青海群科某地區工程水文信息提取應用研究

周林虎，曹榮泰，張秉來，劉 備，張 建，祁兆鑫，李宗洋

(中國電力建設集團青海省電力設計院有限公司，青海 西寧 810008 )

0 引言

近年來，隨著攝影測量技術和地理信息系統的深入結合、發展和升級，其在空間數據和圖像處理以及三維可視化模型分析中發揮著重要作用，被越來越多的建筑和設計行業所注意和重視，深入攝影測量技術和地理信息系統研究意義重大[1]。其中，基于數字高程模型(digital elevation model，DEM)法的地表特征分析和水文信息提取方面的研究廣泛應用于工程勘察、設計和建筑過程中，其主要是通過建立研究區地形地貌和地表水流的基本模型，分析區內坡向、坡度和陰陽坡等地表特征，從而確定研究區地形地貌分布特征，劃分不同的土地類型，為土地的合理開發利用提供可靠依據，同時可為區內水流起源、流向和流量等水文信息的驗證提供依據。通過對流域水文信息的提取和分析，不僅可以分析和模擬現今水流的規模和分布情況，還可以重現歷史水流流動過程、預測未來水流動向[2]，對于洪水、內澇、崩塌、滑坡和泥石流等地質災害的分析和評價提供一定的參考價值。

青海地處青藏高原，受各種自然環境條件的綜合影響，形成了各種不同的地質災害，滑坡類型較多，不同類型的滑坡有不同的形成環境、形成機制、滑動特征及不同的危害方式，發育分布上具有一定的地域性差異。其滑坡類型按物質組成分為土質(黃土)滑坡、黃土+泥巖滑坡、半成巖巖質滑坡、半堅硬巖質滑坡(泥巖滑坡)、堅硬巖質滑坡等；在工程勘察中，必須避讓這類地質災害區。近幾年，隨著無人機技術的應用與推廣，無人機技術在工程滑坡地質災害勘察工作中有少量應用。

鄭忠[3]等通過對新疆某河流進行水文分析計算，提取了其河網和分水嶺等流域信息，并對比了ArcGIS 軟件計算的流域面積與手工量算成果，結果表明二者非常接近。候爰冰[4]等提取了甘肅省慶陽市馬蓮河4 個流域面積，并與實際流域面積進行了對比，結果表明二者誤差值為2.08%～2.31%。杜青松[5]等對新疆西天山中部的伊犁河支流流域信息進行了提取和分析，結果表明提取的河網和實際河流基本一致。王成文[6]等提取了寧夏海原縣某山區地形特征和流域水文信息，結果表明其與實際情況基本吻合。現有的研究成果表明，借助ArcGIS軟件提取的水文信息和流域信息與實際情況基本吻合，證明利用該方法進行水文信息分析是可行且有效的，但現有研究并未對研究區地形地貌和地理特征進行詳細展示和描述，未直觀展現出地形起伏變化情況，而流域的形成和面積大小均與地形存在重要關系，二者之間可以相互驗證。因此，本文選用DEM 法，建立了青海省化隆縣群科鎮某線路區域三維可視化模型，實現了地理信息數據可視化，分析了該區域地形地貌特征，并利用水文分析模塊，提取了該區域水域分布特征和不同流量情況下河網分布情況，分析和對比了不同流量條件下河網特征，通過對比地理信息和水文信息情況，大大增加了提取信息的可靠性和真實性。

1 試驗區概況

本項研究區域位于青海省化隆縣群科鎮，海拔為2 071.96 ～2 344.55 m，地勢起伏較大，最大高差達272.59 m，且溝壑縱橫，其地層以黃土和泥巖為主，滑坡、泥石流和崩塌等地質災害發育較多。該區域地層裸露較多，地表植被相對較少，為群科鎮水土流失較嚴重的地區。長期而頻繁的水土流失、滑坡和泥石流等地質災害的發生，導致該區域土地退化嚴重，生態環境不斷惡化，嚴重影響和阻礙了該區域工程設施的建設和社會經濟的可持續發展，因此對該地區地形地貌特征進行分析，對地質災害進行調查和評價具有重要意義。

2 數據與方法

2.1 基礎數據

數字地面模型(digital terrain model，DTM)就是將實際地形地貌的空間分布情況以數字的形式展現出來，其包括地形地貌、基礎地物、自然資源和環境以及社會經濟等多方面的信息。本次研究數據來源于無人機航空測量方法得到的較高精度的數字正射影像圖和DEM 數據，其對地形起伏變化特征具有較高精度，實現了研究區域地形地貌三維可視化，可直觀地觀察和分析該區域地形地貌特征以及滑坡、崩塌和泥石流等地質災害的發育和分布情況。由研究區正視圖和俯視圖(如圖1 所示)可知，區內地形高低起伏較大，多為中低山山梁和山谷地貌，部分地區水土流失嚴重，滑坡、崩塌和泥石流等地質災害分布較多。

圖1 研究區原始地形地貌

2.2 研究方法

2.2.1 傾斜攝影測量技術

1)優點和應用前景

在以往的工程地質災害勘察工作中，地質災害調查分析多以勘察員的工程經驗判斷為主，受現場視野的局部性、地形、現場復雜條件、勘察手段和人員安全因素等限制，勘察人員往往無法到達現場，野外實施過程中地質災害點要素描寫欠全面、規范，災害成因分析不足，資料收集不夠完整，地質災害勘察結果只是定性分析得出的結果，而無法得出定量分析結果。利用無人機傾斜攝影測量技術，通過獲得的航空影像和DEM 數據，可準確地對研究區坡度、坡向、流向和流量等地表特征進行分析和計算，從而調查地災點區域自然環境特征和孕育地質災害的地質背景，查明地質災害的空間分布現狀和強度等發育特征，得出地基穩定性評價，節約成本，提質增效。

2)關鍵技術難點

近幾年，傾斜攝影測量技術得到了迅速發展，由于傾斜攝影測量技術能夠獲取建筑物、樹木等地理實體的紋理細節，不但豐富了影像數據源信息，同時，高冗余度的航攝影像重疊，為高精度的影像匹配提供了條件，使得基于人工智能的三維實體重建成為了可能。分層顯示技術、紋理映射技術成為傾斜攝影測量和建模的關鍵支撐點，極大地提升了三維建模的效率，同時也降低建模的生產成本。目前，基于傾斜攝影測量成果的應用還比較少，因此，大量的應用創新點挖掘還需要逐步深入。

2.2.2 地表特征提取方法

計算坡度和坡向的方法為擬合曲面法中的二次曲面擬合法，即某點的坡度和坡向根據該點和周圍點的高程差進行計算。采用中心點與其周圍8 個點的高程數據對坡度和坡向進行計算和分析，如圖2 所示[7]。

圖2 3×3窗口

首先計算C0點東西方向的坡度SlopeWE和南北方向的坡度SlopeSN，表面分析工具采用三階反距離平方權差分的方法進行計算，即[7]：

式中：d為DEM 的邊長。

然后計算C0點坡度Slope和坡向Aspect，計算式為：

2.2.3 流域特征提取方法

1) DEM 填洼處理

水文分析工具主要是通過利用DEM 數據對地表徑流進行模擬，在形成徑流的過程中需要考慮研究區地形因素，D8 單流向算法決定了其必須針對無凹陷的DEM 數據才能正確地分析出結果。但實際的DEM 由于受到各種內外因素的影響，導致高程數據中存在許多凹陷點，這些凹陷點可能是地表的真實形態，也可能是采樣數據存在錯誤所導致，例如采樣效果將高程數據取舍為整通常是產生此類錯誤的原因。凹陷點即實際地形中的洼地，包括自然洼地和偽洼地，偽洼地的存在會導致提取的水流中斷或者在某一區域匯集，不能形成完整的流域河網，因此應對偽洼地進行填充以確保生成水系網絡的連續性[8]。在填洼之前應對DEM 數據進行平滑處理，然后進行填洼處理，填洼原理和流程圖如圖3 所示。

圖3 填洼處理流程圖[8]

2)水流方向提取

水流流向由DEM 數據中給定柵格的最大或最陡下降方向確定，采用單流向算法中的D8算法進行計算分析，即計算并比較中心柵格和周圍8 個柵格點之間的高程差，高程差最大的方向為該柵格水流流向[9]。如圖4 所示，將水流離開每一柵格的方向簡化為正東、東南、正南、西南、正西、西北、正北和東北8 個方向，并依次用代碼1、2、4、8、16、32、64、128 表示[10]。以預處理后的無洼地DEM 數據作為輸入數據，利用水文分析模塊的Flow Directiongon工具進行水文流向數據提取。

圖4 水流流向編碼

3)匯流累積計算

匯流累積示意圖如圖5 所示，該規則格網中的每個柵格均具有一個單位的水量，根據該柵格與周圍柵格之間的地形差異與高程差，即可計算出該柵格水流流向和匯流累積量。

圖5 匯流累計示意圖

4)河網提取

地表徑流模型中，徑流根據徑流累積量來獲得。當地表水徑流累積量達到給定閾值時，就會形成地表水流，所有匯流量大于閾值數值的柵格就是可能存在的水流路徑，而水流路徑形成的網絡就是河網[11]。根據研究區河網分布情況和流量情況，本次設置6 個閾值，即800、4 000、8 000、20 000、200 000 和1 000 000。

3 結果與分析

3.1 地表特征提取結果

研究區地形變化特征主要通過坡度和坡向進行描述，如圖6 所示。給定點的坡度是曲面上該點的法線方向N與垂直方向Z之間的夾角α[12]。坡度利用反三角函數計算而得，其表達式為：tanα(坡度) =高程差/水平距離，所以α(角度)=arctan (高程差/水平距離)。一般規定0°～3°為極緩坡，3°～8°為緩坡，8°～15°為中坡，15°～25°為微陡坡，25°～35°為陡坡，大于35°為極陡坡[13]。由該區域坡度分析結果可知，極緩坡和緩坡占比19.05%，表明該區域適于農業機械化耕作的土地不足1/5，相對較少；中坡占比12.64%，若要用于農耕地，一般應采取工程性水土保持措施；微陡坡占比18.45%，該部分區域易發生坡面流水面狀侵蝕，因此不太適于農用，若要用于農用，必須采取可靠的工程性水土保持措施；陡坡和極陡坡占比49.86%，該部分區域易發生滑坡、崩塌等重力侵蝕，不適于農用。綜合分析，該區域坡度為15°以上的土地面積占比68.31%，可知該區域大部分地區地形地貌為中低山、丘陵和溝谷，不適宜發展大規模機械化種植業，可發展林業、山地畜牧業以及林下種植業。

表1 研究區不同坡度土地面積占比

圖6 研究區坡度圖

坡向定義為坡面法線在水平面上的投影的方向(即由高及低的方向)，其在植被分析、環境評價等領域具有重要意義[14]。坡向取值范圍為0°～360°，一般將坡向分為北、東北、東、東南、南、西南、西和西北等8 個方向，具體坡向對應角度見表2 所列，通過坡向分析得出研究區各坡向占比。由坡向分布圖(如圖7 所示)可知，研究區中部大部分區域坡向分布差異性較大，平地僅分布于北部、西部和南部一小部分地區，由此可知該區域地形變化亦較顯著，高低起伏較大，該計算結果和研究區原始地形地貌基本符合。

表2 研究區不同坡向土地面積占比

圖7 研究區坡向圖

圖8 研究區陰陽坡圖

在北回歸線以北地區，日照時間和輻射收入由高到低依次為南坡、東南坡和西南坡、東坡和西坡、東北坡和西北坡、北坡。根據角度又可細分為陽坡(135°～225°)、半陽坡(225°～315°)、陰坡(0°～45°、315°～360°)、半陰坡(45°～135°)。通過計算分析可知，該區域陽坡面積占比21.92%，半陽坡面積占比26.82%，陽坡和半陽坡降水量相對較充沛、光照較充足，適宜于喜濕、好高溫的植物或農作物生長；陰坡面積占比28.52%，半陰坡面積占比16.47%，由研究區地貌現狀可知，陰坡植被相對較稀疏，地表裸露和水土流失相對較嚴重，不適于一般作物生長，可種植耐陰樹木或植物，見表3 所列。綜合分析陰陽坡分布情況和面積，可知陰坡在研究區中部和東部分布較多，陽坡、半陽坡和半陰坡在研究區南部和北部交錯分布，該區域陰陽坡分布面積基本持平。

表3 陰陽坡面積占比

3.2 流域特征提取結果

填洼前后的DEM 如圖9 ～圖10 所示。通過對比兩張DEM 圖可知，原始DEM 中的偽洼地均已被填充，提取的無洼地DEM 更加平滑完整，這保證了后續河網提取的連續性和準確性。

圖9 原始和無洼地DEM

圖10 流向圖

3.3 匯流累積量計算

計算出的匯流累積結果(二值化圖像)如圖11 所示。

圖11 匯流累積結果(二值化圖像)

3.4 河網分析

為進一步分析不同閾值條件下研究區河網分布情況，設置了800、4 000、8 000、20 000、200 000 和1 000 000 這6 個閾值，提取了不同閾值下的河網信息(如圖12 所示)，由該圖可知，隨著閾值的不斷增大，區內的河流網越來越少，尤其是將閾值設置為1 000 000 時，僅有少許河流，又由研究區地形地貌綜合分析得出，這些河流即為研究區干流。通過進一步分析河網情況，明確了研究區不同流量條件下主流和干流分布位置和相互關系，為深入研究區內流域和洪水情況具有重要參考價值。

圖12 不同閾值提取的河網分布圖

4 結語

利用無人機傾斜攝影測量技術得到了研究區高精度影像和DEM 數據，基于ArcGIS 軟件生成了研究區三維可視化模型，提取了表面特征和水文信息，分析了區內地形地貌特征，并對比了不同流量條件下格柵河網的分布情況。該方法不需要大量的現場勘查和搜集資料工作即可得到研究區整個地形地貌和流域分布特征，節省了大量時間和人力，為復雜地質條件下的地質災害研究和洪水預警等具有重要的參考和應用價值，將在以后的地質勘察工作中發揮重要作用。