession矩陣相結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)算法提速［15-17］。

（3）ASIFT算法。ASIFT算法在SIFT算法的基礎(chǔ)上，考慮了視角變化對(duì)影像處理的影響，具有完全的仿射不變性。與SIFT算法相比，ASIFT算法增加了成像光軸到成像平面的經(jīng)度和緯度2個(gè)仿射變換參數(shù)，基本原理是通過(guò)旋轉(zhuǎn)和切變來(lái)模擬成像光軸不同經(jīng)緯度對(duì)影像產(chǎn)生的仿射失真［18］。

1.3 滑坡裂縫圈定

基于影像特征點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型通過(guò)對(duì)比2幅影像同名特征點(diǎn)的位移變化，圈定滑坡區(qū)域。由于滑坡裂縫僅存在于滑坡后的影像中，無(wú)法在滑坡前的影像中找到與之對(duì)應(yīng)的同名特征點(diǎn)，因此，裂縫無(wú)法被圈定，基于影像特征點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型圈定的范圍僅為滑坡體區(qū)域。

相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屯ㄟ^(guò)對(duì)比2幅影像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值差異，檢測(cè)2幅影像對(duì)應(yīng)位置發(fā)生的所有變化。當(dāng)滑坡發(fā)生時(shí)，滑坡體整體移動(dòng)，在2幅影像中的對(duì)應(yīng)位置發(fā)生了變化，對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)灰度值會(huì)有一定的差異，據(jù)此可以圈定出滑坡范圍。此時(shí)，由滑坡產(chǎn)生的裂縫僅存在于滑坡后拍攝的影像中，與滑坡前的影像相比，對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)灰度值不同。因此，該模型能夠圈入滑坡裂縫，該模型圈定的范圍既包括滑坡體區(qū)域，又包括滑坡裂縫。因此，相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿Χǖ幕聟^(qū)域減去基于影像特征點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型圈定的滑坡區(qū)域，便可得到滑坡裂縫區(qū)域。

1.4 研究思路

本研究提出了一種單像近景攝影測(cè)量滑坡裂縫探測(cè)方案，該方案首先采用基于影像同名點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型和相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿Χɑ品秶?，在基于影像同名點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型中，對(duì)影像進(jìn)行同名點(diǎn)匹配時(shí)，從SIFT、SURF和ASIFT 3種算法中優(yōu)選出SIFT算法作為本研究方案的影像匹配算法；其次，將2種模型的圈定結(jié)果進(jìn)行疊加分析，進(jìn)一步圈定滑坡裂縫區(qū)域（圖2）。

2 試驗(yàn)分析

2.1 影像匹配算法適應(yīng)性試驗(yàn)

2.1.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取

為研究SIFT、SURF、ASIFT 3種算法在排土場(chǎng)邊坡監(jiān)測(cè)環(huán)境中的適應(yīng)性，選擇某一大型排土場(chǎng)作為試驗(yàn)區(qū)，該排土場(chǎng)內(nèi)堆積有大量煤矸石，通過(guò)改變相機(jī)攝影瞬間的外方位元素和觀測(cè)時(shí)間，實(shí)現(xiàn)影像旋轉(zhuǎn)、縮放、亮度變化及仿射變換。影像旋轉(zhuǎn)通過(guò)旋轉(zhuǎn)相機(jī)實(shí)現(xiàn)，每次旋轉(zhuǎn)10°拍攝，共獲得17組像片。為保證其他參數(shù)一致，便于實(shí)現(xiàn)影像縮放，通過(guò)改變攝影距離拍攝影像，初始攝影距離為10 m，每次增大1 m攝影距離，共獲得32組像片。亮度變化通過(guò)在不同時(shí)段拍攝實(shí)現(xiàn)，10∶00～16∶00每隔0.5 h拍攝1次，共獲取了13組像片。仿射變換通過(guò)在煤矸石堆前方畫(huà)一圓弧，改變相機(jī)在圓弧上的位置拍攝影像實(shí)現(xiàn)，圓弧半徑10 m，圓弧上每隔1 m拍攝1次，共獲得19組像片。部分影像如圖3～圖6所示。

2.1.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

分別采用SIFT、SURF、ASIFT算法對(duì)獲取的旋轉(zhuǎn)、縮放、光照變化及仿射變換情況下的影像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配。匹配影像為從第1幅影像開(kāi)始的相鄰2幅影像。采用RANSAC算法剔除匹配粗差［19-24］。分別對(duì)4類影像進(jìn)行了15組、31組、12組、18組試驗(yàn)，各算法的平均匹配點(diǎn)數(shù)N—及平均運(yùn)行時(shí)間T—見(jiàn)表1。由表1可知：SURF算法匹配點(diǎn)數(shù)最少，但運(yùn)算速度最快，故而不適宜采用該算法進(jìn)行滑坡監(jiān)測(cè)；除了縮放影像外，SIFT算法的匹配點(diǎn)數(shù)量?jī)?yōu)于ASIFT算法，SIFT算法的運(yùn)算速度與ASIFT算法相當(dāng)。由于在滑坡發(fā)生初期（即產(chǎn)生滑坡裂縫）便需進(jìn)行預(yù)警，此時(shí)滑坡影像發(fā)生仿射變換的程度較小，故ASIFT算法的優(yōu)勢(shì)無(wú)法有效體現(xiàn)，SIFT算法更適用于邊坡滑坡裂縫監(jiān)測(cè)。

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2.2 滑坡區(qū)域圈定模擬試驗(yàn)

露天礦開(kāi)采、道路工程、水利水電工程中形成的邊坡以松散地表土為主，混以大量碎石塊，故試驗(yàn)觀測(cè)目標(biāo)選取地表土和石塊混雜的斜坡。為使斜坡滑移，在斜坡下埋置襯墊，試驗(yàn)依靠人力牽引襯墊，引起表層土形成滑移。依據(jù)實(shí)際存在的滑坡坡度，在室外空曠地區(qū)堆砌一人工土堆，該土堆斜坡坡度約為0.65（坡面角約33°）；襯墊尺寸為1m×1m（長(zhǎng)×寬）。攝影采用佳能EOS 450D數(shù)碼相機(jī)，相機(jī)固定焦距29 mm，拍攝距離2 m，地面分辨率0.36 mm。相機(jī)調(diào)平后不可在水平或豎直面內(nèi)轉(zhuǎn)動(dòng)，在試驗(yàn)過(guò)程中，應(yīng)確保相機(jī)拍攝中心對(duì)準(zhǔn)同一目標(biāo)。滑動(dòng)距離約15 cm，均勻間隔獲取20幅影像。滑移前、滑移中和滑移后各階段的代表性影像如圖7所示。

分別采用基于SIFT特征點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型和相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ吞幚碓囼?yàn)影像。SIFT特征點(diǎn)匹配時(shí)，相鄰影像匹配點(diǎn)數(shù)平均為7 291個(gè)；滑移前第1幅影像和滑移后最后1幅影像的匹配點(diǎn)數(shù)為6 850個(gè)，根據(jù)影像匹配結(jié)果圈定了滑動(dòng)范圍（圖8（a））；相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屠没魄暗?幅影像和滑移后最后1幅影像作差，圈定了滑動(dòng)范圍（圖8（b））。圖8中2種模型的滑動(dòng)區(qū)圈定范圍作差后所得的區(qū)域即為滑坡裂縫區(qū)域（圖9）。

3 結(jié)語(yǔ)

提出了一種基于單影像近景攝影測(cè)量的滑坡裂縫探測(cè)方案，該方案分別采用基于SIFT特征點(diǎn)的二維場(chǎng)位移矢量模型和相鄰影像對(duì)應(yīng)像素灰度值跳躍檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)滑坡進(jìn)行探測(cè)，并對(duì)兩者的探測(cè)結(jié)果進(jìn)行疊加分析，從而對(duì)滑坡裂縫進(jìn)行了圈定，模擬試驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)了該方案的有效性。由于實(shí)際滑坡與模擬試驗(yàn)環(huán)境存在一定的差異，因此該方案仍需結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行完善，其性能也需進(jìn)一步進(jìn)行工程驗(yàn)證。