基于無人機技術的山區裸露地表微徑流信息分析

梁慶業 陳燕奎 林月鳳 陳靜儀 姚浩榮

摘要：為了分析低山丘陵區裸露地表微徑流發育特征，將無人機航測技術應用于山區裸露地表微徑流發育的調查中，獲取并生成了研究區域2cm分辨率的三維傾斜和正射影像數據，采用GIS表面分析、水文分析和數理統計方法，通過坡度、坡向、高程剖面、河網分布等數據可視化分析微地形中地表表層微徑流發育特征。結果表明：（1）基于無人機技術提取的數據反映研究區域地勢北高南低，整體坡度25°～45°，裸露地表層溝壑縱橫，水流侵蝕較為嚴重;（2）從提取的坡度、坡向、粗糙度及流量數據可知，在宏觀上，該區支流流向大致相同，支流長度較短，級數少，深度淺，支流流域面積差別不大;從微觀上，地表徑流分布較雜亂，土質節理發育較為成熟，干流轉折較少，流量從坡上683mm到坡下231mm，并利用Strahler河網分級工具設置閾值為1000的徑流線數據，提取徑流數量為98593條。

關鍵詞：無人機;坡度坡向;粗糙度;微徑流

中圖分類號：S152.3 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）02-0020-04

松散裸露的土質是水土流失的主要沙源之一[1]，人為破壞植被導致表層土質失去保護，在山區和礦區尤為嚴重。季風區內的低山丘陵地區裸露地的生態系統恢復和重建是近年來土地合理利用所關注的焦點[2]。文獻研究可知，有研究人員采用針板法[3]，通過研究地表粗糙度來研究土壤的發育情況;有采用遙感影像分析法[4-5]和GIS技術[6-7]，通過獲取遙感分析和GIS空間演變來研究土壤變化過程;也有人通過無人機技術[8-9]研究地形地貌信息等。本研究將基于“無人機+GIS技術”，獲取地形三維數據，通過GIS空間分析方法獲取地表粗糙度、坡度坡向、土壤紋理、微地形、微徑流并對土壤物理性質進行統計分析，獲取土壤發育情況，建立微地形三維模型，使土壤表層的解譯分析更加直觀清晰，對地表微徑流形成發育的過程進行監控，讓分析結果更加立體準確，更好地為水土保護的決策提供數據基礎。

1 研究區概況與實驗流程

1.1 研究區概況

研究區位于廣東省梅州市城東鎮境內X019的小山丘，如圖1所示。該實驗區地處沙場周邊，早期人為開發明顯，土壤裸露，侵蝕明顯，從現場的考察來看研究區的位置是沙場的堆沙范圍以外，通過對現場人員的訪談可知，至少有5年時間未對該研究區開展挖填堆行為，人為干預少，對研究區內的地表徑流發育干預少，地表徑流作用主要靠天然降雨和地形影響，全年降雨量為1600mm，總體坡面朝向是西南向，降水主要集中在4月～10月，而且從實地考察的情況來看，地表除了有少量雜草外，并無其他附著物。

1.2 數據獲取及預處理

深入實驗地塊考察，利用無人機（大疆精靈4RTK）近景影像數據采集（采用近地面手動航線規劃拍攝），設置距地面相對高度為5米～10米，有效像素為2000萬，獲取實驗場的高清光學圖像和POS數據。接著基于Smart3D軟件生成白膜圖形、數字正射影像圖等。利用ArcGIS軟件的空間分析功能對數字高程模型進行地表粗糙度分析、坡度分析、坡向分析、土壤紋理分析、流量分析，并利用Strahler河網分級法對分析的成果進行分等定級對土壤表層微徑流發育進行評估。

2 數據處理與空間分析

2.1 基于Smart3D軟件的無人機影像地表紋理三維重建

利用Smart3D軟件將采集的光學影像數據進行圖像勻光勻色、空中三角坐標解算、連接點檢查與三維模型重建等操作，三維建模后核查模型數據精度，本次實驗模型精度小于2cm的誤差。在外業航測時采用近地面手動航線規劃拍攝，對于研究區單面坡度地表數據更加精細，建模立體感更加明顯，研究區數字正射影像，如圖2所示。

2.2 基于ArcGIS的空間分析

1）裸露地表的坡度坡向分析

地形指標是最基本的自然地理要素，也是對人類生產和生活影響最大的自然要素，地形指標的提取對水土流失、土地利用等方面研究起著重要的作用。通過運用ArcMap軟件 Spatial Analyst表面分析中的坡度和坡向工具，可以獲得研究區的坡度和坡向特征，如圖3、圖4所示，依據《全國土壤侵蝕分類分級標準》（SL190-2007）并參照崔吉林等[10]的坡度等級劃分，結合實際需要將本研究區內的坡度按照0°～15°、15°～25°、25°～45°、45°～60°、>60°共5個等級，統計出不同坡度坡向下的土壤質量分級表（見表1）。

利用坡度坡向數據對土壤流失和土壤質量進行評價符合土壤分類規則，可以對土壤表層的土質侵蝕進行分析，數據顯示同一地區不同坡度和坡向之間的土壤表層土質發育質量有一些差異，該研究區的坡面基本是朝南和東南兩個主方向，東向和西南向兩個次方向，主方向和次方向占比約99.95%。整個研究區坡面坡度在25°～45°之間，而且坡度<45°的土壤表層發育質量較優。

2）裸露地表粗糙度分析

土壤表面粗糙度為一定區域內土壤表面的不規則度，受土壤質地、粒徑、巖屑及植被覆蓋等因素的綜合影響[11]。土壤表面的粗糙度受土壤質地、顆粒等影響，地面粗糙度會影響地表含水量、滲入、地表徑流并最終影響泥沙的搬運和沉積[12]，粗糙度反映了地表的起伏程度，是許多陸面過程的關鍵影響因子。本研究利用無人機近景拍攝獲取研究區的三維點云數據，生成數字高程模型數據，運用ArcGIS中的粗糙度分析工具分析地面的粗糙度特征（如圖5所示），運用土壤粗糙度的運算公式：

（1）

式中，假設ABC是一個柵格單元的縱剖面，a為次柵格單元的坡度，則AB面的面積為次柵格的表面積，AC面的面積為此柵格的投影面積，其中有cos a=AC/AB，則為此柵格單元的地面粗糙度。

利用攝影測量法測得的三維表面從各角度均可獲取粗糙度值，比一般針板法效率要高很多，從圖中可以清晰地反映地表的粗糙度，總體的特征是：坡度與粗糙度呈正相關關系，坡度越緩，地表粗糙度越小，反之則越大;提取了不同高程的粗糙度曲線（A線）和同高程的粗糙度曲線（B線），從兩條剖面線反映了兩條正交線剖面曲線沒有太大的關系，但反映出研究區地表粗糙程度在各個方向上存在空間異質特征。

3）微徑流分析

掌握微徑流數據對實驗至關重要，對試驗的數據進行河網、流量和流向混合分析，進行洼地判斷、計算洼地貢獻區域、深度再提取洼地，可得到匯流累積量數據，再進行流向分析。河流量匯聚在坡下區域，其區域正是坡度最小區域，地勢越低，重力作用下的侵蝕就越弱，不能形成固定的河床，從徑流上游發跡地到山麓，干流河床受影響較小，因此能較好地發育;河床轉折少是因為該研究區整體坡度較順、土質較為松散、質地較均勻，不具備令其多次轉折的發育條件，因此山坡上土壤發育差;多數養分經過地表微徑流的運動被帶到了山坡下，導致坡下養分高，土壤發育良好，但試驗區域四周地形不一致，導致邊緣區域有不同程度的拉伸影響數據成果（見表2）。

通過河網的生成可以掌握土壤的運動軌跡和到達地，通過河網分布的密集程度和分支情況可以更多角度地評估土壤的發育情況。河網的生成是基于匯流累計矩陣的，為了進一步減少高程模型的誤差，需要運用ArcGIS對數字高程模型進行預處理，對DEM求正負坡向變率，再通過公式：

（2）

其中SOA1為坡度數據值和SOA2為反地形DEM坡向數據的坡度數據值。

該式得到更準確的DEM，再利用ArcToolbox中的Spatial Analyst工具進行流向和河網提取，河網的提取需要設定閾值，不同級別的溝谷對應不同的閾值，不同區域相同級別的溝谷對應的閾值也不同。實際工作中設定閾值應通過不斷實驗、結合土壤植被等資料輔助檢驗方法確定。本文閾值嘗試了多重閾值的河網，為了不同閾值下的河網數據信息顯示，本研究從閾值為1000、10000、50000河網數據進行地圖可視化，對河網進行平滑處理并統計河網的數量和精細化，由此選擇評價最適合的閾值作為此地表微徑流河網信息提取值。

通過多次實驗分析可知：閾值設置越小，徑流線提取數量就越多，細微徑流體現精細化，閾值設置得越大提取的徑流就會越少，只能提取到規模較大的徑流，顯得比較粗糙（見表3），但閾值并非設置得越小，越有利于地表徑流的真實反映。從1～50000的閾值設置實驗中，模擬提取的地表微徑流發育情況結合實地調研，作為小范圍地表微小徑流發育分析，閾值為1000的徑流線數據，可挖掘的微小徑流數據量更符合現狀地表雨水侵蝕而產生的微徑流發育特征，故采用閾值為1000的地表徑流分級實驗參數值，因此提取河流流量從坡上683mm到坡下231mm，徑流數量為98593條。利用Strahler河網分級工具，根據支流數對河流類型進行識別和分類，分類圖如圖6所示，其得出的結論：總體地勢北高南微小溝壑縱橫，地表受侵蝕嚴重地形在宏觀上看，屬于洼地支流流向大致相同支流長度較短，級數少，深度淺流域面積差別較大，地勢越低，徑流分布越雜亂，干流長度較短，轉折較少，小徑流越多，土壤的發育總體情況較好。

3 地表微徑流節理發育特征及影響機制

3.1 微徑流節理發育特征

從實地調研和微徑流數據分析可知，山坡上段土壤發育相對差、山坡中段土壤發育情況極差、山坡下發育情況較好的基本特征。主要原因是研究區地勢為北高南低，坡向主方向為東南向和南向，地表流水侵蝕作用強，下蝕為主，側蝕為輔，山坡中段的土壤沖刷率高;坡頂作為分水線，因坡度較大，導致雨水下落時沖擊力過大，將部分發育好的土壤沖刷走;地表徑流的集水盆主要是坡底，土壤在雨水和地形的相互作用下從上往下運動，在坡下形成沖積扇等特征;該區的土質發育程度不均一，結合降水，在地形的影響下集水、匯水形成地表微徑流，與河流的發育初期相似。

3.2 影響機制

研究區植物稀少，土層裸露，雖然在沙場邊沿，但多年未受到人類活動的影響，首要考慮的內生因素有土質層厚度、沙粒大小、土壤黏性等，還有本身地區坡度坡向等因素，該區屬紅壤土質，其具有較好的黏性，在降雨過程中的坡面侵蝕一般遵循濺蝕—片蝕—細溝侵蝕的規律，形成雨滴和水流剝蝕土壤顆粒、徑流搬運泥沙的產沙模式[13]，而且坡度較陡，水流速受到重力等影響，加劇該地區土壤的沖蝕。其次要考慮區內雨水外力因素，在強降雨的影響下，降雨強度越大，沖刷力越強，形成的地表微徑流與在重力因素下形成的地表微徑流向不同方向延展等。

4 結語

基于無人機技術的山區裸露地土質表層節理發育評估技術，運用無人機低空攝影測量加GIS技術對裸露地進行地表微徑流信息提取，本文應用ArcGIS的空間分析功能對研究區的坡度、坡向、地表粗糙度和流量等地形因子進行提取，探析無人機低空攝影測量與GIS技術結合下，對地表微徑流信息提取的技術支持，得出以下結論：

（1）運用無人機低空攝影測量加GIS技術對裸露地進行地表微徑流信息提取是可行的，而且較傳統的針板法效率更高，可多維及不同角度獲取某點位置的徑流粗糙度剖面，而且減少了作業人員在外監測工作量，只需要一人一機即可完成工作。

（2）從提取的坡度、坡向、粗糙度及流量數據來看，精度較高，可靠性較好;另外利用從1～50000的閾值設置實驗中閾值為1000的徑流線數據，可挖掘的微小徑流數據量更符合現狀地表雨水侵蝕而產生的微徑流發育特征，利用Strahler河網分級工具，提取的徑流數量為98593條。

參考文獻：

[1] 劉金龍，周陽陽，吳海晶，等.基于人工傾斜攝影測量的微地形三維建模方法研究[J].中國水土保持，2019（4）：41-45.

[2] 高尚.基于無人機的小流域地形提取技術[D].鄭州：華北水利水電大學，2017.

[3] 黃皓中.基于無人機數據的露天礦三維時空對比及微地貌分析[D].北京：中國地質大學（北京），2018.

[4] 陶浩然，陳權，李震，等.近景攝影測量提高裸露地表粗糙度測量精度[J].農業工程學報，2017，33（15）：162-167.

[5] 金珊.切溝微地形土壤水分及大孔隙特征研究[D].沈陽：沈陽農業大學，2018.

[6] 張建，趙建平.上覆土層節理巖質邊坡穩定性數值分析[J].長江科學院院報，2015，32（2）：108-113.

[7] 吳倩.基于無人機航拍影像和GIS技術的土壤侵蝕監測研究[D].貴陽：貴州大學，2016.

[8] 鄒長慧，謝曉堯，周忠發.無人機低空航拍遙感系統在貴州高原山區的應用前景探討[J].貴州師范大學學報（自然科學版），2011，29（2）：24-28.

[9] 孔嘉旭，谷天峰，孫彬，等.基于無人機攝影測量技術的滑坡變形研究進展[J].科學技術與工程，2020，20（28）：11391-11399.

[10] 崔吉林，陳麗，方向京.松花壩流域不同坡度及坡向土壤侵蝕的特征研究[J].西部林業科學，2012，41（6）：63-67.

[11] Thomsen L M，Baartman J E M，Barneveld R J，et al.Soil surface roughness：comparing old and new measuring methods and application in a soil erosion model[J].SOIL，2015，1（1）：399-410.

[12] Amoah J K O，Amatya D M，Nnaji S.Quantifying watershed surface depression storage：determination and application in a hydrologic model[J].Hydrological Processes，2013，27（17）：2401-2413.

[13] 張建文，李鵬，高海東，等.覆沙坡面微地形變化與侵蝕產沙的響應關系[J].干旱區研究，2020，37（3）：757-764.

【通聯編輯：代影】