周 宇 ，陳亮雄 ，秦 雁 ，楊靜學(xué) ，孫秀峰

（1.廣東省水利水電科學(xué)研究院，廣東 廣州 510635；2.廣東省水安全科技協(xié)同創(chuàng)新中心，廣東 廣州 510635；3.廣東省山洪災(zāi)害防治工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州 510635）

0 引言

涉河建設(shè)項(xiàng)目指在河道管理范圍內(nèi)新建、擴(kuò)建、改建的建設(shè)項(xiàng)目，包括開發(fā)水利（水電）、防治水害、整治河道的各類工程，跨河、穿河、穿堤、臨河的橋梁，碼頭，道路，渡口，管道，纜線，取水口，排污口等建筑物，廠房、倉庫、工業(yè)和民用建筑及其它公共設(shè)施。涉河建設(shè)項(xiàng)目直接關(guān)系公共安全、生態(tài)環(huán)境保護(hù)，其開工、建設(shè)、完工全流程須進(jìn)行跟蹤監(jiān)察。隨著廣東省西江沿岸經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，流域內(nèi)涉河建設(shè)項(xiàng)目日益增多，管理部門巡查監(jiān)督工作也日益繁重，亟需引入遙感技術(shù)提升效率。

目前遙感技術(shù)在水利水政監(jiān)察方面的應(yīng)用越來越廣泛。王煉[1]總結(jié)了無人機(jī)航拍技術(shù)在河道劃界工作中的具體應(yīng)用方式與方法。羊海東等[2]利用無人機(jī)技術(shù)進(jìn)行河道巡查。魯佳雋[3]創(chuàng)建了基于無人機(jī)的河道巡檢智能數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了巡檢圖像的拼接及智能比對(duì)、問題流程的閉環(huán)處理、巡檢數(shù)據(jù)的智能分析等功能。陳黎等[4]利用無人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)河流岸線點(diǎn)、線、面狀分布目標(biāo)（如植被栽植）等進(jìn)行了核查監(jiān)管。趙克華等[5]進(jìn)行了基于無人機(jī)正射影像的河道水域動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型的研究，根據(jù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型，通過機(jī)器識(shí)別改善現(xiàn)存問題。喻靜敏等[6]基于無人機(jī)遙感技術(shù)的地面目標(biāo)變化監(jiān)測(cè)方法，以涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)為實(shí)例，驗(yàn)證了該方法的實(shí)用性。楊靜學(xué)等[7]在水庫水政監(jiān)察中應(yīng)用無人機(jī)航測(cè)和多源衛(wèi)星遙感技術(shù)，劃定水庫監(jiān)管區(qū)范圍，解譯違法違章嫌疑區(qū)。陳亮雄等[8]結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng) +”技術(shù)研發(fā)了一套完整的水庫水政監(jiān)管系統(tǒng)。此外，方留楊等[9]研究無人機(jī)三維建模技術(shù)的橋梁檢測(cè)方法，秦玉剛等[10]研究高精度無人機(jī)影像空三處理方法，以及周呂等[11]無人機(jī)傾斜攝影測(cè)量在構(gòu)建實(shí)景三維模型的精度。

衛(wèi)星遙感具有監(jiān)測(cè)范圍廣、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新等優(yōu)點(diǎn)，無人機(jī)遙感具有機(jī)動(dòng)、靈活、超高分辨率等優(yōu)點(diǎn)，兩者結(jié)合可有效解決涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)管任務(wù)重、時(shí)效性差、定量化取證難等問題。目前，綜合利用衛(wèi)星及無人機(jī)遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)涉河建設(shè)項(xiàng)目的研究應(yīng)用較少，且數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理能力較低。本研究以廣東省西江流域?yàn)閷?shí)驗(yàn)區(qū)，采用遙感技術(shù)對(duì)流域內(nèi) 43 個(gè)涉河建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行監(jiān)察，建立了一套遙感圖像更新、專題制圖、報(bào)告編制的自動(dòng)化流程，從而高效實(shí)現(xiàn)高空間、高時(shí)間分辨率的涉河建設(shè)項(xiàng)目遙感業(yè)務(wù)監(jiān)察應(yīng)用。

1 實(shí)現(xiàn)步驟

本研究主要技術(shù)步驟如下：

1）調(diào)研項(xiàng)目背景、基礎(chǔ)資料的收集。包括搜集涉水工程防洪評(píng)價(jià)、設(shè)計(jì)資料、審批文件等基本資料，進(jìn)行河道管理范圍的確認(rèn)。

2）根據(jù)涉河建設(shè)項(xiàng)目工程進(jìn)度，確定遙感影像的收集方案。由于涉河建設(shè)項(xiàng)目是一個(gè)長(zhǎng)期且不斷變化的過程，因此對(duì)于涉河建設(shè)項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)工作也要分階段進(jìn)行：a.對(duì)于已審批、尚未開工的涉河建設(shè)項(xiàng)目，下載收集工程用地范圍的最新高清衛(wèi)片資料；b.對(duì)于已審批、正在施工或已完工的涉河建設(shè)項(xiàng)目，收集工程用地范圍前后多期高清衛(wèi)片資料；c.對(duì)于重點(diǎn)涉河建設(shè)項(xiàng)目，為滿足監(jiān)測(cè)時(shí)效性要求，須實(shí)地開展無人機(jī)航測(cè)及航拍，RTK 點(diǎn)位及高程測(cè)量，像控點(diǎn)采集，制作 0.05 m 分辨率的數(shù)字正射影像圖（DOM）及帶有高程信息的數(shù)字表面模型（DSM）。

3）對(duì)衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、正射糾正等處理，對(duì)無人機(jī)航拍影像進(jìn)行 DOM 及 DSM 的制作，并生成三維模型。

4）根據(jù)各涉河建設(shè)項(xiàng)目工程進(jìn)度情況，在ArcGIS 軟件中標(biāo)繪工程建設(shè)用地范圍，標(biāo)識(shí)地物類型及參數(shù)，制作各項(xiàng)目的 MXD 制圖模板；同時(shí)根據(jù) Python 語言 Jinjia2 模板引擎格式，制作 Word 報(bào)告模板，以便自動(dòng)插入專題圖。

5）利用 Arcpy 編寫程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)制圖，導(dǎo)出成果專題圖。基于 Python 語言調(diào)用 docxtpl 第三方庫，根據(jù) Word 模板實(shí)現(xiàn)自動(dòng)插入專題圖生成監(jiān)測(cè)報(bào)告。

6）最后分析各涉河建設(shè)項(xiàng)目的具體用地情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)涉河項(xiàng)目的遙感監(jiān)測(cè)。

2 技術(shù)方法

2.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)自動(dòng)處理

本研究主要收集了 2019 年度廣東省西江流域范圍內(nèi)的國(guó)產(chǎn)高分二號(hào)遙感衛(wèi)星影像，空間分辨率為全色 1 m、多光譜 4 m，全色和多光譜的融合數(shù)據(jù)既保持光譜信息又具有高分辨紋理信息的數(shù)據(jù)，滿足涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)需求。前期基于哨兵 2 號(hào)衛(wèi)星影像，制作了空間分辨率為 10 m 的西江流域正射遙感底圖，以及廣東省 DEM 數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)，用于影像正射糾正。Python API 是 Geomatica PCI 軟件平臺(tái)提供的對(duì)數(shù)據(jù)集及其包含的信息進(jìn)行訪問等功能的應(yīng)用程序接口，具有以下功能：1）以每幅影像的名稱為唯一標(biāo)識(shí)名，基于 Python 語言調(diào)用 Python API 編寫程序，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)和頭文件信息讀取，讀入影像數(shù)據(jù)；2）無參考影像的正射糾正，用幾何模型對(duì)影像進(jìn)行粗糾正；3）多光譜和全色波段融合，通過融合黑白全色和多光譜彩色圖像創(chuàng)建高分辨率彩色圖像；4）有參考影像的正射糾正，控制點(diǎn)自動(dòng)選取，生成有理函數(shù)模型，對(duì)影像進(jìn)行精糾正；5）圖像拉伸、構(gòu)建金字塔，為數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步處理做準(zhǔn)備。

2.2 無人機(jī)航測(cè)數(shù)據(jù)處理

規(guī)模及對(duì)行洪影響較大的重點(diǎn)涉河項(xiàng)目，采用無人機(jī)航測(cè)進(jìn)行施工監(jiān)測(cè)。具體工作包括：現(xiàn)場(chǎng)情況勘查、航線規(guī)劃與設(shè)計(jì)；無人機(jī)攝影測(cè)量、高空攝影錄像；采用廣東省連續(xù)運(yùn)行參考站系統(tǒng)（CORS）作為測(cè)區(qū)控制系統(tǒng)參考，使用 RTK 設(shè)備進(jìn)行像控點(diǎn)測(cè)量；采用 Pix4Dmapper 軟件對(duì)影像進(jìn)行空三加密和正射校正等內(nèi)業(yè)處理。無人機(jī)飛行高度根據(jù)實(shí)際情況選取，本次監(jiān)測(cè)項(xiàng)目高度均選取為120 m，以達(dá)到 0.05 m 分辨率。平面坐標(biāo)系統(tǒng)采用采用 2000 國(guó)家大地坐標(biāo)系，地圖投影采用高斯-克呂格投影，投影帶選擇 3 度分帶，高程坐標(biāo)系統(tǒng)采用 1985 國(guó)家高程基準(zhǔn)。經(jīng)內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理，獲得各工程用地高分辨率正射影像圖和數(shù)字高程模型。正射影像圖和數(shù)字表面模型可在 Pix4Dmapper 軟件中進(jìn)一步操作生成空間三維模型，幫助量測(cè)分析涉河建設(shè)項(xiàng)目的具體情況。

2.3 專題圖及監(jiān)測(cè)報(bào)告自動(dòng)制作

各涉河建設(shè)項(xiàng)目的 MXD 制圖模板以批復(fù)文件號(hào)加影像名稱作為唯一標(biāo)識(shí)名，輸入影像為經(jīng)處理的衛(wèi)星遙感及無人機(jī)正射影像圖。ArcPy 是 ArcGIS軟件提供的 Python 站點(diǎn)包，可以實(shí)用高效的方式通過 Python 執(zhí)行地理數(shù)據(jù)的分析、轉(zhuǎn)換、管理和地圖自動(dòng)化?；?Python 語言調(diào)用 ArcPy 編寫程序，實(shí)現(xiàn) MXD 制圖模板的加載、影像與 MXD 地理范圍匹配、專題圖渲染、專題圖導(dǎo)出，最后得到以批復(fù)文件號(hào)加影像名稱為標(biāo)識(shí)名的成果專題圖。

涉河建設(shè)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工作需要持續(xù)進(jìn)行，制作報(bào)告模板可實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)成果自動(dòng)更新。按 Jinjia2 語法“{{val}}”插入占位符標(biāo)識(shí)，制作 Word 文檔模板。占位符標(biāo)識(shí)中 val 變量以影像類型（遙感影像用 RS 表示，無人機(jī)正射影像用 UAV 表示，現(xiàn)場(chǎng)拍攝的普通照片用 PIC 表示等）加批復(fù)文件號(hào)作為唯一標(biāo)識(shí)名，這樣可以將同一涉河工程項(xiàng)目相同類型的專題圖都指定插入同一個(gè)占位符標(biāo)記中?；赑ython 語言調(diào)用 Wordtpl 庫，實(shí)現(xiàn) Word 模板打開、占位符標(biāo)識(shí)與專題圖匹配、占位符處自動(dòng)插圖、Word 結(jié)果文檔保存功能，從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)報(bào)告的自動(dòng)制作。

3 應(yīng)用分析

3.1 衛(wèi)星遙感結(jié)果分析

結(jié)合衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)、無人機(jī)遙感空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，選取典型涉河建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行結(jié)果分析。廣州南沙港鐵路洪奇瀝水道特大橋跨洪奇瀝水道工程高分二號(hào)衛(wèi)星遙感圖像如圖1 所示。如圖1 a所示，左岸發(fā)現(xiàn)阻水建筑物，大橋主墩已施工完畢，但大橋兩側(cè)均已架設(shè)水下施工平臺(tái)，未按批復(fù)文件要求錯(cuò)時(shí)分期施工。如圖1 b 所示，該大橋工程正在鋪設(shè)橋面，左岸阻水建筑物依舊存在。該工程在 2 幅影像所處時(shí)間段內(nèi)均在施工，但未錯(cuò)時(shí)分期施工，加上阻水建筑物的存在，增加了工程阻水情況，影響行洪安全。

3.2 無人機(jī)遙感結(jié)果分析

圖2 為 2019 年 12 月 4 日的無人機(jī)航測(cè)正射圖像，圖3 為正射影像左岸及右岸的局部放大圖。從圖中不僅能看到目前的施工狀態(tài)，還能關(guān)注工程大橋兩岸穿堤段的具體情況。除左岸阻水建筑物外，在右岸也發(fā)現(xiàn)了臨時(shí)建筑物，危害堤防安全，建議工程完工后拆除。此外橋址處及左、右岸橋址上游100 m 和下游 150 m 范圍均有拋石護(hù)腳措施。

圖1 高分二號(hào)衛(wèi)星遙感圖像

圖2 無人機(jī)航測(cè)正射圖像

圖3 正射影像局部放大圖

圖4 a 為該工程三維模型圖全景。圖4 b 所示河道管理范圍內(nèi)，右岸至左岸 238，239，241，241，242，243# 各橋墩兩兩之間的距離分別為 55.45，138.88，359.38，359.32，138.60 m，238 和 243# 橋墩跨度總計(jì)為 1 051.64 m。圖4 c 所示為 242 和 243#橋墩，分別位于左岸土堤臨水側(cè)和背水側(cè)，左岸路面至橋面的高度約為 30.65 m。由航拍圖顯示左岸堤岸建有臨時(shí)建筑，且堆放有建筑材料。圖4 d 所示為 238 和 239# 橋墩跨越右岸橫石圍堤防，橋墩中心距離堤防背水側(cè)坡腳和臨水側(cè)坡腳分別約為 22.78和 7.91 m，右岸堤頂至橋面的高度約為 29.23 m。由無人機(jī)三維模型量測(cè)的工程各項(xiàng)特征參數(shù)與批復(fù)文件中的要求一致，無明顯出入。

圖4 三維模型圖

監(jiān)測(cè)結(jié)果表明：衛(wèi)星及無人機(jī)遙感技術(shù)在涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果顯著，不僅能快速自動(dòng)地對(duì)基礎(chǔ)影像進(jìn)行處理生成成果專題圖，同時(shí)高分辨的專題圖中能直接反映涉河建設(shè)項(xiàng)目的施工進(jìn)度與工程用地情況，此外在三維模型里也能對(duì)具體位置進(jìn)行定量的量測(cè)，對(duì)水政管理部門高效、直觀、動(dòng)態(tài)地掌握工程建設(shè)情況大有裨益。

4 結(jié)語

本研究在衛(wèi)星和無人機(jī)提供的影像資料基礎(chǔ)上，建立了影像處理，專題圖制作，監(jiān)測(cè)報(bào)告生成等自動(dòng)化流程，為涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)提供了一種更高效快捷的技術(shù)手段。該自動(dòng)化處理流程大大節(jié)省了傳統(tǒng)涉河監(jiān)測(cè)中間步驟的處理時(shí)間，提高了工作效率，也提高了水政監(jiān)察的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和可靠性。同時(shí)本研究創(chuàng)建的技術(shù)流程同樣適用于其他類型的監(jiān)測(cè)工作，如對(duì)水面養(yǎng)殖箱、水浮蓮、黑臭水體等的監(jiān)測(cè)。

本研究流程也有待進(jìn)一步改進(jìn)：可將適用數(shù)據(jù)擴(kuò)展向其他型號(hào)的衛(wèi)星；可將已有遙感數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫，更好地管理和更新數(shù)據(jù)；可以對(duì)有多時(shí)相影像的工程項(xiàng)目進(jìn)行變化監(jiān)測(cè)等，更好、更精確地對(duì)涉河建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行監(jiān)測(cè)。