本文關(guān)鍵詞：利用近景攝影測(cè)量技術(shù)的滑坡監(jiān)測(cè)新方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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Computer Engineering and Applications 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用

利用近景攝影測(cè)量技術(shù)的滑坡監(jiān)測(cè)新方法
李彩林， 張劍清， 郭寶云 LI Cailin， ZHANG Jianqing， GUO Baoyun
武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院，

武漢 430079 School of Romote Sensing and Information Engineering， Wuhan University， Wuhan 430079， China E-mail： 398093921@qq.com LI Cailin， ZHANG Jianqing， GUO Baoyun.New method of landslide monitoring based on close-range photogrammetry. Computer Engineering and Applications， 2011， （3） 6-8. 47 ： Abstract：A new method of landslide monitoring is presented by applying the close-range photogrammetry technology into landslide monitoring without surveying control points again， which is convenient， and non-contact.This method uses the rofast tated photogrammetry or parallel photography way to take a group of photographs for monitoring area.Then the DEM model of target monitoring area is obtained based on photography measurement principle.The absolute displacement and the local variation of landslide during the monitoring period can be calculated by automatic matching of control points and overlaying analysis of two stage DEM models.Experimental results using synthetic data indicate that the presented method can be effective for a rapid and exact monitoring. Key words： close-range photogrammetry； landslide monitoring； automatic matching of control points； overlaying analysis of DEM models 摘 要： 將近景攝影測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于山體滑坡監(jiān)測(cè)中， 提出一種無需二次控制的、 非接觸的、 快速的滑坡監(jiān)測(cè)方法。方法采用旋

轉(zhuǎn)攝影或正射平行攝影的方式， 對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝影， 根據(jù)攝影測(cè)量原理獲取目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的 DEM 模型。通過自動(dòng)匹配控制點(diǎn) 以及對(duì)兩期 DEM 模型進(jìn)行疊加分析， 計(jì)算出山體在該時(shí)間段內(nèi)的滑坡絕對(duì)位移量以及滑坡區(qū)域的局部變化量。利用模擬數(shù)據(jù) 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)， 結(jié)果表明該方法行之有效， 能夠方便地對(duì)滑坡體進(jìn)行快速、 準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)。 關(guān)鍵詞： 近景攝影測(cè)量； 滑坡監(jiān)測(cè)； 控制點(diǎn)自動(dòng)匹配； DEM 疊加分析 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.002 文章編號(hào)： 1002-8331 （2011） 03-0006-03 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 中圖分類號(hào)： TP75

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引言

滑坡是一種常見的自然地質(zhì)災(zāi)害， 滑坡引起的山體垮塌 以及暴雨后形成的泥石流常給國(guó)家建設(shè)和人民生命財(cái)產(chǎn)造成 嚴(yán)重?fù)p失。如果能夠?qū)逻M(jìn)行監(jiān)測(cè)，， 實(shí)現(xiàn)滑坡危害的早期 預(yù)報(bào)， 就可以最大限度地減少和防止滑坡所造成的損失。 目前滑坡監(jiān)測(cè)的方法主要包括 GPS 大地形變測(cè)量法、 自 動(dòng)伸縮計(jì)地表位移測(cè)量法、 合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量法以及 TDR （時(shí)域反射法） 滑坡體深部變形測(cè)量法等技術(shù)方法�；糁� 濤 [1] 等對(duì)上述方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較分析： GPS 很容易 （1） 實(shí)現(xiàn)在大區(qū)域的連續(xù)測(cè)量， 測(cè)量精度在厘米級(jí)， 具有點(diǎn)與點(diǎn)之 間不要求通視、 不受天氣影響可全天候觀測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。缺點(diǎn)是 測(cè)量精度不夠高、 易受地形的影響、 成本較高； 自動(dòng)伸縮計(jì) （2） 地表位移監(jiān)測(cè)法具有精度高、 價(jià)格低廉、 安裝簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。缺 點(diǎn)是測(cè)量的數(shù)據(jù)只是局部變形， 需要多臺(tái)自動(dòng)伸縮計(jì)串聯(lián)來 消除這種缺點(diǎn)； 合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量法適于解決大面積 （3）

的滑坡、 崩塌、 泥石流以及地面沉降等地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)， 是一項(xiàng)快速、 經(jīng)濟(jì)的空間探測(cè)高新技術(shù)， 但雷達(dá)數(shù)據(jù)采集的質(zhì) 量依賴于季節(jié)和天氣條件， 潮濕的天氣和高植被覆蓋率會(huì)明 顯影響相關(guān)性[2]； TDR 是一種遠(yuǎn)程電子測(cè)量技術(shù)， （4） TDR 系統(tǒng) 采用廉價(jià)的同軸電纜作為傳感器來確定滑坡的剪切面或形變 區(qū)域， 可快速采集到數(shù)字測(cè)量結(jié)果 [3]， 但不能用于需要監(jiān)測(cè)傾 斜情況但不存在無剪切作用的區(qū)域， 另外它無法確定滑坡移 動(dòng)量和滑坡移動(dòng)的方向。 結(jié)合近景攝影測(cè)量技術(shù)， 利用量測(cè)相機(jī)或非量測(cè)相機(jī)， 采 用旋轉(zhuǎn)攝影或平行攝影的方式對(duì)被監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝影， 用攝 影測(cè)量軟件系統(tǒng) LensPhoto[4] （http： //www.lensoft.com.cn/） 獲取 被監(jiān)測(cè)區(qū)域的三維表面點(diǎn)云模型， 通過自動(dòng)匹配兩期影像控 制點(diǎn)， 將監(jiān)測(cè)區(qū)域二期的相對(duì)三維模型轉(zhuǎn)換到一期的絕對(duì)三 維模型中， 然后分別生成 DEM 模型， 并對(duì)兩期 DEM 模型進(jìn)行 疊加， 計(jì)算滑坡體的絕對(duì)位移量和局部變化區(qū)域的位置以及

基金項(xiàng)目： 國(guó)家自然科學(xué)基金 （The National Natural Science Foundation of China under Grant No.41071293） 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)資金 ； （the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No.213276401） 。 作者簡(jiǎn)介： 李彩林 （1985—） 博士生， ， 研究方向： 計(jì)算機(jī)視覺， 近景攝影測(cè)量； 張劍清， 教授， 博士生導(dǎo)師， 研究方向： 攝影測(cè)量與遙感， 計(jì)算機(jī)視覺等； 郭寶云， 博士生， 研究方向： 工業(yè)攝影測(cè)量， 計(jì)算機(jī)視覺。 收稿日期： 2010-10-12 修回日期： 2010-12-07

李彩林， 張劍清， 郭寶云： 利用近景攝影測(cè)量技術(shù)的滑坡監(jiān)測(cè)新方法 面積大小， 從而實(shí)現(xiàn)后期監(jiān)測(cè)過程中無需量測(cè)控制點(diǎn)就可以 完成山體的滑坡監(jiān)測(cè)。

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一、 二期模型的變換參數(shù)， 完成二期滑坡區(qū)域的相對(duì)三維模型 到一期滑坡區(qū)域的絕對(duì)三維模型的轉(zhuǎn)換。一、 二期影像的自 動(dòng)匹配流程如圖 2 所示。

2

攝影測(cè)量三維滑坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)施方案
對(duì)被監(jiān)測(cè)的滑坡區(qū)域第一次拍攝的影像稱為一期影像，

一期影像

影像 1

影像 2

影像 3

… …

影像 n

第二次拍攝的影像稱為二期影像， 依次類推。以一、 二期為 例， 基于攝影測(cè)量原理的滑坡監(jiān)測(cè)具體的實(shí)施方案如下： （1） 第一次進(jìn)行滑坡監(jiān)測(cè)時(shí)， 使用免棱鏡全站儀測(cè)量 4 個(gè) 或 4 個(gè)以上 （根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域大小而定） 分布均勻的控制點(diǎn)。首 先對(duì)相機(jī)進(jìn)行檢校， 將一期影像、 相機(jī)檢校參數(shù)和控制點(diǎn)輸入 到近景攝影測(cè)量軟件系統(tǒng) LensPhoto 中， 得到被監(jiān)測(cè)區(qū)域絕對(duì) 定向后的三維點(diǎn)云模型。 （2） 后期滑坡現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)時(shí)， 需要保證攝影的攝站分布位置 與第一次的攝站分布位置大致相同， 從而確保后面的一、 二期 影像之間的匹配能夠順利進(jìn)行。 （3） 考慮到隨著監(jiān)測(cè)時(shí)間的推移， 第一次監(jiān)測(cè)時(shí)布置的控 制點(diǎn)有可能產(chǎn)生了位移變動(dòng)， 因此第一次布置的控制點(diǎn)不能 用到二期的滑坡監(jiān)測(cè)中， 利用一、 二期影像自動(dòng)匹配得到的物 方同名點(diǎn)解算一、 二期的模型變換參數(shù)。 （4） 通過對(duì)一、 二期影像自動(dòng)提取像片特征點(diǎn)， 進(jìn)行一、 二 期影像之間對(duì)應(yīng)影像的匹配， 然后在一期影像與二期影像的 內(nèi)部分別進(jìn)行點(diǎn)的傳遞匹配， 從而得到一、 二期滑坡三維模型 下的同名物方點(diǎn)。根據(jù)這些同名物方點(diǎn)解算一、 二期三維點(diǎn) 云模型之間的旋轉(zhuǎn)、 平移、 縮放等 7 個(gè)參數(shù)， 從而將二期三維表 面點(diǎn)模型轉(zhuǎn)換到一期的控制點(diǎn)坐標(biāo)系中。 （5） 對(duì)轉(zhuǎn)換到同一個(gè)控制點(diǎn)坐標(biāo)系下的兩期三維點(diǎn)云模 型， 按照一定的間距進(jìn)行采樣， 生成同一監(jiān)測(cè)區(qū)域的兩期 DEM 模型， 然后對(duì)其進(jìn)行疊加分析， 計(jì)算滑坡絕對(duì)位移量以及滑坡 區(qū)域的局部變化量， 實(shí)現(xiàn)滑坡監(jiān)測(cè)的目的和任務(wù)。 算法實(shí)現(xiàn)的流程圖， 如圖 1 所示。
一期影像 傳遞 匹配 物方點(diǎn) 剔除粗差點(diǎn) 同名物方點(diǎn) 計(jì)算一、 二期模型的變換參數(shù) （旋轉(zhuǎn)、 平移、 縮放） 完成二期滑坡區(qū)域的相對(duì)三維模型到一期 滑坡區(qū)域的絕對(duì)三維模型的轉(zhuǎn)換 根據(jù)兩期密集點(diǎn)云， 重采樣分別生成 DEM 兩期 DEM 模型的疊加分析 對(duì)應(yīng) 匹配 二期影像 傳遞 匹配 物方點(diǎn) 剔除粗差點(diǎn)

二期影像

影像 I

影像 II

影像 III

影像 N

圖 2 兩期影像自動(dòng)匹配流程圖

具體過程包括以下兩個(gè)方面： （1） 利用 Harris 算子對(duì)兩期影像中相對(duì)應(yīng)的影像對(duì)提取特 征點(diǎn)， 然后基于特征點(diǎn)以及核線約束進(jìn)行匹配， 8 為其中的 圖 一對(duì)應(yīng)影像對(duì)的特征點(diǎn)匹配結(jié)果。 （2） 影像對(duì) 1、的同名點(diǎn)分別在每期影像的內(nèi)部向下一幅 I 影像進(jìn)行點(diǎn)的傳遞匹配， 然后獲取公共匹配點(diǎn)作為像對(duì) 1、 與 2 像對(duì) I、 的同名匹配點(diǎn)。由于匹配中不可避免地會(huì)存在誤匹 II 配點(diǎn)， 因此文中采用 RANSAC[5]方法剔除了粗差點(diǎn)， 剔除后的 匹配結(jié)果如圖 9、 所示。 10 根據(jù)上述方法獲得兩期影像的同名物方點(diǎn)后， 計(jì)算一、 二 期模型的旋轉(zhuǎn)、 平移、 縮放等變換參數(shù)， 將二期三維表面點(diǎn)模 型轉(zhuǎn)換到一期的控制點(diǎn)坐標(biāo)系中， 實(shí)現(xiàn)兩期三維表面點(diǎn)模型 所在坐標(biāo)系的統(tǒng)一。

3.2

DEM 模型的生成及疊加分析
根據(jù) 3.1 節(jié)將第二期的三維表面點(diǎn)模型轉(zhuǎn)換到第一期的控

制點(diǎn)坐標(biāo)系中后， 選擇一個(gè)公共投影面， 要求投影面的法向與攝 影方向保持一致， 將每期的三維點(diǎn)投影到該投影面上， 根據(jù)滑坡 監(jiān)測(cè)的精度要求以及 DEM 的數(shù)據(jù)量設(shè)置一定的采樣間距 （采樣 間距設(shè)置為 10 mm） 通過內(nèi)插自動(dòng)生成每期的 DEM 數(shù)據(jù)模 ， 型。由于在測(cè)區(qū)的邊緣， DEM 內(nèi)插精度較低， 因此進(jìn)行 DEM 模 型疊加分析時(shí)， 分析范圍要小于實(shí)際的 DEM 采樣范圍 （圖 5 （b） 中的白色方框區(qū)域即為分析范圍） 。這就需要保證攝影范圍大 于被監(jiān)測(cè)區(qū)域范圍， 從而避免影像邊緣區(qū)域 DEM 內(nèi)插精度低的 問題， 實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)被監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行100%監(jiān)測(cè)的要求。 為了更好地觀察整個(gè)測(cè)區(qū)兩期前后的變化情況， 分別對(duì) 每期的影像進(jìn)行拼接。影像拼接結(jié)果如圖 3 所示， 每期 DEM 模型的光照渲染圖見圖 4。從圖 3、 可以很直觀地看出兩期 4 DEM 的變化與影像的變化區(qū)域是相符的， 見圖 3 （b） 和圖 4 （b） 中的黑色方框。

（a） 第一期影像拼接圖 （b） 第二期影像拼接圖 圖 3 滑坡一、 二期的影像拼接圖

圖1

算法流程圖 （） a 第一期DEM模型的光照渲染圖 （ ） b 第二期DEM模型的光照渲染圖 圖 4 滑坡一、 二期 DEM 模型的光照渲染圖

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 3.1 兩期影像的自動(dòng)匹配
考慮到第一期滑坡監(jiān)測(cè)時(shí)布置的控制點(diǎn)在第二期監(jiān)測(cè)時(shí) 可能發(fā)生了位移， 則第二期監(jiān)測(cè)時(shí)不能再采用第一期測(cè)量的 控制點(diǎn)， 而是通過兩期影像的自動(dòng)匹配獲取物方同名點(diǎn)， 解算

進(jìn)一步對(duì)滑坡兩期的變化進(jìn)行定量分析， 采用兩期 DEM 疊加比較的方式， 計(jì)算全局變化量以及局部變化區(qū)域的位置、 面積大小等參數(shù)。如圖 5 所示， 是 DEM 的彩色深度圖， （a） 顏

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色由紅到綠表示深度逐漸增大； 是兩期 DEM 模型疊加后 （b） 的變化量顯示圖， 左邊圖例表示變化量與顯示顏色之間的對(duì) 應(yīng)， 比如白色代表變化量大于 100 mm 的區(qū)域， 紅色代表變化 量在 50～100 mm 之間的區(qū)域。

圖 8 第一、 二期影像中對(duì)應(yīng)的第 3 張影像組成像對(duì)的特征點(diǎn)匹配結(jié)果 （a） DEM 模型的彩色深度圖 （b） 以彩色深度圖為背景的兩期 DEM 模型疊加后的變化量顯示圖 圖5 （左邊圖例中的變化量單位為 mm） 兩期 DEM 模型疊加定量分析圖

4

實(shí)驗(yàn)與分析
圖 9 第一期影像中第 3、 張影像組成像對(duì)的點(diǎn)傳遞匹配結(jié)果 4

對(duì)一個(gè)山坡的部分區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)， 相機(jī)型號(hào)為 Nikon D300， 測(cè)區(qū)范圍大致為 10 m×3 m， 攝影距離約為 12 m， 攝影方 式為平行攝影。第一次監(jiān)測(cè)時(shí)， 對(duì)山坡拍攝了 8 幅影像， 相鄰 影像間重疊度為 65%， 并使用免棱鏡全站儀在攝影測(cè)區(qū)范圍 內(nèi)測(cè)量了 6 個(gè)控制點(diǎn)， 見圖 6。第二次監(jiān)測(cè)時(shí)拍攝的影像如圖 7 所示， 其中， 攝站分布位置與第一次的攝站分布位置大致相 同， 影像間的重疊度和第一期影像重疊度相當(dāng)。另外， 對(duì)山坡 進(jìn)行第二次監(jiān)測(cè)之前， 在監(jiān)測(cè)區(qū)域范圍以內(nèi)， 人為地挖了 3 個(gè) 坑， 并對(duì)坑的大小和深度進(jìn)行了測(cè)定。

圖 10

第二期影像中第 3、 張影像組成像對(duì)的點(diǎn)傳遞匹配結(jié)果 4

1

2

3

4

5

6

7

8

圖6

對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域第一期拍攝的影像

利用 3.2 節(jié)介紹的 DEM 生成方法得到兩期的 DEM 模型， 見圖 4。然后對(duì) DEM 模型進(jìn)行疊加定量分析， 從而得到滑坡 變化區(qū)域的位置以及變化量， 見圖 5。從圖 5 中看出， 一共檢測(cè) 出 3 個(gè)變化區(qū)域， 通過 DEM 疊加計(jì)算得到 3 個(gè)坑的區(qū)域變化 量與實(shí)際測(cè)定結(jié)果一致。另外， 從疊加圖中還可以看出， 實(shí)際 變化區(qū)域以外出現(xiàn)了少量離散的、 變化量很小的變化區(qū)域， 這 主要是由于 DEM 模型生成過程中內(nèi)插引起的少量獨(dú)立的、 離 散的誤差引起的， 這些可以通過對(duì) DEM 進(jìn)行平滑予以改善。 另外， 滑坡的變化區(qū)域主要是具有一定面積的面狀區(qū)域， 因此 獨(dú)立、 離散的變化區(qū)域?qū)卤O(jiān)測(cè)的結(jié)果分析影響不大。

1

2

3

4

5

結(jié)論

5

6

7

8

圖7

對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域第二期拍攝的影像

在根據(jù)第 2 章描述的算法流程對(duì)兩期影像進(jìn)行處理之前， 首先根據(jù)文獻(xiàn)[6]對(duì)相機(jī)進(jìn)行檢校， 然后將第一期影像、 相機(jī)內(nèi) 參數(shù)以及控制點(diǎn)坐標(biāo)導(dǎo)入到數(shù)字近景攝影測(cè)量軟件 LensPhoto 系統(tǒng)中， 獲取經(jīng)過絕對(duì)定向后滑坡第一期的絕對(duì)三維表面點(diǎn) 模型。將第二期影像、 相機(jī)內(nèi)參數(shù)導(dǎo)入到 LensPhoto 中， 進(jìn)行 空中三角測(cè)量以及無控制的自由網(wǎng)光束法平差后， 得到滑坡 第二期的相對(duì)三維表面點(diǎn)模型。 根據(jù) 3.1 節(jié)介紹的兩期影像自動(dòng)匹配算法， 獲得兩期影像 的同名物方點(diǎn)， 計(jì)算一、 二期三維點(diǎn)云模型的旋轉(zhuǎn)、 平移、 縮放 等變換參數(shù)， 完成將二期三維表面點(diǎn)模型轉(zhuǎn)換到一期的控制 點(diǎn)坐標(biāo)系中。圖 8 為一、 二期影像中對(duì)應(yīng)的第 3 張影像組成像 對(duì)的特征點(diǎn)匹配結(jié)果； 9 和 10 分別為一、 圖 二期影像中影像對(duì) 3、 的點(diǎn)傳遞匹配結(jié)果。從匹配結(jié)果可以看出， 4 匹配點(diǎn)分布均 勻， 并且分布在沒有發(fā)生位移變化的區(qū)域。

提出了一種無需二次控制的、 非接觸的、 快速便捷的滑坡 監(jiān)測(cè)方法。通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的可行性， 精度可以達(dá)到 毫米級(jí)。由于采用人工模擬滑坡的實(shí)驗(yàn)， 因此接下來需要進(jìn) 一步研究與分析被監(jiān)測(cè)區(qū)域的植被覆蓋率以及攝影距離的增 大等因素對(duì)滑坡監(jiān)測(cè)精度的影響。

參考文獻(xiàn)：
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