1、第 37 卷第 2 期2023 年 4 月南华大学学报(自然科学版)Journal of University of South China(Science and Technology)Vol.37 No.2Apr.2023收稿日期:20221229基金项目:国家自然科学基金项目(51704168);南华大学研究生创新基金项目(223YXC002)作者简介:刘岢(1998)，女，硕士研究生，主要从事滑坡监测方面的研究。E-mail:1078239046 qqcom。*通信作者:周建新(1970)，男，高级工程师，主要从事地质灾害防治方面的研究。E-mail:601990933 qqcomDO
2、I:10.19431/ki.16730062.2023.02.002摄影测量与图像识别在滑坡位移监测中的应用刘岢1，周建新2*，辛旺1，刘伟2，肖智巧2(1南华大学 资源环境与安全工程学院，湖南 衡阳 421001;2湖南省地质灾害调查监测所，湖南 长沙 410004)摘要:获取地表的变形位移信息对于滑坡灾害监测预警具有重要意义。本文基于摄影测量和图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法，通过建立室内滑坡模型，模拟滑带渗水软化与堆载共同作用下滑坡的形成，利用 MATLAB 软件作为处理平台对获取到的坡体表面图像数据进行三维位移识别，并与全站仪的测量结果作了精度对比验证。试验结果表明，在滑
3、带渗水和堆载的双重作用下，滑坡经历了缓慢蠕滑、上部压缩、整体滑移直至破坏的孕育演化过程，提出的三维位移辨识方法对于滑坡模型在各个变形阶段的三维位移变化均具有较高灵敏度，可识别毫米级的微小位移。利用本文提出的三维位移辨识方法不仅可以精准识别滑坡不同变形阶段的表面三维位移，还可以根据标识点的空间位移结果确定滑坡表面变形位移方向，分析滑坡的变形破坏情况。关键词:滑坡;摄影测量;图像识别;位移辨识;模型试验中图分类号:X43文献标志码:A文章编号:16730062(2023)02000711Application of Photogrammetry and Image ecognition inLan
4、dslide Displacement MonitoringLIU Ke1，ZHOU Jianxin2*，XIN Wang1，LIU Wei2，XIAO Zhiqiao2(1School of esource Environment and Safety Engineering，University of South China，Hengyang，Hunan 421001，China;2Hunan Institute of Geological Disaster Investigation and Monitoring，Changsha，Hunan 410004，China)Abstract:
5、Obtaining the deformation and displacement information of the land surface is ofgreat significance for the monitoring and early warning of landslide disasters Based onphotogrammetry and image recognition technology，a three-dimensional displacement iden-tification method for landslide surface is prop
6、osed By establishing an indoor landslide7第 37 卷第 2 期南华大学学报(自然科学版)2023 年 4 月model，the formation of a sliding slope under the combined action of water seepage soften-ing and stacking of the slip belt is simulated，and the MATLAB software is used as a pro-cessing platform to identify the three-dimension
7、al displacement of the obtained slopesurface image data，and the accuracy is compared with the measurement results of the totalstation The test results show that under the dual action of water seepage and mounding inthe slip zone，the landslide undergoes a nurturing evolutionary process of slow creepi
8、ngslip，upper compression，overall slip until destruction The proposed three-dimensionaldisplacementidentificationmethodishighlysensitivetothethree-dimensionaldisplacement changes of the landslide model in each deformation stage，and can identifysmall displacements of millimetre scale The three-dimensi
9、onal displacement identificationmethod proposed in this paper can not only accurately identify the three-dimensional dis-placement of the landslide surface at different stages of deformation，but also determine thedirection of deformation and displacement of the landslide surface based on the spatial
10、 dis-placement results of the identification points，and analyze the deformation and damage ofthe landslidekey words:landslide;photogrammetry;image recognition;displacement recognition;modeltest0引言在滑坡监测研究中，坡体表面位移是最直观、有效的监测指标之一，对滑坡灾害的监测预警具有重要意义。滑坡表面位移监测技术按测量方式大致可以分为接触式监测和非接触式监测。接触式监测技术通常将传感器元件安装在监测目标表
11、面或内部，通过传感器近距离采集位移数据1-5;非接触式监测技术则通常在监测目标的远端安装数据采集设备，不接触监测目标，因而更具灵活性6-9。摄影测量作为一种新兴的非接触式的监测方法，具有信息容量高、数字化信息储存、实时动态化监测等优势10，已广泛应用于道路裂缝检测11-12、桥梁裂缝及变形监测13-14 和露天矿位移监测15-16 中。近年来，随着摄影成像硬件设备的快速进步和图像处理技术的不断发展，许多学者对摄影测量技术与图像识别技术在滑坡领域的应用产生了浓厚兴趣17-19。XJYang 等20 基于时序遥感影像数据，提出了一种通过识别滑坡前后植被变化确定滑坡分布范围的方法。HHWang 等2
12、1 基于图像处理技术提出了一种识别滑坡后缘裂纹运动轨迹的方法，可半定量地描述滑坡后缘裂缝的运动和状态。程宏浩等22 采用近景拍摄和图像识别相结合的方式，通过仿真实验提出了一种山体裂缝宽度测量方法。YYang 等23 利用滑坡模型连续变形的视频数据提出了一种基于超像素的滑坡变形区域自动图像识别方法。从目前摄影测量与图像识别技术在滑坡领域中的应用可以看出，现有应用主要集中在滑坡灾后的区域识别方面。本文基于摄影测量与图像识别技术提出了一种滑坡表面三维位移辨识方法，在辨识滑坡平面位移的基础上结合竖向位移的识别，能更加全面精准地反映滑坡表面的变形位移情况，可应用于滑坡成灾前的变形位移监测。通过滑坡物理模
13、型试验模拟滑坡的孕育演化过程，采集不同阶段的图像数据，利用视觉原理对滑坡表面标识点进行三维位移的识别与分析，并利用全站仪测量标识点中心间距对比基于摄影测量与图像识别的距离辨识结果来验证精度。1位移计算原理11单目视觉线性模型单目相机成像遵循针孔成像原理24。相机成像模型如图 1 所示，其定义了四个坐标系:像素坐标系(u，v)、图像坐标系(X，Y)、相机坐标系(XC，YC，ZC)和世界坐标系(XW，YW，ZW)。其中，像素坐标系通过平移转换为图像坐标系，图像坐标系是相机坐标系的二维投影变换，世界坐标系可通过旋转和平移重合于相机坐标系，则像素坐8第 37 卷第 2 期刘岢等:摄影测量与图像识别在滑
14、坡位移监测中的应用2023 年 4 月标与世界坐标之间的转换关系可以表示为:uv1=1dx0u001dyv0001f0000f000010T01XWYWZW1=K TXWYWZW1。(1)式中:为比例因子，f 为相机焦距，dx、dy分别表示像素坐标系的每个像素在 X 轴和 Y 轴上的物理尺寸，K 为相机的内参数矩阵，、T 为相机的外参数矩阵。图 1相机成像模型Fig1Camera imaging model12基于单目视觉原理的三维位移改进计算方法本文在单目视觉模型基础上提出了一种改进的三维位移计算方法。通过调节相机拍摄角度使相机成像平面与被拍摄物体表面平行，相机光轴垂直于被拍摄物体表面，此时
15、在相机成像模型中被拍摄物体信息均在同一平面上，则世界坐标系与像素坐标系的关系可表示为:uv1=KXWYWZ1 。(2)利用图像识别获得的滑坡表面标识点质心像素坐标记为(u，v)，则标识点质心世界坐标可由式(3)表示:XWYWZ1 =K1uv1。(3)求出标识点质心的世界坐标后，标识点位移前后纵横向距离变化可由式(4)、式(5)计算:X=XW XW(4)Y=YW YW(5)式中:XW、YW为滑坡表面产生变形位移后标识点质心在世界坐标下的纵、横向坐标值。为获取标识点的竖向位移信息，本文在单目视觉的基础上结合相机成像原理提出了一种竖向位移计算方法，通过位移前后标识点成像中像素数的变化来计算标识点产生
16、的竖向位移，方法原理如图 2 所示。根据标识点成像面积与标识点实际面积的相似关系可以得出:Z=fr(6)A=2(7)S=r2=dxdyp。(8)式中:Z 表示标识点到相机光学中心的距离，即测量距离，f 为相机的焦距;A、S 分别表示标识点实际面积及其成像面积;dx、dy为像素元的边长，通常情况下 dx=dy;p表示标识点成像中像素的总个数。由式(6)、式(7)、式(8)可以得出:9第 37 卷第 2 期南华大学学报(自然科学版)2023 年 4 月Z=fApdxdy。(9)则标识点位移前后竖向距离变化可以表示为:Z=Z Z。(10)式中，Z为滑坡表面产生变形位移后标识点到相机光学中心的距离。图 2标识点竖向位移计算Fig2Calculation of vertical displacement of marker points2物理模型试验21模型制作滑坡物理模型如图 3 所示，模型由滑体、滑带和滑床构成。模型长 1.25 m，宽 0.75 m，后部高度 0.70 m，后部滑体厚度 0.30 m，坡面倾角约为50。滑床采用砖石砌体构筑，并以水泥砂浆抹面。滑带由滑石粉混合 38 mm 钢
