摘要：苗尾水电站库区滑坡体地形陡峻、范围大，采用传统的表面变形监测方法，测点数量多，观测工作量和难度大。经研究采用先进的三维激光扫描技术进行变形监测，本文介绍了三维激光扫描的监测方案、数据采集和成果分析。
关键词：库区滑坡体；三维激光扫描技术；面测量；成果分析
Application of 3D laser scanning technology in deformation monitoring of landslide in Miaowei Hydropower Station Reservoir Area
Long Guoliang Ding Xuezhi Wang Chuan
Hydrochina Kunming Engineering Corporation，Kunming YunNan 650051
Abstract：The landslide in Miaowei hydropower station reservoir area is steep and has a large area. The traditional monitoring method of surface deformation is adopted, which has many measuring points and large workload and difficulty. In this paper, the monitoring scheme, data acquisition and result analysis of 3D laser scanning are introduced.
Key words: Landslide in reservoir area; 3D laser scanning technology; surface survey; result analysis
1 概况
苗尾水电站于2016年11月24日开始下闸蓄水，水库水位于2016年11月28日蓄至高程1364m左右。2016年11月29日，苗尾水电站沿江公路六兰路口下边坡出现滑移变形，同时六兰路口路面中间发现纵向裂缝。根据国家林业局昆明勘察设计院的现场地质勘察成果分析，六兰路口变形体为六兰路口古滑坡复活。古滑坡位于沿江公路K75+500-K77+200段，顺沿江公路至苗尾水电站上坝交通洞的公路里程约11km，沿江公路与六兰公路在沿江公路K76+800处以“Y”字形平交，平交口处的路面高程在1479m左右。
六兰路口古滑坡的滑坡群自复活以来处于持续变形状态中，目前变形范围顺沿江公路纵向分布在K76+450-K77+130段，前缘高程约1330m，后缘高程约1550m，且仍未收敛，如不及时进行治理，可能危及沿江公路和六兰公路的正常通行。因此，需对六兰路口古滑坡进行变形监测、地质勘察和保通治理。考虑三维激光扫描监测技术具有高效率、高精度的独特测量优势，可提供扫描体表面的三维点云数据，可获取高精度高分辨率的扫描体数字即时地形，可弥补关键点表观监测法等常规监测技术所存在的费时、低效、监测盲区多等不足，同时根据华能澜沧江水电股份有限公司于2017年1月15日召开的沿江公路六兰路口滑坡体治理专题会的会议，在六兰路口古滑坡变形区域采用三维激光扫描监测技术，以求获取、收集、整理、分析古滑坡全面具体的变形特性及趋势，为即将实施的六兰路口保通设计方案提供全面准确的工程基础资料。2017年4月，受华能澜沧江水电股份有限公司委托，中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司工程安全规划设计院开展六兰路口滑坡体三维激光扫描监测。
三维激光扫描技术是从单点测量进化到面测量的革命性技术突破，可用于变形监测、工程测量、地形测量、古建筑和文物保护、断面和体积测量等领域。三维激光扫描仪由一部快速准确的激光测距仪加上一组可导引激光以等速度扫描的反光棱镜，加高清晰摄像机组成。
2 监测方案
2.1 作业流程
主要运用三维激光扫描仪和全站仪进行外业工作，通过控制测量、三维激光扫描获取工区点云及影像数据，经点云去噪、拼接及彩色化等数据处理过程，得到当前现状基准数据，并利用多期数据进行对比分析，从而达到监测目的，作业流程如图1所示。监测频次为1次/月，共计6次。
2.2 监测剖面布置
在监测区范围内沿位移主要方向，并从澜沧江上游至下游依次编号，共布置27条平行剖面，如图2所示。其中，L1-L3、L21-L23剖面间距为100米；L3-L21剖面位于变形明显的六兰路口区域，其间距加密为20米；L23-L27剖面间距为200米。
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图1 作业流程示意图
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图2 监测剖面布置
3 外业数据采集
3.1 监测设备及精度
为满足滑坡体高精度、长距离的监测要求，外业数据采集主要采用RIEGL VZ-2000三维激光扫描仪，其主要技术参数见表1。
RIEGL VZ-2000三维激光扫描仪主要性能参数
最大测量距离：2050m
激光脉冲发射频率：50/100/300/550/1000KHz
精度：8mm0.3mrad
激光波长：近红外
激光发散度：0.3mrad
扫描速度：3-240lines/sec
角度分辨率：垂直<0.0015°，水平<0.0005°
3.2 监测设备使用方法
采用三维激光扫描仪采集测区点云数据时，首先在选定的固定测站点架设仪器，强制对中、整平，反射片的架设，然后启动扫描仪，设立任务文件，选择扫描区域，设置扫描参数，点击开始，仪器自动采集与储存点云数据；扫描完成后需检查数据是否完整无误，经确认后关闭扫描仪。
三维激光扫描均在4个固定监测站上完成，三维激光扫描信息采集过程为：仪器安置、设置扫描参数、反射片的架设、进行对象扫描，进行反射片的精确扫描。扫描参数包括扫描分辨率，扫描精度，在扫描完成后实时检查采集数据是否满足要求，并进行初步质量分析，查缺补漏。
3.3 数据获取
为提高监测精度，利用建立的固定监测基准点，扫描时提前埋设并测量了固定靶标点，其测量成果见表2。
表1 固定监测基准点实测坐标（独立坐标系）
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表2 固定靶标点实测坐标（独立坐标系）
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图3 三维激光扫描仪现场数据采集
三维激光扫描外业数据采集如图3所示，外业数据采集后，利用四个固定监测站点坐标，经专业软件（Maptek I-site studio、Cloudcompare等）拼接形成监测区完整点云。
4 监测成果及分析
项目人员在外业数据采集工作完成后，随即开展内业数据处理与分析工作。
4.1 整体成果
基于三维激光扫描仪获取的点云数据，利用专业软件，经坐标拼接、点云去噪及植被过滤等步骤，生成当期（共6期）监测区完整地形点云数据，并建立地表三角网，再经峰值剔除、填充孔洞等处理，最终生成当期（共6期）数字地表模型。
通过对监测区共6期数据变化量数据的统计分析，相关数据结果见表3。
表3 6期数字地表模型整体变形量分析表
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再利用整体监测数据结果，以4月份数据为基础，生成当期、上期（共5期）变形量平面等值图，见图6。图中以4cm为界划分变形相对较大的区域，其分布如蓝色范围所示，相对集中出现于东向-10m至+110m、北向+200m至+720m的区域，此外该区域附近零星分布有变形较大的部位。
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图4 监测区整体变形量平面等值图
需要说明的是，以下客观原因造成了现有技术难以消除的监测误差：①监测距离过大，②激光点云入射角过大，③植被等干扰的剔除无法达到100%。因此，分析显示精度受影响的区域主要位于监测区1630m高程以上，该区域接近山体顶部，植被覆盖多、监测距离超过1.1km、点云入射角大于60°。
4.2 剖面成果
在各剖面上，每间隔一定高程提取一个采样点，以4月份数据为基础，进行当期、上期（共5期）地面线变形分析，并保证各剖面采样分析点不少于5个，剖面变形分析图见图5，图中横轴为东向坐标，纵轴为高程，单位均为米。
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图5 L1剖面累计变形速率图（mm/月）
4.3 监测成果分析
我院保质保量完成了苗尾水电站沿江公路六兰路口滑坡体三维激光扫描监测工作，以1次/月的监测频次，获取了监测区2017年4月至9月共计6期次的完整三维数据，其涵盖水平投影面积约738840m2。
通过三维点云及数字地表模型对比分析发现，观测期间监测区整体平均累计变形量为119.5mm，累计变形速率为0.80mm/d。从变形范围与程度上看，L5-L22剖面附近变形较大，两端变形较小，其中六兰路口附近局部区域累计变形量大于200mm。
根据监测区整体数据分析，可以发现其变形趋势为：4月至6月整体变形量趋于减小、变形速率趋于收敛；2017年7月~9月主要受雨季降水影响，整体变形量变大、变形速率小幅上升；观测期间全区整体变形速率介于0.70-0.89mm/d之间。
由于监测区山体顶部植被覆盖多、监测距离大（超过1.1km）、点云入射角过大，造成该边缘区域点云覆盖密度低，误差略大，对变形分析产生不利影响。
5 结论
在业主的大力支持与帮助下，我院成功完成苗尾水电站沿江公路六兰路口滑坡体三维激光扫描监测工作，共计6期次。通过观测，建立了以海量真彩色点云为基准的监测区三维基础数据档案。运用三维激光数据的独特优势，通过对多期数据点、线、面等多层次的对比与统计分析，得到各周期监测区整体变形情况以及关键监测剖面变形情况，并以当期与累积的变形量、变形速率、变形方向及变形趋势为具体参数对变形相关情况进行完整、准确表征与定量描述。
论文作者:龙国梁,丁学智,王川
论文发表刊物:《基层建设》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/21
标签：激光论文; 剖面论文; 数据论文; 滑坡论文; 路口论文; 沿江论文; 公路论文; 《基层建设》2020年第1期论文;