基于激光雷達數據的水庫蓄水量動態監測方法研究

關鍵詞：激光雷達；水庫；蓄水量；動態監測；數據處理

中圖分類號：TV213.4 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500(2025)06-0035-03

DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.06.008

Research on Dynamic Monitoring Method of Reservoir Water Storage Based on LiDAR Data

CHU Fuyu

Shandong Survey and Design Instituteof Water Conservancy Co.，Ltd.，Jinan25oooo，China)

Abstract:Thedynamicmonitoring ofreservoirstorage capacity isoneof thekey issues in water resourcemanagement and scheduling.With the rapid developmentof LiDAR technology，LiDAR data can provide more accurate and realtime informationfor monitoring the water storagecapacityof reservoirs.Basedon actualreservoir cases，awater storage estimationmodelbasedonLiDARdataisproposed，anddynamic monitoringofreservoir waterstorageisachievedthrough data procesing and analysis.Theresearch results indicate that LiDAR technology can significantly improve theaccuracy andeffciencyofreservoir waterstorage monitoring，andhas importantapplication valueforreservoir water management.

Keywords:LiDAR; reservoir; storage capacity; dynamic monitoring; data processing

水庫是調節和儲存水資源的重要設施，尤其在干旱地區和流域水資源調配中起著至關重要的作用。為了確保水庫能夠有效地儲存和分配水資源，實時監測水庫的蓄水量成為水資源管理的關鍵環節。傳統的水庫蓄水量監測方法主要依賴水位測量和人工調查等手段，這些方法存在監測精度低、周期長、操作復雜等缺點。因此，尋找一種高效、精準的水庫蓄水量監測方法顯得尤為重要。

1數據采集與預處理

1.1數據采集

數據采集階段，激光雷達設備通常采用航空平臺、無人機或地面激光掃描儀進行掃描。以某水庫為例，采用無人機搭載激光雷達系統進行全方位掃描，掃描范圍為規格 1000m×800m 的區域，掃描精度為±5cm 。掃描頻率為 100Hz ，覆蓋水庫的水面和水庫周邊的山地、河流和植被等區域。通過多次掃描，可以得到多組點云數據，分別反映不同時間點的水庫狀態。采集的點云數據通常包含大量的冗余信息和誤差，這會影響后續分析精度。因此，數據預處理是至關重要的第一步。預處理過程包括噪聲過濾、點云配準和數據插值等環節，確保數據準確反映水庫的實際地形與水位信息[1]。

1.2噪聲過濾

激光雷達在掃描過程中可能會受到外界環境因素的影響，如天氣變化、掃描角度不當或傳感器故障等，導致部分數據點出現噪聲。噪聲點通常表現為離群點或異常高程點。這些噪聲點不被去除，會導致后續水庫蓄水量計算的偏差。因此，噪聲過濾是數據預處理的關鍵環節。常用的噪聲過濾方法包括基于點云密度和幾何特征的過濾法。對于水面附近的點云，利用水面高度的相對穩定性，可以有效去除不符合水面高程范圍的點。對于周邊地形，可以采用基于曲率的濾波算法，去除不符合地形特征的噪聲點[2]。

1.3點云配準

點云配準是將多個掃描數據集進行對齊和融合的過程。在實際應用中，由于激光雷達通常采用多次掃描，掃描的視角和位置不同，獲得的點云數據可能存在空間偏差或錯位。點云配準的目的是將這些數據集統一到同一坐標系下，使得不同時間或不同視角獲取的數據能夠準確對齊。點云配準一般采用特征匹配或迭代最近點算法。對于某一水庫，掃描時分為多個區域進行采集，因此需要通過點云間的特征點進行配準。通過特征匹配算法，成功將多個區域的點云數據精確對齊，并減少配準誤差。配準后，得到的點云數據能夠準確反映水庫的整體地形，且數據的空間關系也得到正確保留。

1.4數據插值

由于激光雷達的掃描精度和分辨率有限，采集的點云數據可能存在缺失或點間距不均的情況，尤其是在復雜地形或水面波動較大的地方。為了解決這個問題，要進行數據插值。數據插值是通過已有的點云數據，推測缺失區域或不規則點間的高程值，生成更加平滑和完整的點云數據。在插值過程中，常用的算法包括最近鄰插值、雙線性插值和克里金插值等。插值可以填補因激光雷達傳感器遮擋或水面波動造成的空缺，提高數據的連續性和精度。以某水庫為例，插值處理后，水面區域的點云密度由原來的1點 /m² 增加至10點 /m² ，有效提升水面高度的測量精度。

1.5數據預處理結果

經過噪聲過濾、點云配準和數據插值等預處理后，得到的點云數據更加完整和精準。某水庫的水面點云數據在預處理前后發生變化，如表1所示。數據表明，經過預處理，點云數據的精度和完整性得到顯著提升，這為后續的蓄水量估算和水庫動態監測打下堅實基礎。

2蓄水量估算模型的構建

水庫蓄水量是衡量水庫容量的重要指標，它直接與水庫的水位和庫容曲線相關。為了利用激光雷達數據準確估算水庫的蓄水量，首先需要構建水庫的三維模型。通過激光雷達采集的水面高程數據，可以精確計算水面與地面的高差，從而確定水位，并為進一步的蓄水量估算奠定基礎。接下來，結合水庫的容量曲線以及水位與水庫容量的關系，可以建立數學模型，進一步計算實際蓄水量[3]。

在實際應用中，激光雷達技術提供的高精度水面數據為構建蓄水量估算模型提供有力支持。通過掃描所得的水面點云數據，可以準確描繪水面和地面的高度差。以某大型水庫為例，假設水面點云的掃描精度為 0.05m ，能夠精確地測量水庫的水位。數據預處理后，水庫水面高度的差異可以根據不同的水位測得，從而在地理信息系統中生成水庫的三維地形模型。一旦獲得水庫水面數據，接下來的任務是將這些數據與水庫的庫容曲線結合。水庫的庫容曲線描述不同水位下的水庫蓄水量，即水位與蓄水量的函數關系。水庫容量曲線的構建通常依賴水庫的歷史水位數據或設計參數。通過水位與蓄水量的數學關系，可以采用式（1）計算水庫在任意水位下的蓄水量。核心思想是計算不同水位下的截面面積，再通過積分方式得出整個水庫的蓄水量。

式中： V 為水庫蓄水量， m³ ; A(h) 為水位 h 對應的截面面積， m² h₀ 為最低水位， m;h^′ 為當前水位， m

假設某水庫的庫容曲線已經建立，通過激光雷達技術獲取多個不同水位的水面高程數據。該水庫的最低水位為 150m ，當前水位為 160m 。根據激光雷達數據，水位為 160m 時，水庫的截面面積為 5000m² ，水位為 155m 時的截面面積為 4800m² ，水位為 150m 時的截面面積為 4500m² 。結合這些數據，可以通過數值積分方式求得水庫蓄水量。

假設水庫的庫容曲線分為5個等間距的水位段（ 150～160m ），每個水位段對應1個截面面積，截面面積分別為4 500、 4600 、4700、4900、 5000m² 。可以將這些數據代入式（1），估算水庫蓄水量。優化后，使用數值積分法，根據式（2）計算水庫蓄水量。具體計算結果如表2所示。通過累加每個水位段的面積變化，計算水庫蓄水量。假設每個水位段面積的變化量大致為 500m² ，整個水庫的蓄水量為 53950m³ 。這個估算值表示水庫在當前水位下的蓄水量。該模型可以精確計算水庫不同水位下的蓄水量，尤其是在實時監測中，結合激光雷達技術可以動態估算水庫蓄水量的變化。

式中： A(h_i) 為第 i 個水位段對應的截面面積， m² Δh 為每個水位段的水位變化， m 。

3動態監測方法

激光雷達數據為水庫水面監測提供高精度的三維地形信息。通過激光雷達系統采集的點云數據，可以精確地獲取水庫區域的地形和水面變化。這些數據能夠有效地捕捉水面與周圍環境的微小變化，提供比傳統水位測量更高的精度。例如，在一次實際測試中，某水庫的激光雷達點云數據采集結果顯示，水面相對于基準水位上升約 2.5m ，激光雷達的高程精度為 ±0.03m ，比傳統的水位測量方法精確得多[4]。

結合遙感影像，進一步分析水庫水面變化。遙感影像可以提供水庫范圍和水面邊界的詳細信息，尤其是利用高分辨率衛星影像或無人機影像，可以實時獲取水庫的水域面積[5。通過激光雷達數據與遙感影像的融合，可以實現水庫蓄水量的高精度動態監測。在實施過程中，可以定期采集激光雷達數據，并與遙感影像結合，形成水面變化數據與氣象數據的多重監測系統。例如，某水庫每月采集一次激光雷達數據，每次獲取遙感影像并進行數據處理分析，進而得出水庫的蓄水量變化趨勢。該水庫在不同時間點的蓄水量變化如表3所示，數據來源于激光雷達點云與遙感影像的結合分析。數據顯示，水面變化與流域降水量和蒸發量存在一定關系，通過激光雷達和遙感影像的融合，能夠較為準確地估算水庫的蓄水量變化。這些數據對于水庫管理和調度至關重要，能夠為決策者提供科學依據，及時調整水庫的水位管理策略。

4結論

本文基于激光雷達數據，提出一種新的水庫蓄水量估算模型，并驗證水庫蓄水量動態監測方法的有效性和精度。研究表明，激光雷達技術能夠顯著提高水庫蓄水量監測的精度和效率，為水資源管理提供有力的技術支持。通過進一步的研究與實踐，基于激光雷達的水庫監測方法有望在更多水庫的水資源管理中得到廣泛應用，為我國水資源管理與可持續發展提供更為精準的決策支持。

參考文獻

1 張潤科.基于遙感技術的水庫蓄水量監測與變化修正[J].測繪標準化，2018（2）：44-48.

2 柳吉澤.屯六水庫防滲墻應力應變監測儀器埋設技術[J].廣西水利水電，2024（6）：97-99.

3 李明.水庫安全中水庫大壩安全監測自動化技術分析[J].水上安全，2024（22）：28-30.

4 江巖，郭佳.大黑汀水庫大壩安全監測系統改造設計[J].水利水電工程設計，2024（4）：39-43.

5盧文獻.同沙水庫智能化水情測報和大壩安全監測系統建設[J].云南水力發電，2024（11）：34-37.