无人机航测在池黄铁路弃渣场监测中的对比研究

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弃渣场水土保持监测是生产建设项目水土保持工作的重点。为了提高弃渣场监测工作的综合效率,兼顾成本与水土保持效应,本研究以池黄铁路项目为例,通过无人机航测与遥感技术获取数字地表模型(DSM)和数字正射影像图(DOM)数据,从弃渣场监测过程、监测后数据处理和施工建议三个方面开展研究和探讨。通过两期DSM计算土石方变化量的测算精度与航拍飞行作业时间两个指标,研究不同类型弃渣场的最优飞行方案。将DOM影像监测值与RTK实测值进行比对,探究其在池黄铁路项目中弃渣场扰动面积测算的适用性;使用面向对象分类技术对弃渣场进行地类划分并测算各地类面积,结合弃渣场DOM影像特点进行方法优选。基于DSM和DOM影像结合Arc GIS水文分析工具,探究一种对DSM使用河网分级提取沟道,进而在DOM上布设相应临时措施的方法,并通过土壤流失量检验措施效果。无人机遥感技术在弃渣场监测中的应用研究,对弃渣场水土保持监测工作具有指导意义。本文主要结果如下:(1)不同类型和不同大小弃渣场在最优飞行方案的选择上存在明显差异,航飞参数的区别主要体现在航高和云台俯仰角。池黄铁路项目弃渣场类型为平地型、坡面型和沟道型,根据项目具体情况细分为平地大小型渣场、坡面0-15°大小型渣场、坡面15-30°大小型渣场、沟道-顺沟大小型渣场和沟道-拦沟大小型渣场,共10类弃渣场。最优飞行方案在重叠度的选择上,除了沟道-拦沟大型渣场为70%的航向重叠度和60%的旁向重叠度,另外9种类型的弃渣场为80%/60%;在航高上,平地小型、坡面15-30°小型、沟道-顺沟小型和沟道-拦沟小型渣场为80 m,坡面0-15°大型和沟道-顺沟大型渣场为120 m,平地大型、坡面0-15°大型、坡面15-30°大型和沟道-拦沟大型渣场为160 m;在云台俯仰角上,除了平地大型、坡面15-30°小型和沟道-顺沟小型渣场为45°,其他7种类型为60°。(2)基于DOM影像测算弃渣场扰动面积精度较高,且随机森林分类法的分类效果最佳,适合弃渣场的地类划分及面积测算。根据池黄铁路JC4#、YT3#和HC7#三个弃渣场的扰动面积测算结果,三者基于DOM影像监测的扰动面积值与RTK实测值之间的误差分别为-2.11%、-1.56%和1.81%,误差较小,基于DOM影像测算弃渣场的扰动面积可行性强。选取典型弃渣场XD16#,在e Cognition软件平台使用KNN、SVM和随机森林的面向对象分类。总体精度分别为85.15%、85.80%和87.46%,Kappa系数分别为0.80、0.81和0.84,其中随机森林分类法分类效果最佳。(3)基于DSM和DOM影像设计临时措施,苫盖和截排水沟工程量减少,拦挡措施工程量增加,且能够有效减少土壤流失量。土质渣场与石质渣场的主要区别在于土质渣场内部可铺设苫盖和截排水沟,而石质弃渣场内部一般不布设苫盖和截排水沟。根据DSM和DOM的河网分级法的临时措施设计量相比于水土保持方案,最高减少了92.35%的苫盖,截排水沟最高减少了57.54%,根据工程具体情况,拦挡措施比水土保持方案设计量增加了3-10倍。以完工弃渣场为实验场地布设相应临时措施,测算土壤流失量比《生产建设项目土壤流失量测算导则》(SL773-2018)预测值减少了29.81%,在控制水土流失上具有一定的可行性。
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