TLS技术在环境地质灾害监测中的应用进展

摘要

针对地面三维激光扫描技术在环境地质灾害监测中的应用问题，该文在系统介绍此技术关键指标和数据处理的基础上，从滑坡监测、土壤侵蚀监测、敏感地貌微变形监测和水灾害边界追踪4个方面，详细介绍了该技术在环境地质灾害监测领域的应用历史和现状，其研究热点包括该技术在应用中的适宜性评价、监测精度评价、滤波算法的开发及灾害发生趋势预判等方面。另外，应用中高植被覆盖度和降雨天气的干扰问题可通过继续优化软硬件并加强与其他技术联合应用予以弥补。

引用格式

杜超，赵进，任宪友，等．ＴＬＳ技术在环境地质灾害监测中的应用进展［Ｊ］．测绘科学，２０１８，４３（６）：６５-７１，１０５．

正文

三维激光扫描技术（terrestrial laser scanning，TLS），又称“实景复制技术”，是20世纪90年代发展起来的一种基于激光测距原理的遥感监测手段^[1]。TLS技术突破了传统的单点测量，能够快速获取目标物表面的海量三维坐标数据，满足各种应用需求^[2-3]。从运行平台角度考虑，TLS技术大致可分为机（星）载型和地面型两类^[4]。其中，TLS技术以其高精度、易操作、适应性强的优势脱颖而出。TLS技术经历了长足的发展，目前已广泛应用于会生活的各个领域，主要包括林业调查^[5]、医学与工程测量^[6]、建筑与文物保护^[7]、数字城市^[8]等方面。

环境地质灾害危害巨大，诸如滑坡、泥石流等灾害发生时往往形成巨大的冲击力，给会经济发展甚至人类生存带来巨大威胁^[9]。在灾害防治研究中，一套高效可靠的灾前预警、灾中监测和灾后评估设备意义重大。滑坡灾害监测手段众多，可大体分为“点”式（自动伸缩计、光纤传感器、GPS、全站仪）和“面”式（近景摄影、InSAR技术、激光扫描测量）两类。其中，“面”式监测手段在滑坡监测中无须事先埋设监测点，可快速、精确、非接触地反映滑坡的表面形态变化，为滑坡灾害的提前预提供可靠依据。目前，土壤侵蚀量常规监测主要依靠径流小区，侵蚀发育过程动态监测则主要依靠测尺法、测针板法、GPS测量法等^[10]。TLS技术在环境地质灾害监测中具有“反应迅速、变化敏感、自动化”的特点，近年来，越来越多的专家学者将TLS技术应用于地貌识别、滑坡监测、土壤侵蚀追踪、局部微地貌形变监测、河湖库岸形貌演变等方面，已经取得了一定的研究成果^[11-14]。

1 TLS技术关键指标

TLS使用非接触式的面测量方式进行数据采集,具有如下优点：①非接触式工作，扫描仪发射激光束在测量目标自动反射，实现了危险、不可达目标的测量；②主动性工作，不需要外部光源配合，昏暗和黑夜都不影响外业测量；③数据可量测，可直接分析点云数据获取目标物三维坐标、距离、方位角等信息；④获取信息丰富，能同时获取目标物空间三维坐标、表面激光强度信和真彩色信息。

此外，TLS技术还具有速度快，精度高，范围广的特点，根据激光测距原理的不同，相关技术指标也有不同。激光三角测距式扫描仪，精度可达亚毫米级，扫描距离一般在几米到几十米之间，不适用远距离扫描；相位式扫描仪，精度可达毫米级，扫描距离一般也在百米以内；脉冲式扫描仪，不仅精度可达毫米级，而且测距范围可达数千米，是目前应用最广泛的扫描仪。同时，脉冲式激光扫描仪数据采集速度快，实际应用中应结合研究目的设置恰当的扫描精度，防止数据冗余，提高工作效率^[15]。

2 TLS数据处理关键技术

2.1 点云压缩

地面三维激光扫描仪一次测量即可获取目标区域海量点云数据，因此需对点云数据进行压缩。目前点云压缩主要有两种方式:①在点云数据采集时，通过设定合适分辨率来压缩点云；②在点云数据处理时，利用算法来压缩点云，例如曲率采样法压缩算法、基于八叉树的压缩算法以及重心压缩算法等。

2.2 点云配准

将不同坐标系下的点云转换到统一坐标系下的过程叫做点云配准。目前点云配准方法主要有七参数配准算法、迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法及其改进算法。七参数法需要选取3个以上已知坐标值的同名点，然后求出3个选择参数、3个平移参数和一个尺度参数；ICP算法是由文献[16]提出的，目前得到较好应用。

2.3 点云去噪

点云去噪对于数据处理意义重大（图1），扫描测量过程中引入的点云噪声大致可分为3类：由被测物体表面因素引起的噪声、扫描仪本身引起的噪声和环境遮挡引起的噪声。针对第1类噪声，可通过改变扫描仪与目标物之间的方位来解决；针对第2类噪声，可通过调整扫描参数或者利用平滑、滤波的方法来消除；针对第3类噪声，可通过目视手动剔除、自动或半自动剔除。

(a)点云去噪前 (b)点云去噪后

图1 点云数据去噪前后对比图

Fig.1 Comparison Diagram before and after Denoising of Point Cloud Data

2.4 点云分割

点云分割是将整幅点云分割成多个子区域，每个子区域对应一个自然表面，分别通过拟合最终构建目标物表面完整模型^[17]。点云分割算法大致可分为基于边缘的分割方法和基于区域的分割方法两类。前者通常是利用某种边缘检测算子来提取代表特性不连续的边缘点，然后将这些边缘点连接成封闭的区域轮廓；后者通常是将具有一致性的、彼此邻接的像素编码组成一个区域，以便得到封闭的区域。

2.5 三维建模

点云数据三维建模有两种方式，一种是立体几何模型重建，另一种是三维表面模型重建。在地学研究上，三维表面模型重建多是采用三角生成算法，该算法主要分成3步^[18]：①生成一个包括所有离散数据点的凸壳；②利用得到的凸壳生成一个初始的三角；③在初始三角的基础上逐个加入其他离散点，生成最终的三角；最后在每个点加上一个高程值，就可以得到三维模型。

2.6 纹理映射

建立好实体的三维模型之后，利用数码相机获取的影像信息为实体模型增加纹理，使其具有真实纹理特性。纹理映射是将纹理空间中的坐标及其对应的颜色映射到相应的三维物体的表面上，即从二维图像到三维物体表面的映射。纹理映射通常分为两个步骤：首先确定纹理属性，然后建立纹理空间与景象空间以及景象空间与屏幕空间之间的映射关系。

3 TLS技术在环境地质灾害监测中的应用进展

TLS技术发展之初较多地应用于工程建设领域，后来随着技术的发展，TLS技术在地学领域的应用逐渐兴起，尤其在变形监测等方面的优势被深入挖掘。通过对相关文献总结分析，TLS技术在环境地质灾害防治领域的应用主要可归纳为滑坡监测、土壤侵蚀监测、敏感地貌微形变监测、水灾害边界追踪等方面。

3.1 滑坡监测

滑坡灾害严重威胁着地质条件脆弱地区的人民生命财产安全，国外应用TLS技术监测滑坡灾害起步较早，并且已在监测方法改进、监测精度提高、监测误差识别、数据处理自动化等方面取得了一定的研究成果^[19-20]。滑坡监测作为TLS技术在灾害监测领域的最主要应用方向，其应用历程经历了早期的滑坡监测适宜性探讨，后续对无植被覆盖的高陡边坡滑坡监测，再到对低植被覆盖地块的滑坡监测及地质灾害体精确评估，其适用环境一步步拓展。

文献[21]率先将TLS技术应用于海岸侵蚀崩塌监测，验证了该技术在滑坡监测中的可行性；文献[3]将地面TLS技术应用于无植被覆盖的高陡边坡地质调查，发掘了该技术在滑坡监测中的应用前景。随着该技术的进一步发展，越来越多的研究者关注滑坡体形变监测精度的提高，同时注重对滑坡过程的实时追踪;文献[22]将地面三维激光扫描仪应用于西班牙某岩体崩塌的监测中，得到了毫米级程度的可靠形变值；文献[23]先后将TLS技术应用于室内模拟滑坡实验和三峡库区实地滑坡监测，发现TLS技术不仅能达到很好的精度，而且有利于建立滑坡监测系统；文献[4]考虑到以往滑坡监测多在植被覆盖度低的地区展开，探讨了从无植被岩体的变形监测到有较少植被的滑坡体的变形监测的可能性，扩展了TLS技术在滑坡监测中的适用性。近年来，随着TLS技术在滑坡监测中精度的逐渐提高，滑坡发生机理探讨和发展趋势预测逐渐引起重视，文献[24]利用TLS技术结合神经络分析方法对滑坡发展趋势进行了预测评估，对于减灾防灾具有一定的指导意义；文献[25]基于TLS技术对加拿大北部山脉地区落石灾害进行长时间追踪观察，在边坡岩石失稳前兆方面取得了一定的研究成果，为岩石边坡灾害管理提供了指导。

此外，随着数据处理技术的进一步发展，基于TLS技术的滑坡体评估越发精确。常用的滑坡体土方量计算方法有方格法、等高线法、断面法等，基于TLS技术的研究多采用不规则三角法来计算土方量；滑坡体坡度越大越易发生滑坡现象，TLS技术能够对扫描的边坡点云数据提取处理，测量出边坡的一些参数，进而计算出坡度；利用TLS技术也可对灾害体进行等高线的制作，通过查看等高线密集度可探知边坡状态^[26]。文献[27]基于TLS技术对矿山边坡土方量变化、坡度变化和等高线分布变化进行了探究，发现基于TLS技术的方法能够比较全面地判断边坡变形趋势，对边坡的灾害预警具有重要意义。

3.2 土壤侵蚀监测

土壤侵蚀作为限制人类生存与发展的环境灾害，严重制约着会经济的可持续发展^[28]。近年来，国内外众多学者将TLS技术应引入土壤侵蚀室内模拟和野外原位观测中，国外早期的土壤侵蚀研究多始于海岸侵蚀监测，对于指导海岸带修复工作有指导意义，后续的侵蚀监测逐渐扩展到河、湖、库岸等土壤侵蚀高发区。国内TLS技术在土壤侵蚀方面的应用起步较晚，目前较多的研究多集中于黄土侵蚀，还有少量南方红壤侵蚀研究，其他类型土壤侵蚀则鲜有涉及。

早在2003年，文献[29]就利用激光扫描对美国北卡海岸线侵蚀状况进行了调查，初步得出了海岸侵蚀状况，论证了TLS技术在土壤侵蚀应用中的可能；为了检验该技术在土壤侵蚀中的观测精度，文献[30]采用连续模拟降雨试验,对比研究了测针板、高精度GPS和三维激光扫描3种技术监测沟蚀效果，发现激光扫描仪能很好地监测沟蚀演变过程, 且对侵蚀量估算精度较高, 误差仅为4.5%；另外在侵蚀机理研究中该技术也有很好的应用，文献[31]在降雨大厅模拟了7场人工降雨冲刷实验，TLS技术进行发育过程追踪观测，揭示了黄土侵蚀发育过程，效果良好；文献[32]将TLS技术应用于南方红壤坡面侵蚀过程的研究，探究了南方红壤侵蚀过程中的地表糙度问题，发现该技术能很好地定量研究坡面水蚀过程中地表糙度的演变特征和规律。除了常规的室内模拟研究，更多的研究者将TLS技术应用于野外土壤侵蚀观测。文献[11]利用TLS技术对冲沟侵蚀边界进行监测，并与亚米级差分GPS进行对比，验证了其监测的精准性；文献[33]对河流由于河水冲刷侵蚀导致的河岸后退进行了研究，发现TLS技术精度更高而且工作量更小；相比于TLS技术在水土侵蚀中的普遍应用，其在风沙侵蚀方面的应用略显不足，文献[34]基于TLS技术进行了草方格沙障内蚀积形态监测，推动了该技术在治沙工程领域的应用。考虑到土壤风蚀没有水的干预，TLS技术在土壤风蚀中的应用前景更值得期待。

3.3 敏感地貌微形变监测

不同于滑坡和土壤侵蚀等自然灾害发生时的人眼可识别性，地貌微形变发生初期往往速度缓慢而且具有隐蔽性，难以捕捉，但是TLS技术独特的优势刚好契合敏感地貌微形变监测要求。冰川演变监测是其中典型代表，此外，冻胀演变、地面沉降、大坝微形变监测应用也越发普遍。

冰川作为全球气候变化的典型指标，其消融演变能够提供环境变化的重要信息，文献[35]利用TLS技术对瑞士阿尔卑斯山地区某冰川消融情况进行了追踪，成功监测到冰川毫米级别的消融速率，值得注意的是，基于TLS技术的冰川消融监测精度虽能够达到毫米级别，但在冰雪覆盖度较大的山峰，细微的变化也难以捕捉，需结合InSAR、GPS技术予以弥补；针对寒冷地区渠坡冻胀灾害问题，文献[36]利用TLS技术监测了我国西北严寒地区不同渠道护坡形式的冻胀情况，发现利用TLS技术能全面地反映渠坡的整体冻胀变形量及分布情况；面对近年来煤炭开采所引起的地表沉陷问题，文献[37]运用TLS技术对沉陷区进行监测，并将提取的下沉值与同期GPS测量数据比较分析，发现三维激光监测所得到的沉陷情况与实地情况基本相符，而且能反映开采沉陷量及矿区沉陷趋势；文献[38]利用TLS技术对土石坝进行变形监测，发现该技术能够更详细地反映大坝各个部分的变形情况，从整体上反映了大坝三维变形位移量，能够更准确地对大坝安全运行情况进行评估，文献[39]则对基于TLS技术的大坝形变量表征方法和识别模型进行了研究，提高了监测精度和工作效率。

3.4 水灾害边界追踪

水灾害发生过程中灾情信息的实时提取和灾后灾情损失的精确评估对于最大化降低灾害损失意义重大。目前，大范围的水灾害监测主要依靠3S技术，应用相对成熟^[40]；针对小范围水灾害防治研究，无人机摄影技术显现出了一定的优势，但在续航等关键技术上还有待进一步发展^[41]。TLS技术基于激光测距原理工作，扫描水体时由于水面对入射激光产生的镜面反射，水体和周边陆域自然分开，在水体边界识别上有着天然的优势。

利用该技术的天然优势，国内外许多学者开展了水灾害防治研究。为了探究极地冰川河流在夏季演化过程，文献[42]应用TLS技术对斯匹次卑尔根岛的斯科特河在夏季的形貌演变过程进行了追踪研究，获得了该地区的高精度数字地面模型；文献[43]应用TLS技术监测我国“5·12”汶川大地震造成的堰塞湖形成过程，对堰塞湖边界进行了精确的量算，发现TLS技术能为突发地质灾害抢险决策迅速地提供地形资料，具有较大的应用潜力；文献[44]将TLS技术应用于云南轿子山小流域的山洪灾害调查评价，表明地面TLS技术获取数据速度快、精度高，为无资料地区山洪灾害分析评价提供了高精度数据支撑；文献[45]将TLS技术应用于库区泥沙冲淤形态的测量，展示了该项技术在数据采集方面的高效、便捷以及后期数据处理时成果分析和展示的多样性。随着该技术的进一步发展，未来可在湿地演变和水资源退化等方面广泛应用。

4 研究热点分析

TLS技术在环境地质灾害防治领域应用主题各异，但是具体的研究内容有着一定的相似性。从研究历程来说，早期的研究多集中于对该技术适应性的探讨，随着适应性得证和应用的逐渐推广，研究者开始关注监测精度和工作效率的提高，研究多集中于总体的形变体积精确测量和局部的微观变化敏感识别，同时注重数据降噪、抽稀等后处理软件算法的开发。近年来，随着TLS技术应用的进一步推广和逐渐成熟，结合该技术的灾害机理探讨和灾害趋势预测等方面逐渐兴起。

5 结束语

综上所述，TLS技术可敏感识别微变化和动态追踪形貌演变的特点已促使其成为了环境地质灾害防治领域的可靠手段，今后可进一步加强TLS技术在环境地学领域的应用。但是，TLS技术存在一定不足，比如对高密度植被无法穿越、受潮湿环境影响较大、数据处理对软硬件要求高等。为了更好地发挥该技术在环境地质灾害监测方面的潜力，今后的研究应主要集中在以下3个方面。

2）进一步加强TLS技术与其他监测手段的联合运用。考虑到灾害监测中往往有时间尺度和空间尺度的多重考量，在充分发挥TLS技术众多优势前提下，应进一步加强与传统光学摄影测量技术、3S技术和地基InSAR技术联合应用，优势互补，开发一套系统完整的灾害监测预警系统，宏观结合微观实现环境地质灾害的全方位监测。

3）进一步拓展TLS技术在环境地质灾害防治领域的应用范围。基于现有的研究，TLS技术目前在地质灾害防治领域的应用较为普遍，但随着环境灾害监测领域对高精度、高效率监测手段的需求增加，结合该技术的优势特点，未来可将其应用于湖泊湿地演退、林地生态系统退化、消落带干湿交替导致景观演化等方面的研究中，深入发掘其在环境地学领域的应用价值。

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