無人機低空攝影測量技術在河湖健康評價中的應用

摘 要：河湖健康評價是加強河湖管理及保護的基礎性工作。基于無人機低空攝影測量技術可有效評價河湖物理結構健康情況，為河湖健康評價提供支持。以湖北省蠻河為研究對象，介紹了無人機低空攝影測量技術在河湖物理結構評價流程處理、數據獲取中的應用。結果表明，蠻河物理結構總體得分為74分，屬于亞健康狀態。無人機低空攝影測量技術能較好地應用于河湖健康評價工作，大大提高工作效率，降低作業人員勞動強度，保障作業人員安全，降低作業成本。

關鍵詞：無人機；低空攝影測量技術；河湖健康評價

中圖分類號：P23" " " " " " " " " " " " " " " " "文獻標志碼：A

0 引言

河湖健康評價是檢驗河湖長制工作及河湖管理成效的重要抓手，為河湖管理與保護提供了重要支撐[1-2]。由于對河湖的不合理開發利用，河湖健康問題越來越受到人們關注，維護河湖健康與穩定已成為世界各國水生態系統保護的目標、方向和管理策略[3]。2020年，水利部發布《河湖健康評估技術導則》[4]；2021年，湖北省市場監督管理局發布《湖北省河湖健康評估導則》[5]，制定統一規范的河湖健康調查評估標準，進一步推動河湖健康評估技術工作標準化，為流域生態保護與高質量發展提供基礎性技術支撐[6]。

河湖物理結構的完整性是河湖健康的重要組成部分，當前河湖物理結構監測主要有遙感衛星影像解譯、無人機航拍、人工巡查并實測等三種方法[7]。無人機低空攝影測量技術相比人工實測、遙感衛星影像解譯，具有機動靈活、實施便捷、分辨率高、成本低等優勢[8]。近年來，隨著無人機相關軟硬件技術的飛速發展，各國學者對無人機低空攝影測量在水利領域的應用做了大量研究[9]。Troy 等[10]利用無人機搭載激光雷達技術測出了密歇根湖岸線的變化。Marco等[11]使用高分辨率無人機影像技術提取河流特征，與人工目視解譯結果高度吻合。崔懷森[12]研究了無人機低空攝影技術在河道劃界中的應用。賴杭等[7]利用無人機遙感、人工智能等技術，結合遙感監管、現場監管等手段，實現對河湖岸線高精度實時監測。劉文壯等[13]將無人機遙感技術用于河湖岸線監測，與衛星遙感監測形成互補，提高監測效率和質量。高俊等[14]結合河湖“清四亂”工作要求，提出利用“天地一體化”動態監管技術開展河湖“四亂”問題動態監管。綜上所述，無人機低空攝影測量技術廣泛應用于水利領域，但該技術在河湖健康評價中的應用還較少，鑒于此，本文探索無人機攝影測量技術在湖北省蠻河物理結構評價中的應用，為河湖健康評價提供一種可行的解決方案。

1 河湖健康評估

1.1 河流基本情況

蠻河為漢江中游右岸支流，全長188 km，流域面積3 276 km2，長5 km以上支流有82條，區域位置見圖1。蠻河上游地形主要以山地為主，人口較少，植被以林地為主。中下游地形主要以平原為主，人口相對較多，植被以農田為主。

近年來，當地政府強力推進河湖長制，利用無人機和人工巡查相結合的方式加強蠻河管理，生態環境得到不斷改善。保康縣利用無人機巡查的方式，既為治理蠻河（保康段）“四亂”（亂占、亂采、亂堆、亂建）問題提供了有效技術手段，也為判斷非法捕魚、非法排污等違法行為及棄渣場是否符合水土保持相關規定提供了必要依據；宜城市采用“徒步走、無人機查”方式，對蠻河重點斷面、入河排污口、養殖業等進行水污染隱患全面排查，但還存在流域內信息化管理基礎設施建設比較薄弱，信息收集自動化智能化程度較低，河道水質、水量、水位、生態流量等監控設施不足，新型智能視頻攝像頭等新技術尚未使用等問題。

1.2 河湖健康評估指標體系

以《河湖健康評估技術導則》和《湖北省河湖健康評估導則》為依據，結合湖北省蠻河實際，建立蠻河物理結構健康評估指標體系（見表1）。其中物理結構表征性（共性）指標包括緩沖帶寬度、濱岸帶植被覆蓋率、河流縱向連通指數和濱岸帶人為干擾程度，這些指標可通過無人機航測的方法獲得[5]。

2 無人機低空攝影測量及處理

2.1 無人機低空攝影測量技術及其應用

無人機低空攝影測量技術是以無人機為飛行平臺搭載傳感器獲取地面信息的遙感方式。通過多航線多點拍攝，獲取拍攝對象不同角度且含拍攝點坐標的像片，通過建模方法快速構建航攝區域實景三維模型，不僅具有色彩信息還包含坐標信息[15]。該技術不需要專門的起降場地，能夠獲取高清晰、大比例尺、高現勢性的影像資料，已成為獲取遙感信息的一種重要手段[8]，是目前研究的熱點，廣泛用于各個領域[16]。相比傳統人工河道巡查或坐船查勘效率更高，能及時發現一些隱蔽點和到達一些人工難以到達的地方，保障作業人員的安全。

2.2 無人機低空攝影測量技術測量流程

無人機低空攝影測量技術測量流程為數據準備、航線規劃、像控布設、無人機航測和內業處理，如圖2所示。本次項目共配置4人，無人機1臺，GNSS接收機1臺。

2.2.1 數據準備及航線規劃

本次項目所選用的飛行器為飛馬E2000無人機。根據河湖健康評價需要，首先要做好飛行前準備，包括評價河流前期資料的收集、實地踏勘、在91衛圖上確定及繪制飛行區域范圍并利用飛控軟件進行該區域的航線設計。根據《湖北省河湖健康評估導則》，物理結構部分可通過目視解譯與野外調查相結合的方式獲取。對于湖北省蠻河，河流地面分辨率設置為6 cm，無人機航測分辨率高于遙感影像，能滿足《低空數字航空攝影內業測量規范》[17]中1∶1 000比例尺的地面分辨率要求。航向重疊率設為80%，旁向重疊率為60%，作業區域內飛行速度保持15 m/s，由飛控軟件自動生成飛行線路（見圖3）。

2.2.2 像控點布設

像控點布設的好壞對后期三維模型生成起著關鍵作用。本次控制點平均間距為1.5 km，提前對測區進行分析，在地圖上選好布設位置，在實地制作“L”形標志，采用地面噴漆的方式進行標記，易于后期刺點判定和立體測量。點位應選擇在視野開闊、基礎穩固、上方無樹木、電線等遮擋物、高程起伏較小的位置，部分河段像控點布設如圖4所示。現場拍攝像控點及其周圍環境，如圖5所示，對像控點測量成果及照片進行整理，方便內業刺點。

2.2.3 地面影像獲取

在能見度較好的天氣進行無人機飛行。無人機航拍過程中，需時刻關注飛機飛行狀況、電臺與無人機連接情況及風速大小等。如遇到異常情況，例如電臺與無人機連接異常出現自動返航時，需判斷是飛行距離太遠還是地形因素干擾導致的連接信號不佳，再重新選擇合適的位置進行飛行。飛行實施階段采用飛馬E2000無人機搭載E-CAM2000鏡頭，根據航線規劃任務自主飛行，航測完成后回看飛行日志確定飛行數據是否完整，及時下載飛行數據，并做好飛行設備的回收工作。檢查影像數據，確保無漏洞、拉花、模糊、重影等現象，滿足生成數字正射影像（digital orthophotomap，DOM）使用要求。

2.2.4 POS數據獲取

采用飛馬無人機管家中智理圖模塊進行高精度數據POS處理，具體包括GPS格式轉換、導入GPS信息和GPS解算3個步驟，具體如圖6、圖7、圖8所示 。對差分結果進行質量檢查，數據固定解百分比一般應優于98%，影像照片數量應同生成的POS數據中航空曝光點數量一致。

2.2.5 高精度實景三維模型

對無人機低空攝影測量技術得到的影像進行空中三角測量處理是構建模型的關鍵。空中三角測量（以下簡稱“空三”）是運用立體測圖技術，根據若干均勻分布在區域內的控制點，計算得到匹配加密點的高程和平面位置坐標[18]。采用重建大師進行空三數據解算。將處理好的POS數據及影像照片導入軟件，進行空三加密解算，并將外業采集的像控點進行刺點，轉刺完成后生成空三報告。以其中一區塊報告為例，主要結果見表2、表3，結果滿足《低空數字航空攝影內業測量規范》中的平面限差和高程限差要求。新建含有多層級金字塔OSGB三維模型，如圖9所示。最后利用DasViewer軟件生成分辨率為20 cm的DOM，圖像文件格式為TIFF。

2.2.6 三維模型精度檢驗

為檢驗無人機低空攝影測量成果質量，在測區內用GPS采集98個檢查點的三維坐標作為真值，在三維模型上采集對應點的三維坐標，計算該三維模型的平面精度中誤差為0.031 m，高程中誤差為0.092 m，該結果滿足CH/T 9015—2012《三維地理信息模型數據產品規范》[19]中1∶1 000比例尺的測圖精度要求。測量精度檢驗結果見表4。

2.3 工作效率及成本

以無人機低空攝影測量技術獲取實景三維模型的工作方式，大比例尺地形圖測繪的工期和成本較傳統GNSS接收機測量方式大幅縮減。根據以往經驗，無人機1∶1 000比例尺測圖每天約能完成20 km2，相同區域相同比例尺人工測圖需要10人約25 d左右才能完成（見表5），無人機的工作效率是傳統測量方法的62.5倍左右，可大幅降低成本。

3 物理結構河湖健康評價

依據《河湖健康評估技術導則》《湖北省河湖健康評估導則》，根據河流地形地貌差異性，將蠻河分為山丘區河段和平原區河段。根據河流水文區可分為上游、中游、下游等河段。蠻河上游從保康縣黃堡鎮百峰坪至三道河水庫入庫口，河長約75 km，屬山丘區河段；蠻河中游從三道河水庫壩下至申家咀村（南漳—宜城界），河長約45 km，屬平原區河段；蠻河下游從申家咀村（南漳—宜城界）至宜城島口（襄陽—荊門界），河長約68 km，屬平原區河段。計算各河段健康狀況得分與河段長度占河流全長的權重，按照下式計算河流總體健康狀況得分。

式中：R為河流總體健康狀況得分；Mj為第j個河段健康狀況得分；n是河段數量；Lj是第j個河段長度（m）；L是河流總長度（m）。

現分別對緩沖帶寬度、濱岸帶植被覆蓋度、河流縱向連通指數及濱岸帶人為干擾程度進行評估賦分[4-5]。

3.1 緩沖帶寬度

3.1.1 評估方法與賦分標準

緩沖帶寬度為河湖常水位線至植被群落消失區域邊緣的寬度，可通過無人機影像與野外調查相結合的方式獲取，根據評估河湖岸線長度設置代表性斷面進行寬度測量并取平均值。評估區域緩沖帶平均寬度計算式為

式中：為緩沖帶寬度（m）；Bwi為第i個斷面緩沖帶實測寬度（m）；n為實測斷面數量。

賦分標準見表6。

3.1.2 指標計算與賦分

按照 《河湖健康評估技術導則》《湖北省河湖健康評估導則》要求，在監測點位處沿河岸線將監測河段等分為10個單元，作為監測斷面。將生成的TIFF格式的DOM數據導入GIS軟件中，利用GIS軟件進行河流緩沖帶寬度的繪制及量算，緩沖帶長度量算如圖10所示。

經GIS軟件分別量取上中下游河段左右岸的緩沖帶長度，蠻河上游河段緩沖帶平均寬度為43.2 m，賦分80分；中游河段緩沖帶平均寬度88.4 m，賦分100分；下游河段緩沖帶平均寬度為86.7 m，賦分100分。蠻河的緩沖帶綜合評分為92分。

3.2 濱岸帶植被覆蓋度

3.2.1 評估方法與賦分標準

河湖（庫）岸帶植被覆蓋度為河湖（庫）岸帶自然和人工植被垂直投影面積與河湖（庫）岸帶面積的比例。計算式為

式中：RVC為河湖（庫）岸帶植被覆蓋度；Avc為河湖（庫）岸帶自然和人工植被垂直投影面積（km2）；Area為河湖（庫）岸帶面積（km2）。

采用直接評判賦分法，按照調查所得到的河湖（庫）岸帶自然和人工植被總覆蓋度進行賦分。賦分標準見表7。

3.2.2 指標計算與賦分

按照《河湖健康評估技術導則》《湖北省河湖健康評估導則》要求，在監測斷面兩岸分別布設10 m×10 m取樣區塊（見圖11），通過對無人機航測生成的DOM和DSM數據進行解譯分析，并結合航測過程中野外現場調查，蠻河兩岸植被覆蓋主要為低矮植被及農作物，局部地區有高大喬木覆蓋，植被覆蓋率高，較少出現裸露土地。通過GIS軟件，計算出蠻河上游河段平均植被覆蓋度為85.7%，賦分100分；中游河段平均植被覆蓋度為97.6%，賦分100分；下游河段植被平均覆蓋度99.2%，賦分100分。經計算，蠻河濱岸帶植被覆蓋率賦分100分。

3.3 河流縱向連通指數

3.3.1 評估方法與賦分標準

河流縱向連通指數為河流的斷點或節點等障礙物數量與河流長度的比例，反映水流的連續性和水系的連通狀況。計算式為

式中：G為河流縱向連通指數（個/（100 km））；N為河流的斷點或節點等障礙物數量（如閘、壩等），有過魚設施的不在統計范圍之內（個）；L為河流的長度（100 km）。

賦分標準見表8。

3.3.2 指標計算與賦分

根據無人機影像及衛星遙感影像和現場調查，蠻河干流上建有三道河水庫工程，無過魚設施，河流斷點或節點障礙物數量為1。計算河流縱向連通指數為0.53 個/（100 km）。按照賦分標準，此項賦分為20分。

3.4 濱岸帶人為干擾程度

3.4.1 評估方法與賦分標準

調查河湖濱岸帶范圍內是否存在人為活動影響，并進行評估。如果評估區域有未完成劃界確權任務、區域內水利工程有重大安全隱患、有大體量的亂建亂堆亂占情形、有省級掛號且未銷號或未整改到位的“四亂”問題的，以及違反自然保護區核心保護區、飲用水水源地一級保護區管理規定的，該項不得分。

初始分為100分，每出現一個人為活動影響扣除其對應分值，扣完為止。賦分標準見表9。

3.4.2 指標計算與賦分

目前蠻河已完成劃界確權任務，根據調查，蠻河河段內水利工程無重大安全隱患、無大體量的亂建亂堆亂占情形、無省級掛號且未銷號或未整改到位的“四亂”問題，無違反自然保護區核心保護區、飲用水水源地一級保護區管理規定問題。

結合無人機攝像影像結果，通過目視解譯，蠻河濱岸帶范圍內存在建筑、硬質性護砌、生產經營等人為活動，對河流濱岸帶產生干擾，如圖12所示。對照賦分標準表逐一扣分，蠻河上游緩沖帶范圍內出現沿岸公路，扣除10分，河岸帶向陸域延伸30 m內出現房屋，扣除5分，共計扣除15分，上游河段濱岸帶人為干擾程度賦分為85分。中游緩沖帶范圍內出現房屋和沿岸公路，共計扣除20分，中游河段濱岸帶人為干擾程度賦分為80分。蠻河下游緩沖帶范圍內出現農業生產經營、沿岸公路和房屋，共計扣除30分，下游河段濱岸帶人為干擾程度賦分為70分。經計算，蠻河濱江帶人為干擾程度賦分約為78分。

《湖北省河湖健康評估導則》中物理結構指標層中權重賦予值見表10，蠻河物理結構總得分為74分。根據河湖健康狀況分類（見表11），蠻河物理結構為亞健康狀況。綜合分析，緩沖帶寬度、濱岸帶植被覆蓋率、濱岸帶人為干擾程度均達到健康水平，河流縱向連通指數低，影響了蠻河物理結構的總得分。需設法提升水系整體連通度，如在三道河水庫增建過魚設施，促使魚類洄游，加強蠻河流域水利工程的水資源調度，保障河道生態流量，改善蠻河健康狀況。

4 結論

以蠻河為例對無人機低空攝影測量技術在河湖物理結構評價中的應用進行了驗證，著重對航線規劃、像控點布設、無人機測量、POS數據獲取及模型三維重建等關鍵步驟進行了探討，通過分類賦分方法對蠻河物理結構進行了分析與評價，為蠻河健康評價提供了有力支撐。

采用無人機低空攝影測量技術對蠻河物理結構指標進行了評估賦分，最終得出蠻河物理結構總體得分為74分，屬于亞健康狀況。實踐證明，該技術能夠全面、高效、及時地對蠻河周邊的情況進行掌握，并能通過后期數據處理獲取河湖物理結構表征性（共性）指標所需要的數據，可推廣應用于河湖健康評價。

該技術在河湖健康評價中具有機動性能強、易操作、分辨率高、成本低等優勢，但并非適用所有場景。特別是對于流域面積較大的河流和湖泊來說，利用無人機低空攝影測量所需周期久，下一步工作方向可根據不同應用場景，綜合運用不同技術手段，對河流指標進行自動化提取，來進一步提高河湖健康評價工作的精度及效率。

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Application of UAV Low Altitude Photogrammetry Technology in River-lake Health Assessment

LIU Qing，TANG Lei，RAN Zhongxin

（Hanjiang Hydrology and Water Resources Survey Bureau，Hydrology Bureau of Changjiang Water Resources Commission，Xiangyang 441000，China）

Abstract：River-lake health assessment is a fundamental work to strengthen river-lake management and protection. Low altitude photogrammetry technology based on UAV can effectively evaluate the health of river-lake’s physical structure，and provide technical support for river-lake health assessment. With Manhe River in Hubei Province as research object，this paper introduces the application of UAV low altitude photogrammetry technology in the processing and data access of river-lake’s physical structure assessment. Results reveal that the overall physical structure of Manhe River scored 74，indicating a sub-healthy state. UAV low-altitude photogrammetry technology works well in river-lake health assessment，with improved work efficiency，operator safety，and reduced labor intensity of operators and operating costs.

Key words：UAV；low altitude photogrammetry technology；river-lake health assessment

作者簡介：柳 青，男，工程師，本科，主要從事河道測量、水文測驗等工作。E-mail：241328478@qq.com