第４Ｏ卷第１Ｏ期 ２０１７年１０月 测绘与空间地理信息 ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏｌ，４０，Ｎｏ．１０ ０ｃｔ．．２０１７ 三维激光扫描技术在地质灾害动态监测中的应用 唐 凯 （广东省核工业地质局二九一大队，广东广州５１０８００） 摘要：近年来，随着科技的不断发展，三维激光扫描技术已被成功应用于测绘领域。本文针对三维激光扫描技 术无须接触测量、能高效获取数据、精度可靠等特点，结合应用实践，对该技术在地质灾害动态监测中的应用情 况进行了探讨。 关键词：三维数据；基准点；监测点；点云 中图分类号：Ｐ２２５．２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—５８６７（２０１７）１０—０１５４—０２ Ｔｈｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ３ ＤＬａｓｅｒ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ Ｈａｚａｒｄｓ ＴＡＮＧ Ｋａｉ （Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｎｕｃｌｅａｒ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ Ｂｕｒｅａｕ ２９１ Ｂ￣ｇａｄｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０８００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ，ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，３ Ｄ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｓａｃ— ｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｎｅｅｄ ｔｏ ｃｏｎｔａｃｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，３ Ｄ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｃａｎ ｏｂｔａｉｎ ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｄａｔａ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒａｃｔｉｃｅ，ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｔｈｅ ｄｙｎａｍ— ｉｃ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒｓ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｄａｔａ；ｄａｔｕｍ ｐｏｉｎｔ；ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔ；ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ０ 引 言 地质灾害是指各种地质作用对国家建设事业和人民 生命财产造成的危害，简言之，就是地质作用造成的灾 害。目前，比较常见的地质灾害是滑坡、地面塌陷、崩塌、 地面沉降、泥石流、地裂缝、冻土冻融、水土流失等。地质 灾害使环境恶化、破坏基础设施、造成人员死亡，甚至引 发次生灾害，造成更加严重的人员和财产损失。因此，非 常有必要对地质灾害加强动态监测，可以及时掌握灾害 体动态变形，分析其稳定性，做出预测预报，防止灾害的 发生，并可为地质灾害治理工程提供科学依据和可靠资 料。传统的地质灾害监测方法主要是利用全站仪、ＧＰＳ、 技术在地质灾害动态监测中的应用情况进行了探讨。 １ 三维激光扫描技术简述 三维激光扫描技术是一种先进的“实景复制技术”， 监测时通过对被测物体的全自动立体扫描，就可以获取 物体表面的三维坐标数据和影像数据，并且监测速度快、 无须接触测量、测量精度高。与基于全站仪或ＧＰＳ的监 测技术相比，其数据采样点数要多很多，可以形成一个基 于三维数据点的离散三维模型数据场，这样能够有效地 避免以往监测点数据分析时以点代面分析方法的局限性 和片面性；与近景摄影测量监测技术相比，虽然它不能形 成基于数据场的连续三维数据模型，但其后续数据处理 测缝仪等对单一监测体进行多点位移或裂缝监测，该手 段局限于特定位置的单点位移监测，测量值仅代表局部 变形情况，无法反映整体地质特征和变形过程。在保证 监测精度的同时寻找既高效便捷又省时省力的监测手段 已成为地质灾害监测领域的一项重要课题。近年来，随 着科技的不断发展，三维激光扫描技术已被成功应用于 测绘领域。本文针对三维激光扫描技术无须接触测量、 工作更加简便快捷，能准确地生成监测体的三维数据模 型，比近景摄影测量技术具有更高的丁作效率。 三维激光扫描技术在地质灾害动态监测中应用时， 通过对扫描获取的海量点云数据分析，不仅能准确解译 出监测体局部区域的变化趋势，获取地表的细微变形等 信息，而且能够对数据进行建模，分析出整个大变形区的 动态变形信息，还原其动态变化的过程，从而掌握灾害体 变形发展的规律，提前开展预测预报，防止灾害的发生。 能高效获取数据、精度可靠等特点，结合应用实践，对该 收稿日期：２０１６—０９—１２ 作者简介：唐凯（１９８５一），男，陕西咸阳人，工程师，学士，主要从事地质测量Ｔ作。 第１Ｏ期 唐凯：三维激光扫描技术在地质灾害动态监测中的应用 １５５ ２工程实例 ２．１ 工程概况 某滑坡高度７９ ｍ，倾角４９。左右，总体稳定性较好，但 受周边矿开采作业的影响，需对该滑坡的发展变化趋势 进行动态监测。考虑此滑坡坡度较陡、范围比较大，如果 图１基准点和监测点布置图 Ｆｉｇ．１ Ｌａｙｏｕｔ ｏｆ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔ 基 采用常规仪器进行监测，人员操作困难、工作效率低、精 度不高，权衡监测成本与效益后，决定采用三维激光扫描 技术进行监测。 ２．４监测周期 本次监测工作从２０１５年２月开始至２０１６年２月结 束，共计１年时间，每个季度观测１次。如遇特殊情况应 增加观测次数（如大雨后、自然条件急剧变化情况下），发 现滑坡体有异常变化情况也应增加观测次数。 ２．２基准点布设 本监测项目布设基准点３个，全部选择在滑坡体外比较 稳定的区域，基准点埋石采用的是水泥浇灌观测墩，并设有 强制对中标志。使用ＧＰＳ测量基准点的坐标，以便于后期 的扫描坐标系和绝对坐标系的转换。同时，按照闭合水准 ２．５监测扫描 ２．５．１基准点复测 为了检查基准点的稳定性，每次监测工作开始前，都 利用徕卡高精度全站仪（测距精度为１ ｍｍ＋１ ｐｐｍ，测角 ２．３监测点布设 精度为０．５ ），对３个基准点的相邻边长进行复测，同时， 根据滑坡体的大小、形态和位置，制订扫描方案，布 使用天宝Ｓ０５型电子水准仪复测３个基准点的高差值。 设监测点６个，为满足三维激光扫描仪的观测要求，采用 每期观测值与首次观测值进行比较，得出复测结果均在 以喷涂方式生成的标靶为监测点，扫描仪可直接识别此 限差范围内，说明整个观测周期内基准点是稳定的，复测 标靶，如图１所示。 结果见表１。 表１基准点复测成果表（单位：ｍ） Ｔａｂ．１ Ｒｅｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｂａｓｅ ｐｏｉｎｔｓ（ｕｎｉｔ：ｍ） 的方式，以附近的国家二等水准点为已知点，对照规范中二 等水准观测精度的要求联测了所有基准点的高程。 ２．５．２设站 ２．６扫描数据处理 经过外业扫描可以获得滑坡监测体的点云数据，经 数据处理后的点云数据可作为下一步计算分析工作的依 据，点云数据处理工作如下步骤： Ｉ）多站坐标数据配准； 在基准点的观测墩上架设三维激光扫描仪，整平对 中后进行扫描定向，扫描另一基准点上的专用标靶进行 定向，也可利用标靶拼接的方法配准扫描坐标数据。操 作时，先检查标靶扫描和配准的情况，在标注差达到规范 要求后才可以开展后续扫描工作。操作后，为了保证扫 描精度，需再次检查标靶是否移动、扫描仪是否对中整 平，如果在作业过程中发生了变动，则需要重新扫描。 ２）剔除冗余数据、噪声等非目标点云数据； ３）将每站扫描的点云数据归算到和基准点统一的坐 标系统中； ２．５．３精扫４）￣Ｊｌ点坐标； 设置扫描参数和点间间距，调整扫描仪的姿态，对监 测点标靶处进行精细扫描，相同控制标靶在不同测站时 ５）将所扫描的点云数据处理拼接成一个整体，并将 数据导出为通用格式，应用于后续成果对比和分析。 的中心位置必须保证一致，这样才能将各站扫描的点云 数据统一到相同坐标系中。在作业的时候，如果标靶和 光线的对比度达不到扫描仪的识别要求，将扫描仪设置 为极高分辨率频段进行面状扫描。 ２．７ 监测成果与分析 ２．７．１ 监测点成果 通过对监测点成果的处理和整理，成果见表２。 表２监测点成果表（单位：ｍ） Ｔａｂ．２ Ｒｅｓｌｔｕｓ ｏｆ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔｓ（ｕｎｉｔ：ｍ） （下转第１５８页） １５８ ４应用实验 ４．１ 实验流程 测绘与空间地理信息 ４．４试验验证 ２０１７皋 因本次研究丁作量较大，我们仅选取大楼１—３层的 房间作为实验数据。进入行政中心后，首先导入行政中 心１—３层的图解数据，在到达设定的标准原点的实际位 置后，开肩无线网络信号定位功能并匹配定位点，最后启 动“导航”按键。输入“市住房与城乡建设局办公室”为目 标名称，软件自动提示规划路径，按箭头指示前进，同时 图解楼体建筑结构内部数据，并建立数据库，同时在手 机端开发应用软件。打开软件后，导人数据，匹配定位点， 智能搜索路径，最终到达目的地，实验流程如图５所示。 有语音辅助配合，界面上即时的体现当前位置与目标位 置３个方向上的距离差值，待差值均为０时，到达目的地。 ５ 结束语 图５实验流程 Ｆｉｇ．５ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ 本文研究了一种无卫星信号的室内空间定位方法。 通过对定位方式、测距、滤波修正等几个方面的细化分 析，选择了较为快速的实现算法，并开发简易的手机端软 件进行试验，基本实现预期同标。陔方法也可在医院、大 ４．２ 图解数据 利用图解法解算楼体内空间位置坐标，设置整幢大 楼的一层中间位置坐标为（０，０，０），即为标准原点。向东 为 的正方向；Ｙ方向一直向室内延伸，ｌｙ值为正；冈该楼 无地下空间，高度ｚ值为正。一个房间门设置为一个热 型商场、地下停车场等公众场所发挥重要作用，内部空间 定位方法的实现将会为人们提供更高效优质的服务。 参考文献： ［１］ 刘李楠，赵晓萌．基于实神经网络代数算法的ｔ维测向 点，并赋予其图解的数值，解算出所有的热点空间位置 后，将全部数据存储于数据库中。 ４．３手机软件简易开发 在手机端开发应用软件，分别设置“数据导人”“匹配 定位点”“导航”等主要功能。“数据导人”功能主要是实 定位算法［Ｊ］．常熟埋工学院学报，２０１３（３）：１１４—１１７． ［２］ 沈凤麟，叶中付，钱玉美．信号统计分析与处理［Ｍ］．合 肥：中罔科学技术出版社，２００１． ［３］ 汤扣林．ｊ维空间测向定位技术［Ｊ］．火力与指挥控制， ２０１１（５）：１１０—１１７。 现把楼体的图解数据加载到手机软件平台；“匹配定位 点”功能主要是定位和匹配两个模块的程序实现。定位 功能的实现是利用无线网络开启位置服务；匹配功能是 ［４］ 李辉．基于ＲＳＳＩ的高精度窒内 维空间定位算法［Ｄ］． 开封：河南大学，２０１１． 在楼体的标准原点位置定位后，赋予该点坐标（０，０，０）， 使其与图解数据库相匹配；“导航”功能自动解算最佳路 径，利用手机屏幕的箭头和语音提示完成引导。 ［５］ 王建刚，王福豹，段渭军．加权最小二乘估计在无线传感 器网络定位巾的应用［Ｊ］．计算机应用研究，２００６（９）： ４１—４３． ［编辑：肖瑞涵］ （上接第１５５页） ２．７．２监测点分析 监测点位位移对比分析见表３。 表３监测点位位移对比分析表（单位：ｍｍ） Ｔａｂ．３ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ 态监测，得 如下结论： １）分析表２、表３的数据：Ｊｃ ２号点累计沉降量最大， 达到一４６ ｍｍ，其次是Ｊｅ ４号点，达到一４３ ｍｍ，Ｊｃ ５号点 累计沉降量最小，只有一２５ ｍｍ。可以看出，该滑坡监测 体有缓慢下沉的趋势，水平位移值不大，沉降量和水平位 移值都在规范要求的范围内。鉴于此次监测的周期不 长，周边矿山开采作业还在继续进行，所以该滑坡体随时 存在潜在的威胁，为了确保周边人民群众和财产的安全， 建议继续加大监测力度，有情况超前做出预报。 ｐｏｉｎｔ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ（ｕｎｉｔ：ｍｍ） ２）在地质灾害动态监测］二作中引进三维激光扫描技 术，是对传统监测方法的有力扩展和补充，而且在某些条 件下能够提供传统方法难以获取的资料和数据。实践证 明：应用该方法缩短了监测周期，提高了作业效率、大大 降低作业强度、监测人员的作业环境也极大地被改善，因 此，三维激光扫描技术应用于地质灾害动态监测是安全 有效的方法。 ３ 结束语 通过对该滑坡体为期１年共４次的三维激光扫描动 （下转第１６２页） １６２ 测绘与空间地理信息 建筑物提取算法相比，该方法具有以下特点： ２０１７皋 阈值 的取值范围最终设为［３Ｏ。，７５。］，增量为ｌ５。。法 向量夹角阈值的选择对建筑物提取结果的好坏起着至关 重要的作用，表１为不同法向量夹角阈值对Ｋａｐｐａ系数的 影响。 表１ 不同夹角阈值对Ｋａｐｐａ系数的影响 Ｔａｂ．１ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ａｎｇｌｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｏｎ Ｋａｐｐａ 艘 瞳嘲 ｌ豳嘲 图２建筑物提取结果 Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｅｘｔｒａｃｔｓ １）体元本身暗含邻域关系，便于数据的查询和 检索； ２）算法原理简单，容易实现； ３）算法不受地形、建筑物类型以及尺寸的，提取 精度均能达到８０％以上。实验结果表明，本文提出的建 筑物提取算法能准确、高效地提取建筑物，具有很强的鲁 由表２可知，Ｋａｐｐａ系数的平均值分别为８０．１９９％、 ８６．４６１％、８７．９８３％和８８．６６４％。随着法向量夹角阈值的 增大，Ｋａｐｐａ系数的平均值在不断地增大。对于简单建筑 棒性。 参考文献： ［１］ 阎平．ＬｉＤＡＲ数据中多层次、多直角房屋的三维重建 ［Ｄ］．武汉：武汉大学，２００５． ［２］ Ｍａａｓ Ｈ Ｇ，Ｖｏｓｓｅｌｍａｎ Ｇ．Ｔｗｏ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ ｆｒｏｍ ｒａｗ ｌａｓｅｒ ａｌｔｉｍｅｔｒｙ．物和多层排列的建筑物， 取３Ｏ。时就能满足精度的要 求，而庞大、复杂的建筑物则需要将 提高到７５。。 因此，针对不同的建筑物类型，在实际应用中需要选 取不同的夹角阈值。本文综合考虑Ｉ类误差、Ⅱ类误差、 总误差、Ｋａｐｐａ系数等因素，最终将７５。作为最佳角度阈 ｎ＝＝＝＝］Ｅ＝＝Ｕ 值，并将其应用在本文所有实验中。 ｄａｔａ［Ｊ］．ＩＳＰＲＳ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ＆Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ．１９９９，５４ （２／３）：１５３—１６３． ３．２建筑物提取结果分析 图２（ａ１）一（ｈ１）为从Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｃｈ上截取的与点云数 据相对应的遥感影像。图２（ａ２）一（ｈ２）为点云数据，其 ［３］ Ｍｏｒｇａｎ Ｍ，Ｈａｂｉｂ Ａ．３Ｄ Ｔｉｎ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｅｘｔｒａｃ— ｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ａｉｒｂｏｒｎｅ ｌａｓｅｒ ｃａｎｎｅｒ ｄａｔａ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＳＰＲＳ“Ｇａｔｅｗａｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｎｅｗ Ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ”，２００１． 中， 中存在数据空洞，导致遥感影像与点云数据有细微 的不同。图２（ａ３）一（ｔ１３）为法向量夹角阈值取７５。时建 筑物提取结果的误差分布图。从提取结果可以发现，基 本上绝大多数的建筑物都能被准确的提取。 ［４］ 徐花芝．基于航空ＬｉＤＡＲ点云数据的建筑物提取研究 ［Ｄ］．西安：长安大学，２００８． ［５］ 曾齐红．机载激光雷达点云数据处理与建筑物三维重建 ［Ｄ］．上海：上海大学，２００９． ［６］ 胡伟．机载ＬｉＤＡＲ数据三维建筑物模型重建方法研究 ［Ｄ］．焦作：河南理工大学，２０１２． ［７］ 吴宾．基于体元和车载激光扫描数据的行道树提取方法 研究［Ｄ］．上海：华东师范大学，２０１４． ４ 结束语 本文提出一种基于体元的建筑物提取算法，与现有的 ［编辑：吴（上接第１５８页） 鹏］ 参考文献： ［Ｉ］ 中华人民共和国国国土资源部．ＤＺ／Ｔ ０２２ｌ一２００６崩 塌・滑坡・泥石流监测规程［ｓ］．北京：中国标准出版 社，２００６． 监测与数据处理［Ｊ］．岩土力学，２０１０，３１（７）：２ ｌ８８— ２ １９１． ［５］ 赵小平，闰丽丽，刘文龙．三维激光扫描技术边坡监测研 究［Ｊ］．测绘科学，２０１０，３５（４）：２５—２７． ［６］ 郑德华．二三维激光扫描数据处理的理论与方法［Ｄ］．上 海：同济大学，２００５． ［２］ 徐源强，高井祥，王坚．三维激光扫描技术［Ｊ］．测绘信息 与工程，２０１０，３５（４）：５—６． ［７］ 蔡来良，吴侃，张舒．点云平面拟合在ｉ维激光扫描仪变 形监测中的应用［Ｊ］．测绘科学，２０１０，３５（５）：２３１—２３． ［３］ 郑小宁，刘军平．三维激光扫描仪的应用与精度分析 ［Ｊ］．地理空间信息，２００８，６（１）：１３２—１３４． ［４］ 徐进军，王海城，罗喻真．基于三维激光扫描的滑坡变形 ［编辑：任亚茹］
