多傳感器信息融合技術在防波堤狀態檢測中的應用

雷尚彬，劉良志，2*，程林，宋效第，李維奇

（1.天津市北洋水運水利勘察設計研究院有限公司，天津 300452；2.天津大學建筑工程學院，天津 300350）

0 引言

防波堤在海港各類水工建筑物中具有防波阻沙的功能，可以改善港區的水文泥沙條件[1]。防波堤一般分為水上結構和水下結構，由于基礎的沉降、長期波浪力以及地震、臺風等外力因素的影響，防波堤會發生變形和破損，如果不斷積累則會導致損毀的事故發生[1]。水下結構具有隱蔽性，無法使用陸上的傳統測繪技術進行測量，在日常維護中難以發現細微的破損變形[2]。所以防波堤的水上水下檢測對港口的安全平穩運行至關重要。

近年來先進的設備和技術如無人機航攝系統、三維激光掃描儀、水下機器人、多波束測量系統、水下三維聲吶成像系統等逐步應用于水運結構檢測，大大提高了檢測效率和精度[3]。目前對涉水工程的穩定性及發展趨勢監測和評估又迫切需要水上水下高精度三維數據融合并進行定量分析[2]。因此本文以無人機和無人船為載體，基于無人機航攝系統、GeoBeam400M 便攜式多波束測深系統、GeoSide500便攜式側掃聲吶和Innomar SES2000 淺地層剖面儀等多個傳感器數據融合的方法，對天津港某港區的防波堤開展了水陸一體防波堤檢測，將聯合測量獲得的水上和水下結構數據進行了融合處理，建立了真實的水上與水下點云三維模型，并結合便攜式側掃聲吶和淺地層剖面儀數據對防波堤拋石輪廓現狀進行了分析，為防波堤堤身及周邊拋石現狀的檢測提供了一種可行的辦法。

1 研究區域及研究方法

1.1 研究區域

本試驗選擇在天津港某港區防波堤進行，研究區域長2 km，寬0.1 km，區域面積0.2 km2。防波堤主要由扭王字塊結構、半圓形構件結構、箱筒結構組成，采用固定的順序排列。防波堤減小了海浪的沖擊力，使港區免受不良天氣的影響，保證港區內的船舶正常通行。防波堤自建成以來，每年承受著海浪的侵蝕、暴風的影響，對防波堤的水上結構和水下海床造成了一定的損壞。為了更加全面地了解防波堤堤身結構現狀和周邊水下地形的變化情況，采用以無人機和無人船為載體，多傳感器結合的方式對研究區域防波堤進行檢測與評估。

1.2 測量方法

1） 陸上測量

無人機航攝系統以無人機作為飛行載體，以高分辨可見光相機采集圖像數據，利用3S 技術在系統中集成應用，能夠獲取實時大比例尺的航測遙感數據。本試驗采用大疆精靈4 RTK 對防波堤水上堤身部分進行了航拍測量，提供了實時厘米級定位數據。在航拍外業數據采集之前，在試驗區內均勻布設了像控點和平高檢查點。為了保證航攝安全，根據現場情況規劃了飛行航線，飛行相對航高為60 m，飛行速度為5 m/s，作業區域四周臨海，航線規劃過程注意起始點和返回點的位置，合理地規劃時間。在最低潮的時候航拍測量，最大限度地采集防波堤水上部分的數據。在外業無人機影像數據獲取后，需要對無人機影像數據進行初步查驗和篩選，影像的重疊度需要重點檢查，若重疊度小、有漏洞則需要及時補飛和重飛[4]。

2） 水深測量

多波束測深系統是一種多傳感器集成的較為復雜的系統，發射換能器在垂直于航跡方向上以較小的角度向水底發射寬覆蓋的聲波脈沖條帶，接收換能器以密集排列的窄波束進行接收，它能夠準確快速地測出平行航線方向水下目標的地物特征[5]。

本文采用GeoBeam400M 多波束測深系統對防波堤水下堤身部分及塊石部分進行水深測量，該系統由發射接收換能器、內置OEM INS 姿態儀、內置OEM GNSS 控制系統、數據處理器組成，配合無人船的搭載平臺非常適合防波堤周邊如水深較淺、塊石高低不平的復雜作業環境。為了提高水深點云的數據質量，將換能器安裝在船體的中心位置，換能器安裝的旋轉角為0°或15°。因姿態儀集成在多波束探頭中，不需要進行探頭安裝位置的校準。測線應按照平行于防波堤方向布設，測線間距參照水深的2.5 倍，以滿足多波束掃測時的測線重疊率，提高外業采集的數據質量。多波束測深外業采集時，采用GeoBeam Survey 軟件的實時采集模塊進行，測量船勻速按規劃航線進行數據采集，為了保證防波堤水下堤身部分及塊石部分完全覆蓋，在最高潮時物理調整換能器角度0°或15°混合采集，采集時合理地調節掃寬的角度限值，保障測量數據質量，保證測量區域全覆蓋。

3） 側掃聲吶水下掃測

側掃聲吶系統掃測能較精確地測繪出水底地貌及水下障礙物的位置，得到實時的水下連續聲圖。當側掃聲吶掃測時，就會以球面波的形式發射聲脈沖信號，到達海底后反射波沿原路線返回，根據距離的遠近反射波先后到達換能器的接收單元。工作時發射波投射到海底表面呈長條形狀，換能器的接收單元回收投射區的反射波信號，經甲板單元放大、解調和記錄，在記錄顯示器上清晰地顯示海底圖像。

本試驗采用GeoSide500 側掃聲吶對防波堤水下堤身部分及塊石部分進行掃測，能夠獲得高精度海床聲學圖像，根據現場水域環境，為了保障側掃拖魚安全、減少船體尾流對側掃聲吶的影響，將拖魚安裝在測量船的中間，采用了固定作業的方式。測線平行于防波堤方向布設，其測線間隔為10 m，保證了全覆蓋無死角測量。使用GeoSideScan 軟件對側掃聲吶數據進行采集，測量船保持低速且勻速行駛，減少風浪、潮流對拖魚的影響，使拖魚姿態變化較小。現場測量時實時記錄每條測線圖像的異常，對側掃聲吶聲圖中發現的異常目標進行及時標注，以便后處理時進行再確認。

4） 淺地層剖面儀水下探測

海底淺地層剖面儀工作原理與測深儀相似，測量地層厚度時換能器的發射單元每隔相同的時間垂直向下發射聲脈沖，當到達海底后一部分能量反射回來被換能器的接收單元收集，其他的能量繼續向海底地層深處傳播，并陸續反射回來被換能器接收，向下傳播的聲波的能量逐漸損失，直到損耗干凈停止。

本試驗采用Innomar SES2000 淺地層剖面儀對防波堤水下塊石部分的泥層厚度進行測量，根據現場環境和采集數據要求本次采用固定式安裝在測量船中間，可以安裝于小船上作業，也可以集成在較大船只進行500 m 內水深的離岸工程調查，在比較渾濁的水域也能較好地完成探測任務。進行淺地層調查之前，先連接儀器，然后將換能器放入水中，分別選用不同的脈沖寬度、能量、量程范圍進行測試，調節TVG 使淺地層剖面儀的圖像效果最佳，選擇最佳的工作參數[6]。測線平行于防波堤方向布設，測線間隔為10 m。使用Hypack測量軟件進行實時導航、航跡線定位數據以及地層剖面系統數據的采集，測量前應將淺地層剖面系統安裝于測量船上，并精確測量各個傳感器的相對空間位置數據。

2 多傳感器信息融合

2.1 數據處理流程圖

本試驗通過一種多傳感器信息融合水陸一體化測量方法來檢測防波堤堤身及周邊拋石的現狀，其數據處理流程圖如圖1 所示。

圖1 數據處理流程圖Fig.1 Flow chart of data processing

2.2 數據處理方法

1） 無人機航拍數據處理

采用Pix4D 軟件處理航拍影像，平面坐標系為CGCS2000 坐標系，后處理流程主要為：原始資料準備（原始影像、POS 數據、相機檢校參數、8 個控制點數據）、對齊照片、建立密集點云、建立網格、建立瓦片模型、生成數字高程模型（DEM）、生成正射影像（DOM）。影像分架次依次處理，最終生成的成果主要有DOM、DEM、3D 點云數據、瓦片模型。將水上3D 點云數據（圖2）保存為LAS格式，可以和水下3D 點云融合處理。

圖2 水上3D 點云數據Fig.2 3D point cloud data on land

2） 多波束點云數據處理

先將GeoBeam Survey 軟件采集的原始數據輸出為XTF 格式文件，利用CARIS11.3 軟件內業處理模塊進行處理。處理的主要步驟為：建立船型文件，對船的姿態（Pith、Roll、Heave、Gyro）數據、深度數據、定位數據進行質量檢查，刪除低精度數據；對深度數據進行聲速（SVP）、潮位改正；將數據合并生成點云數據，將點云數據（見圖3）轉換成LAS 格式，用于和水上3D 點云數據融合。

圖3 水下3D 點云數據Fig.3 Underwater 3D point cloud data

3） 側掃聲吶數據處理

聲吶影像的處理采用GeoSideScan 軟件，分別進行底跟蹤、增益調整、圖像糾正、斜距改正、數字化特征采集等一系列處理內容。在側掃聲吶處理系統的計算機上對外業采集的數據進行反復回放，結合現場測量記錄和水深測量成果，最終確定水下防波堤的形態。在軟件處理生成的防波堤聲吶影像（圖4）中，由于聲波在水底不同目標物的反射率不同，圖像中的泥面、拋石和壩體會呈現不同的特征，進而根據這些特征提取出水下壩體和周圍拋石的分界線及拋石和泥面的分界線，生成CAD 圖紙。

圖4 水下影像數據Fig.4 Seafloor image data

4） 淺地層剖面儀數據處理

淺地層勘測的直接探測成果是雙程反射時間剖面，其物理本質是地層界面間聲波阻抗的反映[7]。資料解釋前，首先要識別剖面記錄上的干擾波，去除地質假象，然后初步分析各層序的空間形態及層序間的接觸關系，最后確定各層序的地質特征，同時，還應識別下列災害地質：古河谷、滑坡、塌陷、斷層、泥丘、海底軟土夾層、侵蝕溝槽等，確定它們的性質、大小、形態及分布范圍。根據淺剖后處理軟件的圖像進行分析，可大致分為2 種數據結果，分別為聲波未穿透地層類型以及穿透地層類型（見圖5），其中未穿透地層圖像所形成的原因是水底的石頭等物質阻隔了聲波的傳播。根據聲波的這個原理可以求出拋石表面的泥層厚度。

圖5 淺地層剖面儀數據Fig.5 Shallow profile data

2.3 多傳感器信息融合

1） 3D 點云融合

測量時水上水下均采用CGCS2000 坐標系，因為定位的方式和測量時周邊環境不同，兩者的數據不能完全融合。由于多波束測量在傳感器相對位置量取和數據改正等方面存在著測量誤差，本次點云融合以無人機航攝3D 點云為主。在數據融合算法中，采用最為經典的迭代最近點（ICP）算法，ICP 算法主要應用最小二乘法的基本原理，能夠保證源點云和目標點云的精準匹配。

ICP 點云拼接算法的基本原理是：根據一定的約束條件，通過迭代計算源點云和目標點云中的同名點之間的距離，直到滿足收斂所需要的閾值要求，獲得2 個點云數據之間的最優變換矩陣，使得融合誤差最小[8]。

如圖6 所示，點云融合的結果顯示防波堤水上水下結構全覆蓋，水上部分位于半圓體的結構段，特征為中間高兩邊低，防波堤水上結構段存在明顯破損。水下部分由于施工工藝、海底沖刷的影響，可以分辨出防波堤兩側護面塊體高低不平、塊體滑落的情況，有些地方存在塊石缺失的現象。

2） 多傳感器信息融合

通過多傳感器的數據處理和3D 點云融合，可以得到水上水下3D 點云、壩體-拋石分界線、泥面-拋石分界線、拋石表面的泥層厚度數據。上述資料數據結合實際施工斷面圖，可以獲得泥面的分布范圍及防波堤堤身和塊石區域的分布范圍。在防波堤堤身和塊石分布區域因為沒有泥土覆蓋，可以根據3D 點云數據得到防波堤堤身和塊石區域的頂標高。在泥土覆蓋的塊石區域，也可以結合3D 點云數據和拋石表面的泥層厚度數據進行嵌套，得出泥土覆蓋塊石區域的塊石頂標高，從而可以繪制防波堤橫斷面。從圖7 防波堤橫斷面圖可以看出，防波堤橫斷面曲線總體較為平滑，沒有陡降出現。但在防波堤坡底位置低于目標設計值，可能是施工拋石不夠、風浪侵蝕或者防波堤經過長時間總體沉降造成的。

圖7 防波堤輪廓斷面圖Fig.7 Profile of the breakwater

多傳感器信息融合技術應用于防波堤的整體檢測，能夠很直觀地檢測出存在的問題，真實反映施工后防波堤及周邊塊石的分布范圍和三維坐標。多傳感器信息融合后的數據生成斷面圖，能夠從整體上檢測防波堤的變化，為防波堤穩定性的檢測提供了可靠的數據，也為隱蔽工程的檢測提供了一個行之有效的方法。主要應用方面有防波堤竣工后檢測及防波堤運行期間的定期監測，還可以為防波堤的現狀提供清晰的影像資料。

3 結語

本文以天津港某港區防波堤為測試區，以無人機遙感數據、多波束點云數據、側掃聲吶數據、淺剖數據為數據源，從多傳感器的工作原理、數據采集、數據后處理（點云融合及邊界線提取、海底泥層厚度獲取）出發，研究了多傳感器信息融合技術應用于防波堤水上水下檢測的一種新方法，可檢測防波堤施工后水上水下的真實狀態，更加有效、直觀地了解水上結構的變化和水下工程的沖刷情況，對港口的安全性管理提供了有效支撐。