無人機機載LiDAR技術在抽水蓄能電站庫區巖溶識別中的應用

鄭 鵬,魏星燦,李 寧,李 強,陳江攀

(1. 京創智慧科技有限責任公司,四川 成都 610052; 2. 中國電建成都勘測設計研究院有限公司,四川 成都 610072)

我國西南地區水利資源十分豐富,是水電開發的重要區域,截至2021年10月,四川省水電裝機容量為8 596.79萬kW,占全國電力裝機總量的21.2%,占四川省78.21%。抽水蓄能電站是一種特殊形式的水電站,一般由上水庫、下水庫、輸水道、廠房及開關站等部分組成,其利用電力負荷低谷時的電能,將低處下水庫的水抽到高處上水庫中,待到電力負荷上升時,再通過發電機組將上水庫的水放回下水庫,以補充電能的不足[1]。其具有調峰、調頻、調相、儲能、系統備用和黑啟動等功能,體現出超大容量、系統友好、經濟可靠、生態環保等優勢,對于保障電力系統安全穩定運行、提升新能源消納水平和改善系統各環節性能具有重要支撐作用。四川省“十四五”規劃中將抽水蓄能作為重點實施項目,發揮其調峰填谷作用。

我國西南地區碳酸鹽巖具有分布面積廣、連續、集中等特征,出露面積約53.26萬km2,占土地面積的27.36%[2]。在碳酸鹽巖發育地區建設抽水蓄能電站面臨巖溶工程地質問題,如巖溶塌陷、滲漏及洞室巖溶涌水等[3],全面、快速、精準地查明工程區內巖溶問題將對工程建設有重要意義。傳統人工路線地質調查方式效率低、危險性高、控制精度有限,且對于高山峽谷地區具有局限性[4]。機載LiDAR技術可有效濾除地面植被的影響,獲取高精度的真實地表紋理信息,從而識別地表巖溶地質現象,具有高效、全面等優勢[5]。近年來,國內已有學者將機載LiDAR技術應用于抽水蓄能電站工程測量中,如文獻[6]將機載激光雷達技術應用于抽水蓄能電站大比例尺地形圖測繪中;文獻[7—8]利用機載激光雷達攝影測量技術開展抽水蓄能電站測量工作,提高了作業效率;文獻[9]利用機載激光雷達技術獲取庫區三維地形數據,通過DEM計算得到庫容曲線,體現了機載激光雷達技術在庫容計算中的優越性。此外,該技術還被廣泛應用于林業調查[10]、礦山治理[11]、工程勘測[12-13]、地質災害調查[14-16]等領域。該技術在工程地質行業仍具有廣闊的應用前景,尤其在高植被復雜山區具有其獨特的優勢[17-18]。

本文基于機載LiDAR技術,獲取四川省某抽水蓄能電站庫區激光點云和光學影像數據,通過搭建三維解譯平臺,開展巖溶遙感解譯工作;同時結合野外現場復核,以查明庫區內巖溶發育情況,并分析巖溶分布規律。

1 測區概況

抽水蓄能電站庫區位于四川省東北部,地處前龍門山地與四川盆地西北部的結合地帶,屬亞熱帶季風性濕潤氣候區,雨量豐富,四季差異明顯,年平均降雨量為1300 mm。測區面積為10 km2,區內相對高差最大為915 m,地形坡度較陡,一般在30°以上,植被茂密,為常綠闊葉林,林下灌木、草本茂密。區內主要出露有泥盆上統茅壩組(D3m)、沙窩子組(D3s)、中泥盆上統觀霧山組(D2g)等碳酸鹽巖地層,巖溶發育強烈。其中,巖溶漏斗、巖溶洼地及落水洞等溶蝕問題(如圖1所示)成為抽水蓄能電站工程建設與運營安全的主要不利因素之一。

圖1 庫區內溶蝕現象

2 數據獲取與處理

2.1 數據獲取

本文機載LiDAR數據獲取采用飛馬D20無人機平臺,該飛行平臺結構穩定,任務載荷能力強,具有載重大、航時長的特點,數據獲取現場如圖2所示。為滿足茂密植被區域大高差、高精度激光點云數據獲取要求,采用DV-LiDAR20激光雷達系統,結合飛馬無人機管家軟件設計仿地飛行航線;同時采集激光點云和光學影像數據,以保證區內影像分辨率和點云密度的一致性。設計影像地面分辨率為6 cm,設計激光點云密度為60點/m2。航向重疊度為80%,旁向重疊度為70%,飛行時速為10 m/s,具體參數設置如圖3所示。

圖2 數據獲取現場

圖3 航攝參數

2.2 數據處理

對獲取的激光點云數據進行POS解算、航帶平差、去噪濾波、分類處理,得到地面點云與非地面點云數據,采用TerraSolid軟件獲得DSM、DEM成果,格網間距為0.2 m;同時基于機載同步光學影像和POS數據生成DOM成果,影像分辨率為0.1 m,如圖4所示。

圖4 測區三維成果數據

3 機載LiDAR遙感解譯技術

3.1 解譯場景搭建

采用EarthSurvey軟件搭建多源遙感數據綜合解譯平臺。將LiDAR數據成果DOM、DEM、山體陰影(Hillshade)和其他基礎地質數據導入平臺,創建三維地質解譯沙盤,建立巖溶解譯標志,開展巖溶工程地質問題的解譯工作。

3.2 解譯方法

基于測區水文地質、環境地質背景資料,結合碳酸鹽巖地層的巖溶地貌特征,采用三維模型、二維影像相結合的技術方法,建立巖溶遙感解譯標志。以機載LiDAR數據成果為依據進行初步解譯,在野外復核的過程中對解譯標志和初步解譯成果進行驗證,并進一步開展詳細解譯[19]。解譯技術流程如圖5所示。

圖5 解譯技術流程

4 解譯成果

4.1 巖體產狀解譯

在三維地質解譯沙盤中,測區地層層狀紋理清晰,走向線性特征明顯,延伸穩定(如圖6所示)。基于EarthSurvey三維解譯平臺,通過“地災分析”—“結構面測量”模塊對巖層結構面進行識別和測量(如圖7所示),對比野外現場復核成果可知,巖體結構面測量與現場測量吻合程度高,具有較高的準確性與可靠性。

圖6 三維模型地層紋理

圖7 層理產狀測量

上水庫區共解譯出4組優勢結構面,層理面產狀:310°～350°∠35°～60°,節理面產狀:40°～80°∠20°～70°、220°～260°∠50°～75°、110°～150°∠20°～70°。輸水線路共解譯出4組優勢結構面,層理面產狀:310°～340°∠40°～65°,節理面產狀:25°～40°∠45°～65°、250°～270°∠40°～60°、145°～185°∠30°～70°。下水庫區共解譯出4組優勢結構面,層理面產狀:310°～340°∠45°～75°,節理面產狀:30°～85°∠40°～75°、100°～150°∠30°～55°、180°～230°∠30°～80°。

4.2 地層巖性解譯

工程區植被茂密,基巖裸露較少,從光學影像上對地層進行直接辨識存在較大困難。從濾除植被的數字高程模型上,可根據形貌、紋理及發育特征有效識別第四系洪積物、坡洪積與崩積物等第四系松散堆積物。洪積物多分布于谷地、溝谷凸岸,順溝谷展布,部分被開墾作為耕地、梯田(如圖8(a)所示);坡洪積物多分布于斜坡支溝溝道及溝谷出口附近,多呈扇形展布(如圖8(b)所示);崩積物由巖土崩塌形成,堆積于陡坡下方,受地形限制,多呈錐形堆積,影像上表面紋理斑駁(如圖8(c)所示)。測區基巖地層巖性解譯主要參考區域地質資料,結合巖層的影像特征,通過野外復核驗證,對地層界線進行了修正。

圖8 堆積物影像特征

4.3 地質構造解譯

基于EarthSurvey構建的三維地質解譯沙盤,提取工程區基巖地層的層面產狀,綜合分析區內產狀變化特征,結合區域地質資料與野外復核,電站工程區位于一同斜倒轉向斜褶皺核部,走向為北東-南西。其中,南東正常翼產狀310°～330°∠50°～70°,北西倒轉翼產狀320°～340°∠30～50°,軸面產狀330°∠55°,北東端樞紐產狀220°∠18°～24°,南西端樞紐產狀50°∠30°,翼間夾角11°～20°,屬緊閉倒轉向斜,兩翼產狀近似。

4.4 巖溶解譯

基于機載LiDAR高精度點云數據,通過濾波處理去除地表植被的影響,獲取真實地表高程數據,可精準識別茂密植被下的巖溶微地貌,根據形態可劃分為巖溶漏斗、巖溶洼地及落水洞等3類。其中,巖溶漏斗根據其形成機理又細分為溶蝕漏斗及塌陷漏斗。結合室內遙感解譯及野外復核成果,測區內共解譯出巖溶漏斗259處(溶蝕漏斗232處、塌陷漏斗27處)、巖溶洼地7處及落水洞2處。其分布如圖9所示。

圖9 測區巖溶分布

經野外復核驗證,現場調查結果與室內解譯結果一致,表明該技術可有效識別茂密植被覆蓋下的巖溶特征。圖10為區內溶蝕漏斗(a1—a3)、塌陷漏斗(b1—b3)及巖溶洼地(c1—c3)激光點云、數字高程模型與現場復核影像的對比。

圖10 巖溶遙感影像與現場復核影像對比

5 巖溶發育分布規律

基于遙感解譯及野外復核獲取的巖溶分布數據,分析測區內巖溶發育分布與高程、坡度、坡向、構造、地層及匯水區等因子(如圖11所示)的相關性。

圖11 巖溶分布規律分析因子

5.1 與高程的關系

高程與巖溶的發育有一定的相關性。不同高程區域,其氣候條件、植被類型、垂直分帶特征有一定差異。降水充沛、熱量適宜的地區有利于巖溶的發育。根據測區內高程數據,將區內高程劃分為<800 m、(800,950]m、(950,1100]m、(1100,1250]m、(1250,1400]m及>1400 m 6個區間。分別統計各個高程區間內巖溶分布數量。由統計信息可知,區內巖溶主要分布在1250～1400 m高程區段,占總數的76.5%。

5.2 與坡度的關系

斜坡坡度是影響地表水徑流的重要因素,坡度的不同會導致地表與地下水交換及地下水徑流速度的差異,進而影響巖溶的空間分布。基于機載LiDAR獲取的高精度地形數據,使用ArcGIS軟件空間分析工具提取坡度因子,將測區地形坡度劃分為(0,15°]、(15°,30°]、(30°,45°]、(45°,60°]、(60°,75°]及(75°,90°]6個區間,分別統計各個坡度區間內巖溶分布數量。由統計信息可知,巖溶在各個坡度區間均有分布,相對集中分布于15°～60°坡度區間,占總數的69.4%。

5.3 與坡向的關系

坡向對巖溶的影響主要源于日照的差異,不同坡向的植被發育情況、水分蒸發強度及巖石風化程度等不同,導致淺層巖體物理力學性質的差異性分布,造成巖溶發育的空間分布不同。分析測區不同坡向的巖溶分布特征,將測區地形坡向劃分為(0,45°]、(45°,90°]、(90°,135°]、(135°,180°]、(180°,225°]、(225°,270°]、(270°,315°]、(315°,360°]8個區間,分別統計各個坡向區間內巖溶分布數量。由統計信息可知,巖溶在各個坡向區間均有分布,但傾向北西-北東的斜坡相對較為集中。

5.4 與構造的關系

在構造運動強烈的地區,巖層受斷裂構造活動強烈影響后變得破碎,距離斷層破碎帶越近,巖層越破碎,節理裂隙越發育,地下水交換和滲透能力越強,不僅利于具有溶蝕能力的水的運移,同時增大了可溶巖與水的接觸面積,利于巖溶的發育[20]。工程區位于向斜核部,將巖溶與核部距離劃分為(0,200]m、(200,400]m、(400,600]m、(600,800]m及大于800 m 5個區段,分別統計各個區段內的巖溶數量。由統計信息可知,巖溶主要集中分布于距向斜核部400～600 m范圍內,占總數的43.7%,向斜核部600 m范圍內的巖溶數量占到總數的78.4%,整體呈現由核部向兩翼逐漸減少的趨勢。

區內巖層多呈高角度,沿走向及傾向有一定相變,透水性也變得相應復雜。下水庫區為橫向河谷,導致切層地下水水力聯系較差,而上水庫區多順層發育溝谷或沖溝,水力聯系較好[21],巖溶發育強烈。

5.5 與地層的關系

可溶性巖石是巖溶發育的基礎,測區地層以碳酸鹽地層為主,且組合發育有泥頁巖、細粉砂巖、石英砂巖等,各層巖石透水性具有差異,在巖溶水的溶蝕作用下,發育成各種巖溶形態。基于測區地層解譯成果,分別統計各個地層內巖溶分布數量。由統計信息可知,巖溶集中分布在泥盆系上統沙窩子組中,巖性為薄～中厚層白云質灰巖、薄層灰巖,占總數的66%。

5.6 與匯水區的關系

水是巖溶作用發生的介質,水的流動性和溶解性是巖溶發育的重要條件。基于機載LiDAR獲取的高精度地形數據,開展匯水分析,提取測區匯水通道因子,分析巖溶分布與匯水通道的關系。結果表明,區內巖溶發育于易于匯水的區域。巖溶洼地表現為地表負地形,位于多條匯水通道的聚集處,其匯水通道呈輻射狀向四周展布(如圖12所示),落水洞位于溝谷底部,其位于匯水通道的一端(如圖13所示),巖溶漏斗多發育于匯水通道中斷處或兩端(如圖14所示)。

表1 巖溶發育分布統計

圖12 巖溶洼地匯水通道

圖13 落水洞匯水通道

圖14 巖溶漏斗匯水通道

6 結 語

本文將機載LiDAR技術應用于抽水蓄能電站勘察選址的巖溶工程地質問題識別。通過室內解譯與現場復核,獲取了工程區地形地貌、地層、構造、巖層結構面產狀及地表水系發育特征等信息,查明了區內巖溶洼地、巖溶漏斗及落水洞的空間分布特征。

基于無人機機載LiDAR獲取的高精度地形數據,提取高程、坡度、坡向、構造、地層及匯水區等因子,分析巖溶發育分布規律。統計分析結果表明,區內巖溶集中分布在高程1250～1400 m,坡度15°～60°。巖溶多發育在地形低洼、易于匯水的區域,且沿結構面走向呈“串珠狀”分布,巖溶與地層巖性聯系緊密,主要分布在泥盆系上統沙窩子組灰巖夾白云質灰巖中,并呈現出沿向斜核部向兩翼逐漸減少的特點,上水庫區多順層發育溝谷或沖溝,水力聯系較好,巖溶發育強烈。

實踐表明,無人機機載LiDAR技術可精準快速識別抽水蓄能電站庫區巖溶分布特征,極大提高了作業效率,為抽水蓄能電站工程前期勘察設計提供了新的技術手段。