1 引言
我國是一個地質災害多發的國家,隨著我國經濟建設的蓬勃發展,交通、水利及資源開發等工程項目的大量實施,由滑坡造成的威脅和災害大量增加。在防治滑坡災害時,除了采用正確的工程措施勘查和處理邊坡外,及時合理的監測措施是非常重要而且必需的手段。
結合近景攝影測量技術，利用量測相機或非量測相機，采用旋轉攝影或平行攝影的方式對被監測區域進行攝影，用攝影測量軟件系統LensPhoto獲取被監測區域的三維表面點云模型，通過自動匹配兩期影像控制點，將監測區域二期的相對三維模型轉換到一期的絕對三維模型中，然后分別生成DEM模型，并對兩期DEM模型進行疊加，計算滑坡體的絕對位移量和局部變化區域的位置以及面積大小，從而實現后期監測過程中無需量測控制點就可以完成山體的滑坡監測。
2 攝影測量三維滑坡監測系統實施方案
對被監測的滑坡區域第一次拍攝的影像稱為一期影像，第二次拍攝的影像稱為二期影像，依次類推。以一、二期為例，基于攝影測量原理的滑坡監測具體的實施方案如下：
（1）第一次進行滑坡監測時，使用免棱鏡全站儀測量4個或4個以上（根據監測區域大小而定）分布均勻的控制點。首先對相機進行檢校，將一期影像、相機檢校參數和控制點輸入到近景攝影測量軟件系統LensPhoto中，得到被監測區域絕對定向后的三維點云模型。
（2）后期滑坡現場監測時，需要保證攝影的攝站分布位置與第一次的攝站分布位置大致相同，從而確保后面的一、二期影像之間的匹配能夠順利進行。
（3）考慮到隨著監測時間的推移，第一次監測時布置的控制點有可能產生了位移變動，因此第一次布置的控制點不能用到二期的滑坡監測中，利用一、二期影像自動匹配得到的物方同名點解算一、二期的模型變換參數。
（4）通過對一、二期影像自動提取像片特征點，進行一、二期影像之間對應影像的匹配，然后在一期影像與二期影像的內部分別進行點的傳遞匹配，從而得到一、二期滑坡三維模型下的同名物方點。根據這些同名物方點解算一、二期三維點云模型之間的旋轉、平移、縮放等7個參數，從而將二期三維表面點模型轉換到一期的控制點坐標系中。
（5）對轉換到同一個控制點坐標系下的兩期三維點云模型，按照一定的間距進行采樣，生成同一監測區域的兩期DEM模型，然后對其進行疊加分析，計算滑坡絕對位移量以及滑坡區域的局部變化量，實現滑坡監測的目的和任務。
3 系統實現
3.1 兩期影像的自動匹配
考慮到第一期滑坡監測時布置的控制點在第二期監測時可能發生了位移，則第二期監測時不能再采用第一期測量的控制點，而是通過兩期影像的自動匹配獲取物方同名點，解算一、二期模型的變換參數，完成二期滑坡區域的相對三維模型到一期滑坡區域的絕對三維模型的轉換。
具體過程包括以下兩個方面：
（1）利用Harris算子對兩期影像中相對應的影像對提取特征點，然后基于特征點以及核線約束進行匹配。
（2）影像對1、I的同名點分別在每期影像的內部向下一幅影像進行點的傳遞匹配，然后獲取公共匹配點作為像對1、2與像對I、II的同名匹配點。由于匹配中不可避免地會存在誤匹配點，因此文中采用RANSAC方法剔除了粗差點。
根據上述方法獲得兩期影像的同名物方點后，計算一、二期模型的旋轉、平移、縮放等變換參數，將二期三維表面點模型轉換到一期的控制點坐標系中，實現兩期三維表面點模型所在坐標系的統一。
3.2 DEM 模型的生成及疊加分析
將第二期的三維表面點模型轉換到第一期的控制點坐標系中后，選擇一個公共投影面，要求投影面的法向與攝影方向保持一致，將每期的三維點投影到該投影面上，根據滑坡監測的精度要求以及DEM的數據量設置一定的采樣間距（采樣間距設置為10 mm），通過內插自動生成每期的DEM數據模型。由于在測區的邊緣，DEM內插精度較低，因此進行DEM模型疊加分析時，分析范圍要小于實際的DEM采樣范圍。這就需要保證攝影范圍大于被監測區域范圍，從而避免影像邊緣區域DEM內插精度低的問題，實現對整個被監測區域進行100%監測的要求。
為了更好地觀察整個測區兩期前后的變化情況，分別對每期的影像進行拼接。可以很直觀地看出兩期DEM 的變化與影像的變化區域是相符的。進一步對滑坡兩期的變化進行定量分析，采用兩期DEM疊加比較的方式，計算全局變化量以及局部變化區域的位置、面積大小等參數。
4 實驗與分析
對一個山坡的部分區域進行監測實驗，相機型號為NikonD300，測區范圍大致為 10 m×3 m，攝影距離約為 12 m，攝影方式為平行攝影。第一次監測時，對山坡拍攝了8幅影像，相鄰影像間重疊度為65%，并使用免棱鏡全站儀在攝影測區范圍內測量了6個控制點，見圖6。第二次監測時拍攝的影像中，攝站分布位置與第一次的攝站分布位置大致相同，影像間的重疊度和第一期影像重疊度相當。另外，對山坡進行第二次監測之前，在監測區域范圍以內，人為地挖了3個坑，并對坑的大小和深度進行了測定。
在對兩期影像進行處理之前，首先根據文獻對相機進行檢校，然后將第一期影像、相機內參數以及控制點坐標導入到數字近景攝影測量軟件LensPhoto系統中，獲取經過絕對定向后滑坡第一期的絕對三維表面點模型。將第二期影像、相機內參數導入到LensPhoto中，進行空中三角測量以及無控制的自由網光束法平差后，得到滑坡第二期的相對三維表面點模型。
用兩期影像自動匹配算法，獲得兩期影像的同名物方點，計算一、二期三維點云模型的旋轉、平移、縮放等變換參數，完成將二期三維表面點模型轉換到一期的控制點坐標系中。若匹配點分布均勻，并且分布在沒有發生位移變化的區域，則匹配結果比較滿意。
利用DEM生成方法得到兩期的DEM模型。然后對DEM模型進行疊加定量分析，從而得到滑坡變化區域的位置以及變化量。再通過DEM疊加計算得到區域變化量與實際測定結果一致就行。另外，滑坡的變化區域主要是具有一定面積的面狀區域，因此獨立、離散的變化區域對滑坡監測的結果分析影響不大。
5 結論
由于之前采用的是人工模擬滑坡的實驗，因此接下來需要進一步研究與分析被監測區域的植被覆蓋率以及攝影距離的增大等因素對滑坡監測精度的影響。這種無需二次控制的、非接觸的、快速便捷的滑坡監測方法，通過實驗證明了它的可行性，能夠方便地對滑坡體進行快速、準確的監測。
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