摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用_刘岢.pdf
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1、第 37 卷第 2 期2023 年 4 月南华大学学报(自然科学版)Journal of University of South China(Science and Technology)Vol.37 No.2Apr.2023收稿日期:20221229基金项目:国家自然科学基金项目(51704168);南华大学研究生创新基金项目(223YXC002)作者简介:刘岢(1998),女,硕士研究生,主要从事滑坡监测方面的研究。E-mail:1078239046 qqcom。*通信作者:周建新(1970),男,高级工程师,主要从事地质灾害防治方面的研究。E-mail:601990933 qqcomDO
2、I:10.19431/ki.16730062.2023.02.002摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用刘岢1,周建新2*,辛旺1,刘伟2,肖智巧2(1南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001;2湖南省地质灾害调查监测所,湖南 长沙 410004)摘要:获取地表的变形位移信息对于滑坡灾害监测预警具有重要意义。本文基于摄影测量和图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法,通过建立室内滑坡模型,模拟滑带渗水软化与堆载共同作用下滑坡的形成,利用 MATLAB 软件作为处理平台对获取到的坡体表面图像数据进行三维位移识别,并与全站仪的测量结果作了精度对比验证。试验结果表明,在滑
3、带渗水和堆载的双重作用下,滑坡经历了缓慢蠕滑、上部压缩、整体滑移直至破坏的孕育演化过程,提出的三维位移辨识方法对于滑坡模型在各个变形阶段的三维位移变化均具有较高灵敏度,可识别毫米级的微小位移。利用本文提出的三维位移辨识方法不仅可以精准识别滑坡不同变形阶段的表面三维位移,还可以根据标识点的空间位移结果确定滑坡表面变形位移方向,分析滑坡的变形破坏情况。关键词:滑坡;摄影测量;图像识别;位移辨识;模型试验中图分类号:X43文献标志码:A文章编号:16730062(2023)02000711Application of Photogrammetry and Image ecognition inLan
4、dslide Displacement MonitoringLIU Ke1,ZHOU Jianxin2*,XIN Wang1,LIU Wei2,XIAO Zhiqiao2(1School of esource Environment and Safety Engineering,University of South China,Hengyang,Hunan 421001,China;2Hunan Institute of Geological Disaster Investigation and Monitoring,Changsha,Hunan 410004,China)Abstract:
5、Obtaining the deformation and displacement information of the land surface is ofgreat significance for the monitoring and early warning of landslide disasters Based onphotogrammetry and image recognition technology,a three-dimensional displacement iden-tification method for landslide surface is prop
6、osed By establishing an indoor landslide7第 37 卷第 2 期南华大学学报(自然科学版)2023 年 4 月model,the formation of a sliding slope under the combined action of water seepage soften-ing and stacking of the slip belt is simulated,and the MATLAB software is used as a pro-cessing platform to identify the three-dimension
7、al displacement of the obtained slopesurface image data,and the accuracy is compared with the measurement results of the totalstation The test results show that under the dual action of water seepage and mounding inthe slip zone,the landslide undergoes a nurturing evolutionary process of slow creepi
8、ngslip,upper compression,overall slip until destruction The proposed three-dimensionaldisplacementidentificationmethodishighlysensitivetothethree-dimensionaldisplacement changes of the landslide model in each deformation stage,and can identifysmall displacements of millimetre scale The three-dimensi
9、onal displacement identificationmethod proposed in this paper can not only accurately identify the three-dimensional dis-placement of the landslide surface at different stages of deformation,but also determine thedirection of deformation and displacement of the landslide surface based on the spatial
10、 dis-placement results of the identification points,and analyze the deformation and damage ofthe landslidekey words:landslide;photogrammetry;image recognition;displacement recognition;modeltest0引言在滑坡监测研究中,坡体表面位移是最直观、有效的监测指标之一,对滑坡灾害的监测预警具有重要意义。滑坡表面位移监测技术按测量方式大致可以分为接触式监测和非接触式监测。接触式监测技术通常将传感器元件安装在监测目标表
11、面或内部,通过传感器近距离采集位移数据1-5;非接触式监测技术则通常在监测目标的远端安装数据采集设备,不接触监测目标,因而更具灵活性6-9。摄影测量作为一种新兴的非接触式的监测方法,具有信息容量高、数字化信息储存、实时动态化监测等优势10,已广泛应用于道路裂缝检测11-12、桥梁裂缝及变形监测13-14 和露天矿位移监测15-16 中。近年来,随着摄影成像硬件设备的快速进步和图像处理技术的不断发展,许多学者对摄影测量技术与图像识别技术在滑坡领域的应用产生了浓厚兴趣17-19。XJYang 等20 基于时序遥感影像数据,提出了一种通过识别滑坡前后植被变化确定滑坡分布范围的方法。HHWang 等2
12、1 基于图像处理技术提出了一种识别滑坡后缘裂纹运动轨迹的方法,可半定量地描述滑坡后缘裂缝的运动和状态。程宏浩等22 采用近景拍摄和图像识别相结合的方式,通过仿真实验提出了一种山体裂缝宽度测量方法。YYang 等23 利用滑坡模型连续变形的视频数据提出了一种基于超像素的滑坡变形区域自动图像识别方法。从目前摄影测量与图像识别技术在滑坡领域中的应用可以看出,现有应用主要集中在滑坡灾后的区域识别方面。本文基于摄影测量与图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法,在辨识滑坡平面位移的基础上结合竖向位移的识别,能更加全面精准地反映滑坡表面的变形位移情况,可应用于滑坡成灾前的变形位移监测。通过滑坡物理模
13、型试验模拟滑坡的孕育演化过程,采集不同阶段的图像数据,利用视觉原理对滑坡表面标识点进行三维位移的识别与分析,并利用全站仪测量标识点中心间距对比基于摄影测量与图像识别的距离辨识结果来验证精度。1位移计算原理11单目视觉线性模型单目相机成像遵循针孔成像原理24。相机成像模型如图 1 所示,其定义了四个坐标系:像素坐标系(u,v)、图像坐标系(X,Y)、相机坐标系(XC,YC,ZC)和世界坐标系(XW,YW,ZW)。其中,像素坐标系通过平移转换为图像坐标系,图像坐标系是相机坐标系的二维投影变换,世界坐标系可通过旋转和平移重合于相机坐标系,则像素坐8第 37 卷第 2 期刘岢等:摄影测量与图像识别在滑
14、坡位移监测中的应用2023 年 4 月标与世界坐标之间的转换关系可以表示为:uv1=1dx0u001dyv0001f0000f000010T01XWYWZW1=K TXWYWZW1。(1)式中:为比例因子,f 为相机焦距,dx、dy分别表示像素坐标系的每个像素在 X 轴和 Y 轴上的物理尺寸,K 为相机的内参数矩阵,、T 为相机的外参数矩阵。图 1相机成像模型Fig1Camera imaging model12基于单目视觉原理的三维位移改进计算方法本文在单目视觉模型基础上提出了一种改进的三维位移计算方法。通过调节相机拍摄角度使相机成像平面与被拍摄物体表面平行,相机光轴垂直于被拍摄物体表面,此时
15、在相机成像模型中被拍摄物体信息均在同一平面上,则世界坐标系与像素坐标系的关系可表示为:uv1=KXWYWZ1 。(2)利用图像识别获得的滑坡表面标识点质心像素坐标记为(u,v),则标识点质心世界坐标可由式(3)表示:XWYWZ1 =K1uv1。(3)求出标识点质心的世界坐标后,标识点位移前后纵横向距离变化可由式(4)、式(5)计算:X=XW XW(4)Y=YW YW(5)式中:XW、YW为滑坡表面产生变形位移后标识点质心在世界坐标下的纵、横向坐标值。为获取标识点的竖向位移信息,本文在单目视觉的基础上结合相机成像原理提出了一种竖向位移计算方法,通过位移前后标识点成像中像素数的变化来计算标识点产生
16、的竖向位移,方法原理如图 2 所示。根据标识点成像面积与标识点实际面积的相似关系可以得出:Z=fr(6)A=2(7)S=r2=dxdyp。(8)式中:Z 表示标识点到相机光学中心的距离,即测量距离,f 为相机的焦距;A、S 分别表示标识点实际面积及其成像面积;dx、dy为像素元的边长,通常情况下 dx=dy;p表示标识点成像中像素的总个数。由式(6)、式(7)、式(8)可以得出:9第 37 卷第 2 期南华大学学报(自然科学版)2023 年 4 月Z=fApdxdy。(9)则标识点位移前后竖向距离变化可以表示为:Z=Z Z。(10)式中,Z为滑坡表面产生变形位移后标识点到相机光学中心的距离。图
17、 2标识点竖向位移计算Fig2Calculation of vertical displacement of marker points2物理模型试验21模型制作滑坡物理模型如图 3 所示,模型由滑体、滑带和滑床构成。模型长 1.25 m,宽 0.75 m,后部高度 0.70 m,后部滑体厚度 0.30 m,坡面倾角约为50。滑床采用砖石砌体构筑,并以水泥砂浆抹面。滑带由滑石粉混合 38 mm 钢珠填充的双层聚乙烯薄膜构成。滑体土采用湘西地区广泛分布的粉质性碎石黏土,其主要物理指标参数见表1。试验模型采用人工分层夯实法填筑,以保证制样的均匀性。在模型箱侧壁上均匀涂抹一层凡士林,以减小坡体滑动时
18、模型箱两侧箱体摩阻力的影响。坡体表面均匀布设 16 枚(44 布置)白色平头钉(钉帽直径 18 mm)作为监测标识点(图 4(b),各相邻标识点之间的距离为 15 cm。图 3滑坡模型Fig3Landslide model表 1模型土体物理指标参数Table 1Parameters of physical index of model soil天然含水率/%密度/(gcm3)渗透系数/(cms1)黏聚力/kPa内摩擦角/15801891710614052177图 4滑带、PVC 注水管及标识点现场实物图Fig4Slip zone,PVC water injection pipe andmark
19、ing point site physical picture22试验工况设计试验模拟渗水和堆载双重作用下滑坡灾害的孕育演化过程,具体工况设计见表 2。通过自主设计的注水系统(见图 4(a)模拟降雨沿滑坡裂缝渗入滑带,造成滑带浸水饱和。滑带注水系统由 15 根空心 PVC(polyvinyl chloride)管(长 1 m,内直径 4 mm)组成,注水管下端出水口埋入组成01第 37 卷第 2 期刘岢等:摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用2023 年 4 月滑带的两层不透水薄膜之间,通过进水阀控制滑带渗水的渗入水量和浸润时间。堆载采用质量为20 kg 的标准砝码对坡顶平台分级施加竖向荷
20、载,设计堆载增量为 300 kg,分级加载直至模型破坏。表 2试验工况设计Table 2Test condition design试验工况加载方式观测时长工况一滑带渗水渗水 1 h,静置 1 h工况二堆载每级堆载完静置 2 h注:工况一重复一次后开始工况二。23数据采集试验监测系统由一台高速相机(具体参数见表 3)和一台图像存储电脑组成(如图 5 所示)。高速相机架设在模型正前方,调节拍摄角度至与坡面倾角相同,这时镜头所在轴线(光轴)垂直于坡面。利用张氏标定法25 对相机进行标定,获取相机的内、外参数。通过 MATLAB 软件对获取到的滑坡模型表面图像数据进行处理,监测标识点质心识别过程和结果
21、如图 6 所示。首先,对采集到的图像数据进行区域处理,将坡面以外的背景区域设置为黑色,以减少背景区域的干扰,提高图像识别的效率。然后,对图像进行阈值分割,将灰度图转化成二值图,使标识点从背景中剥离出来。此外,为了提高图像的识别度及图像质量,还需要对二值图进行降噪处理,之后通过亚像素质心算法提取各标识点的质心坐标并计算各标识点所占的像素面积。最后,通过视觉算法计算标识点不同时间的三维位移变化距离,分析各标识点位移变化方向以及滑坡模型表面变形破坏情况。表 3相机参数Table 3Camera parameters摄像头传感器类型像素帧率/(帧s1)焦距/mmCMOS41069617图 5试验装置F
22、ig5Experimental setup图 6图像识别过程与结果Fig6Image recognition process and results11第 37 卷第 2 期南华大学学报(自然科学版)2023 年 4 月24图像识别精度验证本试验利用全站仪(具体参数见表 4)对图像识别的精度进行验证。全站仪采集模型加载前各标识点的中心坐标,计算一号标识点到其余各标识点之间的距离,将全站仪的测量结果与图像识别结果进行对比,以两者之差的绝对值作为误差值来表征图像识别精度。精度验证结果如图 7 所示,最大误差为 0.39 mm。表 4全站仪参数Table 4Total station paramet
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