基于無人機航測技術的干流河道泥沙沉積量監測方法

魯華鋒

(深圳市水務規劃設計院股份有限公司，廣東 深圳 518100)

0 引 言

隨著城市的快速發展，水利工程、城市建筑以及景觀等不斷占據自然土地，土地面積銳減、植被覆蓋率大幅度下降。同時為了獲取更多土地資源、各項能源，亂砍亂伐、填海造田、填湖造田等破壞生態的行為日漸增多，使土地水土保持率不斷下降，大量河流出現泥沙沉積問題，威脅下游生存安全。針對上述問題，文獻[1]以實驗測試手段提取河道水質，根據不同河道的水質指標，判定河道泥沙流動情況[1]。本文利用無人機航測技術，研究全新的干流河道泥沙沉積量監測方法。無人機航測技術依靠無人機的無線飛行能力，將被攝對象的拍攝影像作為研究基礎，以此獲得存在感非常微弱的目標[2]。此次研究的監測方法，將提高監測結果的精確程度作為目標，為河道治理工作提供可靠的數據。

1 基于無人機航測技術的干流河道泥沙沉積量監測方法

1.1 提取干流河道泥沙沉積規律

干流河道多位于山地、丘陵以及峽谷之間，這些區域的溝谷深度和密度較大，山體破碎程度嚴重，經雨水沖刷會有大量的泥沙匯入干流河道中。若監測的干流河道在不同的水文站、水電站附近，則可以依靠歷年來這些水電站收集的輸沙率、含沙量、懸移質輸沙量以及輸沙模數等參數，提取附近干流河道泥沙沉積規律。若監測的干流河道附近沒有水文站或水電站，則根據現有的單位徑流輸沙模數，估算干流河道單位徑流。單位面積上的河流年平均輸沙量計算公式為：

(1)

由于輸沙模數有自身的計算公式，所以參考該參數的一般計算方程，可以得到河流多年平均含沙量的一般計算表達式：

(2)

式中：C為河流多年平均含沙量；SC為單位徑流輸沙模數；d為流域多年平均年徑流深[3]。

根據上述公式得到的計算結果C，分析日平均流量與含沙量之間存在的關系。為了便于獲得干流河道泥沙沉積規律，利用下列公式描述二者之間的關聯：

(3)

式中：Ci為第i變化階段的河流多年平均含沙量；A為公式固定系數；Hi為第i變化階段的日平均流量；H0為含沙量為零的分界流量[4]。

通過上述計算公式，獲取日平均流量與含沙量之間在不同階段中的變化情況，結合監測區域的地理概況、河流情況以及附近的觀測資料，提取干流河道泥沙沉積規律，并將該結果作為無人機航測技術應用下參考的監測邊界限制條件，為無人機的監測位置選點提供數據。

1.2 推算干流河道泥沙傳輸過程

監測干流河道泥沙沉積量的過程中，除了從坡面匯入到河道中的泥沙，還包括隨徑流進入到河道中的泥沙。當兩種來源的泥沙總量超過河道水流的挾沙能力時，這些泥沙就會沉積在河道之中；當兩種來源的泥沙總量小于河道水流的挾沙能力時，此時的泥沙會在水流的帶動下，被分散到河道的各個段落之中，不會出現泥沙沉積或堆積的問題。這里提出的兩種泥沙被統稱為可供沙量，也就是隨著水流進入到河道中的泥沙總量。利用上一節獲得的Ci值，設置侵蝕數學模型MUSLE的限制參數，計算干流河道中被攜帶卷入河道中的泥沙總量，公式為：

(4)

式中：sed為進入干流河道的泥沙總量；sed*、sedt-1分別為MUSLE模型在延遲時間t-1下，獲得的河道泥沙總量；a為受到約束的地表徑流延遲系數；T為泥沙完全匯入到干流河道所需的時間[5]。

泥沙每次進入干流河道時，其匯入濃度以及每次匯入時水流的挾沙能力都是不同的，下列公式為泥沙匯入濃度與水流挾沙能力評價公式：

(5)

各個來源的泥沙匯入干流河道后，產生泥沙輸移，而干流河道泥沙傳輸過程，也就是泥沙輸移過程，直接影響干流河道泥沙的沉積位置。結合上述計算分析結果，計算河道的懸浮泥沙量，公式為：

sed′=(F-P)×V2×γ×φ

(6)

式中：V2為河道水流總流量；γ、φ分別為河道可蝕性因子和覆蓋因子。

最終的河道泥沙傳輸過程計算公式為：

(7)

式中：u1、u2分別為單位時間內的泥沙流出量以及水量[6]。

按照上述計算過程，實現對干流河道泥沙傳輸過程的推算與分析。

1.3 布設無人機監測航高和航線

結合上述影響干流河道泥沙沉積的數據，布設無人機監測航高和航線。無人機飛行航高與航線的設定，均可以利用自身攜帶的軟件，通過起點、終點以及地面分辨率等參數綜合獲得。但根據該技術的使用發現，干流河道的地面高低起伏較大，設定的起點、終點位置不在同一水平線，導致監測航高、航線和控制點等參數降低無人機航測數據的精確程度。為此，以航攝影像平均分辨率為監測前提條件，改進無人機監測航高的確定過程。該改進方法的第一步利用衛星地圖獲取待監測區域的DEM數據；第二步利用軟件導出待監測區域的*kml數據包，并裁剪數據包中的DEM數據；第三步統計裁剪后的數據，得到干流河道監測區域的平均航測高程；第四步結合航空攝影規范中提到的具體要求，利用下列公式計算獲得無人機航測高度：

(8)

式中：j為安裝的相機拍攝鏡頭焦點距離；o為通過衛星地圖顯示的影像地面分辨率；θ為獲得的像元規格[7]。

完成第四步操作后，將該結果與航測條件下的影像地面分辨率進行比較，當衛星地圖的比例尺為1∶500時，則要求o值滿足o≤5的條件；當衛星地圖的比例尺為1∶1 000時，要求o滿足o∈[8,10]的條件；當衛星地圖的比例尺為1∶10 000時，要求o滿足o∈[15,20]的測量條件。

通過現場人工檢驗的方式確定干流河道的泥沙沉積監測點，根據式(8)的計算結果，減去該點處的高程，得到無人機的監測航高。而選擇最優航線能降低監測區域影像的重疊率，所以選擇無人機監測航線時，將監測區域的邊界線進行局部外延處理，然后將這些數據上傳到遙控器內，通過攝影測量模塊掃描干流河道泥沙傳輸過程，以此選擇無人機航測過程中的最優航線。在監測過程中，要實時觀察周圍的自然環境，當出現突發問題時要盡快調整飛行線路，避免監測任務中出現航測事故[8]。

1.4 自動生成泥沙沉積量監測數據表

在布設無人機監測航高和航線的前提下，利用無人機航測技術監測干流河道泥沙沉積量，自動生成泥沙沉積量監測數據表。無人機航測技術獲得河道四周的坡度、河道與地表之間的距離，利用三角函數計算原理，獲取沉積層寬度，得到干流河道沉積層在垂直方向上的沉積面積，公式為：

(9)

式中：x、y為上層、下層沉積層兩坡之間的距離；R為上層沉積層與下層沉積層之間的距離[9]。

無人機航測技術根據該公式的計算結果，生成沉積層剖面圖，利用I描述剖面圖的上底面面積，利用I′描述剖面圖的下底面面積，設置整個三維剖面圖的高度為K，則該影像的體積為：

(10)

當河道水流第一次挾沙傳輸時，會在河道內形成一個沉積旋回層，同時河道水流的挾沙傳輸存在不同的挾沙能力，不存在靜止條件，所以整個挾沙傳輸運動形成的泥沙沉積量可通過下列公式獲得：

(11)

式中：n為固定時段內的河道水流挾沙次數；Zi為第i個節點處的泥沙沉積體積[10]。

通過上述過程實現對干流河道的實時監測，每當河道的挾沙傳輸指數超過限定值時，航測技術根據式(11)得到泥沙沉積量。河道水流是一直運動的，為了得到清晰的監測結果，無人機航測技術每間隔一段時間，就利用式(11)生成實時泥沙沉積量數據，并以表格的形式反饋給監測中心。至此，基于無人機航測技術實現干流河道泥沙沉積量監測。

2 實驗與分析

2.1 實驗準備

實驗選擇瑞士的無人機EBEE PLUS作為監測工具，將該設備與五通道多光譜相機之間建立連接，監測不同條件下的干流河道泥沙沉積量。圖1為應用無人機航測技術而選擇的監測硬件。

組裝圖1顯示的設備，利用無人機航測技術監測干流河道泥沙沉積量。為了保證實驗測試結果真實可靠，引入3種傳統監測方法作為對照A組、對照B組和對照C組，比較不同監測方法之間的差異性。預設的測試時間為2020年12月，由于社會大環境限制，將實驗時間調整至2021年3月。進行現場監測任務之前，選取一段干流河道作為實驗測試對象，利用在線徑流泥沙監測儀，測量河道中的泥沙實際沉積量。圖2為泥沙實際沉積量測試階段中應用到的測量設備，圖3是為此次實驗選擇的測試對象。

圖1 無人機與五通道多光譜相機

圖2 監測儀與遠程顯示設備

圖3 實驗測試對象

實驗從每天上午的8點50分正式開始，第一階段利用圖2所示的設備，測試當天的干流河道泥沙沉積量。圖4是為期22天的干流河道泥沙沉積量測量結果。

根據圖4顯示的真實測量結果可知，兩次測試下的干流河道泥沙沉積量高度近似，說明該測量結果真實可信，可用于衡量3組監測方法的監測結果。由于監測任務是為了獲取泥沙沉積量，所以在實驗開始之前，對多光譜傳感器進行校正，獲取絕對的反射率數據。準備完畢后，分別利用3組方法圍繞圖4開始測試。

圖4 干流河道泥沙沉積量實際測量結果

2.2 結果分析

在同一實測時間段內，分別利用文中的監測方法及選擇的3組傳統監測方法，監測圖3河道的泥沙沉積量。其中，文中方法組合圖1顯示的無人機與五通道多光譜相機，進行泥沙沉積量監測；3組傳統方法各自采用不同的技術，監測河道泥沙沉積量。圖5為3組監測方法與實際值的比較結果。

圖5 不同方法的監測值與實際值比較結果

根據圖5顯示的測試結果可知，只有實驗組方法得到的監測結果接近圖4所示的真實值。而3組傳統方法的監測結果與圖4所示的真實值之間，存在極大的監測數據誤差。為了進一步說明實驗結果之間的差異性以及不同方法之間的監測效果，利用公式計算4組方法得到的泥沙沉積量監測值，與真實測量值之間的平均相對誤差，根據得到的計算結果，論證不同方法的數據監測效果。計算公式為：

(12)

式中：λ為平均相對誤差；M為數據總數量；Q1為不同方法的泥沙沉積量監測結果；Q2為圖4所示干流河道的實際泥沙沉積量。

利用上述公式，計算4組監測數據與真實測量值之間的平均相對誤差，得到的計算結果通過表1進行比較。

表1 平均相對誤差統計表

計算4組平均相對誤差的平均值，按照表1所示的先后順序，保留小數點后4位分別為1.006 7%、6.806 7%、10.766 7%及18.146 7%。根據上述實驗測試結果可知，基于無人機航測技術的監測方法得到的干流河道泥沙沉積量監測數據更準確。

3 結 語

此次研究結合現有的監測方法，將無人機航測技術作為創新點，提出全新的干流河道泥沙沉積量監測方案，為河道泥沙治理以及上游水土保持工作提供更加科學可靠的技術。但綜合此次整體研究過程來看，提出的監測方法試用的次數太少，當監測條件存在大風、雷雨或者是霜雪氣候時，該監測方法的應用效果還有待驗證。今后在社會大環境允許的前提下，可以挑選適當的天氣，在保證安全的前提下，通過多組條件測試該方法，及時調整存在的不足。