基于无人机和测深仪的高精度滩涂测图方法研究

吴珍丽 彭小青 方辉兵

(中铁大桥勘测设计院集团有限公司，武汉 430056)

1 概述

沿海河口地区存在大面积潮间滩涂带，这些滩涂往往成片存在，高潮位时，水深较浅甚至露出水面，常规行船测量难以实现；低潮位时，裸露出淤泥滩面，由于淤泥质软，也难以直接利用GPS 或全站仪等相关观测设备进行人工测量。因此，沿海河口宽阔的淤泥潮间带滩涂测图是海洋测绘领域难点之一[1]。

已有许多学者开展相关研究，徐双全针对上海市滩涂水下地形测量工作的历史与现状，详细介绍滩涂水下地形的测量方法、技术标准以及测绘成果的应用[2]；张炜等利用GNSS-RTK 技术测量舟山桃花岛塔湾金沙景区沙滩滩面宽度、长度[3]；楼燕敏等介绍机载LIDAR技术在浙江省滩涂海岸地形测量项目中的技术优势和应用情况，形成了一套从航飞设计、数据加工和成果应用的完整流程[4]；郭春海等利用无人机航摄和机载LIDAR技术进行1∶1 000比例高精度的滩涂地理信息数据采集[5]；赵娜针对沿海滩涂地区的机载LiDAR点云数据生产DEM过程中滤波和插值算法的选取问题，提出一种自动化生产高精度DEM方法[6]；王海云等总结航测技术应用于海岸、海岛地形测绘的技术方法、作业流程[7]；张金华在上海市横沙岛新吹填的滩涂区域进行无人机航摄系统应用试验，达到优于±15 cm高程测量精度[8]；张强采用倾斜摄影测量技术采集莆田市浅海滩涂区域数据，并生产DEM、数字线划图等成果[9]；方颖等以长江口深水航道工程为例，探讨无验潮水下地形测量的测深数据处理方法[10]；秦昌杰等介绍CORS RTK水下地形测量的原理和方法，以及在上海潮滩测量中的应用[11]。

总的来说，水下地形测量是对滩涂海岸带地形测量必不可少的补充[12]，众多学者分别利用GNSS、全站仪、LIDAR、无人机、水下地形测量等手段进行了尝试[13-14]。仍存在较多不足，以下在充分利用潮汐规律的基础上，结合当前无人机免像控航测技术和测深仪水下地形测量技术进行沿海河口滩涂大比例地形图测量。

2 基于无人机与测深仪的滩涂测图方案

考虑到沿海河口滩涂区大量作业范围处于潮间带，人员船只均难以进入，故决定采用无人机免像控航测技术和测深仪水下地形测量技术相结合的方法进行沿海河口滩涂地形测量。主要思路是充分利用沿海河口潮汐变化，在低潮时，利用无人机进行航飞拍摄，并生成高精度航测成果；在高潮时，利用测深仪测量水下地形；最后以重叠区域的测量成果为依据，以无人机航飞的测量成果为基准，对测深仪水下地形测量成果进行检核、修正，再将无人机航飞的测量成果与修正后的测深仪水下地形测量成果进行融合，从而形成整个滩涂测区的测量成果。

2.1 无人机航测地形图测绘

利用无人机免像控技术进行地形图测绘时，需要观察沿海河口滩涂区域的潮汐变化，尽量在低潮期间进行。可利用大疆精灵4 RTK无人机，按照1∶500比例成图要求及无人机飞行相关要求实施航飞。飞行航高设计为100 m，航向重叠度为80%，旁向重叠度为70%。航线沿平行于水岸线的方向布设，外业航飞时由低潮时的水边线往陆地方向飞行。航飞拍摄前，将收集到的航测范围线导入卫星影像中，通过卫星影像确定作业范围是否为禁飞区、限高区，大致判断无人机起降场地、飞行高度。通过踏勘，实地核查周边高层建筑物、高压输电线路、排水闸等影响安全的因素，确定无人机起降场地。

根据潮汐表选择作业当天的最低潮位进行航飞测量，航飞完成后，对飞行质量与影像质量进行检查，不合格航线及漏洞区域立即组织补飞。经过内业处理生成三维实景模型后，以模型上选取的测量成果为基准，对测深仪水下地形测量成果进行检核、修正，从而形成整个测区的地形成果。无人机航测作业流程见图1。

图1 无人机航测作业流程

2.2 测深仪水下地形图测绘

利用测深仪进行水下地形测绘时，需根据沿海河口滩涂区域的潮汐变化，在高潮期间进行。可采用“GNSS-RTK+测深仪”组合方式进行水下地形测量，作业过程中，测深仪需不间断采集水深值并保存；计算机同步采集水深值与定位数据，计算机水深采集记录精确至0.01 m。测深工作前后，使用检查板检查、比对测深仪测深数据，保证其精度满足相应比例水深测量的精度要求。测量前需合理布设测线，根据区域水下地形特征和规范要求，主测线基本按与线路走向一致的原则布设，沿预设的线路中线向两侧延伸，每隔7.5 m布设1条，测点间距为5 m。作业完成后，通过后处理软件对水深数据进行处理，剔除粗差及一些错误的水深值，并将处理后的水深值与GNSS-RTK的高程进行融合计算，得出水底高程值，将GNSS-RTK平面坐标加上水底高程值，得到最终水下地形点成果。测深仪水下地形测量流程见图2。

图2 测深仪水下地形测量流程

水下地形测量前，按照相关规范要求，使用AutoCAD绘制作业计划线，并将作业计划线导入水下地形测量软件。水下地形测量作业时，船只按照作业计划线航行，并保持中速匀速行驶。测量人员实时关注RTK及测深仪状态。此外还需要进行换能器吃水改正、声速改正，以及检测线测量。

(1)换能器吃水改正

按测量时换能器实际入水深度，设置测深仪的吃水深度选项，使其吃水深度与换能器入水深度一致，实现换能器的吃水改正。在换能器安装完毕正式开始测量工作之前，按正常测量航速进行走航试验，以确定换能器入水深度。

(2)声速改正

测深作业前，利用声速剖面仪测量不同深度的声速，确定作业期间声速值，将声速值输入测深仪进行声速改正。

(3)检测线测量

对已完成的水下地形进行验收检查，检测线按垂直主测线方向均匀布设。

2.3 航测成果与水下地形测量成果融合

首先，以无人机航测成果为基准，对无人机航测成果与测深仪水下地形测量成果重叠区进行计算得到水下地形测量成果的改正值。即将测深仪测量的水下地形与无人机航测地形的重叠区域划分成一定间隔的规则格网，通过加权平均法得到水下地形和航测地形的高程点坐标。具体做法是：通过以格网点为圆心、R为半径的圆内所有点的加权平均值来计算格网点的内插高程，以距离平方的倒数作为权进行加权平均计算[15]，规则格网上任意一点j的高程计算公式为

(1)

式中，n为圆内插值点个数；Pi为第i个数据点的权；Zi为第i个数据点的高程。

以重叠区域的测量成果为依据，以无人机航飞测量成果为基准，计算格网点上内插的测深仪测量成果与无人机航测成果的改正值为

(2)

式中，Δh为测量成果改正值；hf为无人机航测地形；hd为测深仪测量的水下地形，i为数据点编号。

计算出改正值之后，将测深仪水下地形测量成果进行修正，再与无人机航飞的测量成果进行拼接融合，按照1∶500比例成图要求生成地形图，从而形成整个滩涂测区的测量成果。

3 实验与讨论

3.1 实验区域

实验区域为通苏嘉甬铁路跨杭州湾大桥南岸滩涂B2勘察区(见图3)，通苏嘉甬铁路位于江苏省东南部和浙江省东北部地区，为南北向铁路，线路起自南通市南通西站，与盐通铁路正线贯通，向南跨过长江后(利用沪苏通长江公铁大桥铁路)，经苏州市、嘉兴市、跨过杭州湾进入宁波市，全线正线运营长度为310.4 km。图3中红色实线为通苏嘉甬铁路杭州湾大桥。

本次滩涂测量坐标系统为CGCS2000坐标系，中央子午线为120°，高程系统为1985国家高程基准。差分源使用千寻CORS系统。为使无人机航测与水下地形测量能直接测取准确的坐标系，通过Trimble R10 GNSS连接千寻CORS的方式，均匀测取杭州湾南北岸共6个控制点，并求取坐标转换参数。坐标转换参数残差见表1。

表1 坐标转换参数求解残差 m

从表1可以得出，控制点选取合适，求解转换参数精度较高，可以满足无人机航测及水下地形测量的需要。

3.2 无人机航测

基于大疆精灵4 RTK无人机，采用机载2000万分辨率数码相机拍摄，测量范围为里程CK196+550～CK198+600；测量面积为0.45 km2。根据2020年8月16日航飞作业当天的潮汐表，16:08为最佳的航飞时间，当天提前进入事先选定的无人机起降场地，于16:30开始航飞作业。航飞作业当日潮汐状态见图4。

图4 无人机航测作业当日宁波港潮汐状态

外业航拍共飞行4个架次，拍摄相片1 107张，每架次拍摄的像片均确保无人机RTK解为固定解。实验中，采用千寻CORS作为机载RTK差分源。航测三维模型成图面积约1.1 km2，宽约550 m，长约2 km。三维模型见图5。

图5 航测三维模型

3.3 测深仪水下测量

1∶500水下地形图测量范围为里程CK196+100～CK196+550；测量面积为0.08 km2。根据2020年8月18日潮汐情况，11:55为最佳的水下地形时间，当天提前进入作业区域开展换能器吃水改正和声速改正准备工作。于13:03开始水下地形作业。水下地形测量作业当日潮汐状态见图6。

图6 测深仪水下地形测量作业当日宁波港潮汐状态

本次测量期间航速比较稳定，船舶吃水深度变化也很小，因而换能器入水深度动态变化很小。声速改正方面，利用海鹰HY1203声速剖面仪测量不同深度的声速，声速测量数据见表2。

表2 测区水下声速

由表2可知，不同深度、不同温度情况下，声速会存在微小的差别。经过分析计算，最终采用1 517 m/s作为当天当次水下地形测量的声速值，并以此进行声速改正。

本次水下地形共采集33条航线数据，实测面积为0.14 km2，水下地形展点情况见图7。

图7 水下地形展点

3.4 航测与水下地形测量成果拼接

将测量的水下地形与无人机航测地形的高度重叠区域(150 m×180 m)划分成5 m×5 m的格网，在格网点上通过加权平均法进行重采样，同时获得水下地形和无人机航测地形的高程点坐标。高潮期间测量的水下地形与低潮期间测量的无人机航测地形重叠区域约150 m(里程方向)，重叠区域示意见图8。

图8 重叠区域示意

无人机航测与测深仪水下地形测量重叠区域差值对比分布见图9。由图9可知，所有高程点的差值均小于0.3 m，其中小于0.1 m的高程点占比81%。

图9 无人机与测深仪测量重叠区域差值对比分布(单位：m)

以无人机航飞的测量成果为基准，将测深仪作业的原始测量成果进行修正，再与无人机航飞的原始测量成果进行拼接融合，按照1∶500比例成图要求，生产统一基准的整个滩涂测区完整地形测量成果。最终获得的整个滩涂测区的地形成果见图10。

图10 整个滩涂测区1∶500地形成果

由于滩涂区域不宜设置检查点，为评定无人机航飞成果精度，以同样的设置在滩涂区域范围外获得的航测成果精度。检查点精度见表3。

表3 检查点精度统计 m

由表3可知，X坐标中误差为0.025 m，Y坐标中误差为0.018 m，平面点位中误差为0.031 m，高程中误差为0.032 m。

4 结论

沿海河口滩涂区大量作业范围处于潮汐浅淹区，人员船只进入困难，单一测量方法均难以进行有效测量，因此介绍了一种基于无人机和测深仪的高精度滩涂测图方法。该方法充分利用潮汐规律，低潮时利用无人机免像控技术获取高精度航测成果，高潮时利用测深仪获取水下地形测量成果，然后基于无人机航飞与测深仪水下地形测量成果的重叠区域，将无人机航飞的测量成果与测深仪作业的测量成果进行拼接融合，从而形成整个滩涂测区统一基准的地形测量成果。该方法应用于通苏嘉甬铁路杭州湾大桥南岸B2勘察区滩涂测图任务，在免像控条件下，无人机航测成果平面中误差为0.031 m，高程中误差为0.032 m，精度符合相关工程项目要求。工程实践表明，该方法测量精度高、操作简单，可用于滩涂地带大比例测绘。