刘 立，陈宏宇，刘 娟，董先敏，王德富
(1.自然资源部第三地理信息制图院，成都 610100；2.自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室，成都 610100)
我国地质灾害隐患具有点多、面广的特点，目前已发现地质灾害隐患点近30万处[1]，但统计表明，近年来我国发生的重大地质灾害事件有约80%都不在已查明的隐患点范围内[2]，由此推断，我国的地质灾害隐患点可能会超过100万处，因此，尽可能全面识别和发现灾害隐患并提前主动管控，成为当前我国防灾减灾最为重要的工作内容。目前的地质灾害隐患管理方法仍然是以电子表格或常规的关系型数据库为主，表达方法以印刷地图或二维电子地图为主。传统地质灾害隐患管理和表达方法，从管理的角度来看单一的存储设计难以应对多源异构数据、成果数据存储和共享发布的需要；从应用的角度来看，弱空间关联的数据组织方式，难应对复杂的数据挖掘和知识服务需要；从展示的角度来看，缺乏对多时序、多维度表达方法的支持，难应对研判分析和仿真模拟的需要，因此，研究实景三维场景下地质灾害隐患一张图管理方法势在必行。“8·8”九寨沟地震的震中区位于九寨沟景区内部，具有震级高、波及范围广的特点，地震对该区域自然生态及地质环境造成了重大影响，并引发大量次生地质灾害，严重威胁灾区群众生产生活及九寨沟景区生态环境安全，严重制约灾后恢复重建工作顺利实施[3]。为了提高重点区域地质灾害隐患早期发现能力，解决地质灾害调查评价、监测预警、综合治理等重建任务急需第一手灾后基础地理信息数据的问题，进行了地震灾区遥感测绘调查工作。为了解决数据成果互融难、共享难、深入应用难等问题，研发了地质灾害隐患一张图三维管理平台，为地质灾害隐患管理、风险分析、动态管控及相关灾后重建工作提供及时、可靠、高效的测绘地理信息保障服务[4]。
1 研究思路
地质灾害隐患的三维管理涉及的技术种类繁多、数据来源丰富、表达效果复杂、应用场景广泛，因此难点主要集中在数据资源整合、表达效果设计和平台功能设计上。文中以九寨沟地震灾区地理信息数据和地质灾害隐患资料为基础数据，在地质灾害隐患早期识别阶段，结合星载合成孔径雷达(InSAR)技术对隐患区进行大面积筛查，为重点区域详查圈定出“靶区”，采用机载激光雷达(LiDAR)技术对重点区域获取岩体节理和裂隙真实形态，同时整合地质灾害专业调查相关资料，帮助技术人员更好识别新的地质灾害隐患点；在地质灾害隐患治理阶段，使用机载倾斜摄影技术对地震灾区重点区域进行实景三维模型获取，为三维一张图应用做数据储备，并对地质灾害点治理情况使用全景影像技术进行周期性跟踪监测，为灾后治理效果评价做数据储备；在地质灾害隐患监测阶段，还需要接入专业监测设备物联网数据以及防灾减灾预案等数据。通过研究地质灾害隐患三维场景下多源数据表达、空间数据存储、数据资源发布、场景按需组装、快速分发部署等关键技术，实现地质灾害隐患一张图三维管理平台建设方法(见图1)。一张图平台整体分为4层结构，数据层作为系统的数据来源，包含倾斜摄影数据、全景影像数据、全景标记数据、地质灾害基础数据资料等内容；平台支撑层主要为系统服务发布提供保障和支撑，包含全景发布工具、倾斜影像发布工具、全景影像解译生产工具等内容；服务层作为系统的服务调用资源，为系统功能开发及正常运行提供保障，包含倾斜影像服务、全景综合服务、用户认证服务、隐患信息服务、空间分析服务等内容；应用层是直接面向用户提供的软件功能，主要包括地质灾害隐患空间分布及空间查询、临灾避险模拟、地层结构模拟、专业监测信息接入等功能。
图1 三维一张图框架
2 数据整合
为了提高三维场景表达效果，便于一张图的管理和应用，三维一张图统一采用2000国家大地坐标系和1985国家高程基准，投影方式采用高斯—克吕格3°分带。SAR影像配准精度达到亚像元，D-InSAR形变监测精度达到cm级，SBAS-InSAR和PS-InSAR形变监测精度达到mm级；LiDAR点云密度≥50点/m2；航空影像分辨率优于0.2 m；倾斜影像分辨率优于0.1 m；数字表面模型格网间距0.5 m；全景影像长时序采集平面误差<10 m。
2.1 星载InSAR处理技术
InSAR地质灾害隐患早期识别技术主要基于数据解算获得的干涉数据与形变速率图,根据干涉数据与形变速率图可以准确识别灾害隐患点的位置、形变范围以及形变量，从而发现和圈定高位地质灾害隐患点或疑似靶区[5]。与传统地质灾害调查相比，InSAR技术具有覆盖广、速度快等特点，对高位远程、高隐蔽性隐患排查具有较明显优势，与传统调查形成互补。文中主要采用D-InSAR，SBAS-InSAR，PS-InSAR技术方法对作业区范围内的ALOS-2，Sentinel-1雷达卫星的时序SAR数据进行处理，获得地表形变结果。在地质灾害蠕动孕育阶段，采用时序(PS-InSAR或SBAS-InSAR)监测方法，得到平均形变速率及累积形变量；在形变变化稍大时，采用常规差分(D-InSAR)监测方法；而在地质灾害突发爆发阶段，此时地表发生剧烈较大形变(位移量达到或超过m级)，采用偏移量追踪(Offset-SAR)监测方法，获得灾害发生时间内相对形变量。使用监测控制点测量数据对地表形变结果进行基准修正和精度验证，结合地质、气象等专业资料，综合分析地表形变监测结果，开展了不低于20%的野外查证工作，从而实现测区内宏观区域性地质灾害形变观测和筛查。InSAR处理成果大部分以栅格为主，经过分级设色表达后，以WMTS，WFS方式发布并接入地质灾害隐患三维一张图管理平台，其主要处理流程如图2(a)所示，表达效果如图2(b)所示。可以直观看出图2(b)红色区域InSAR反应强烈，通过形变趋势分析发现地表累积形变量较大，表明该区域存在较大地质灾害安全隐患。
图2 InSAR数据处理流程及表达效果
2.2 机载Lidar获取技术
机载LiDAR技术是基于高时空分辨率的新型测绘技术，能够获得高密度的点云数据，具有外业工作量小、精度高、内业处理速度快的特点，通过点云数据可以对地形地貌进行重塑，再结合地灾隐患的发育特征，判断地灾隐患区域的范围[6]。文中采用机载激光雷达扫描仪获取了任务区内点云密度50～150点/m2的机载LiDAR数据和地面分辨率为0.2 m的航空影像，经过点云数据去噪、滤波、计算机自动分类和人工精细化分类等工作，制作了0.5 m格网间距的数字表面模型(DSM)、数字高程模型(DEM)成果，同时基于航空影像制作了0.2 m分辨率的数字正射影像(DOM)[7]。LiDAR处理成果为栅格类型，以山体阴影(Hillshade)的方式进行三维表达，采用3DTiles，WMTS方式发布并接入地质灾害隐患三维一张图管理平台，其主要处理流程如图3(a)所示，表达效果如图3(b)所示。可以看出红色虚线范围内滑坡平面形态整体呈不规则形状，滑坡边界清晰，表面凹凸不平，局部存在塌陷，纹理特征粗糙。
图3 LiDAR数据处理流程及表达效果
2.3 倾斜实景三维单体化建模技术
在九寨沟景区及周边乡镇受威胁人数众多的重大地质灾害点连片区域，利用固定翼无人机获取分辨率0.1 m的倾斜影像，在重点受威胁的居民点和基础设施(如房屋建筑、主干道两边的护栏、未被植被完全遮挡的栈道护栏、广场、雕塑、景区大门等)，利用旋翼无人机获取分辨率0.04 m的倾斜影像。影像获取后，采用均匀布点方式，基于倾斜影像进行野外像片控制测量，利用两种不同分辨率的倾斜影像、像片控制测量成果，进行融合空中三角测量，提取特征点云，通过点云密集匹配、点云构网和纹理自动映射，构建精细的倾斜实景三维模型，并对实景三维模型进行必要的修饰[8]。最后，利用倾斜航空影像空中三角测量成果和修饰后的实景三维模型进行模型单体化，在立体环境下以“3D测图”的方式或参照实景三维Mesh模型进行半自动化单体模型制作[9]，其主要处理流程如图4(a)所示，表达效果如图4(b)所示。可以看出该处滑坡对周边居民点、景区景观、交通干线造成较大的安全隐患。
图4 倾斜摄影数据处理流程及表达效果
2.4 全景影像地图技术
针对地质灾害重点防治区域内的重大地质灾害隐患点、重大地质灾害治理工程、人口密集场所、重要基础设施，采用轻小型多旋翼无人机搭载云台相机，在距离目标点60～120 m的低空进行定点悬停，并获取目标区域全景照片，然后经过拼接合成、图像精修等处理，形成全景影像，最后经过信息标注、符号定义等处理，对全景影像中丰富的图载信息进行提取和表达，形成全景影像地图，其主要处理流程如图5(a)所示。
全景影像服务为栅格数据服务，为了将全景数据进行深入应用，文中将全景影像中的图载信息矢量化为点、线、面等矢量要素，并对关键要素进行重点注释说明，同时对影像中提取的所有信息进行综合主观分析得出解译结论。地灾信息标注是在具有虚拟空间透视关系的全景影像图上，对各个地质灾害隐患点可视内容进行主观判断分析，结合地质灾害点勘察报告等专业资料对其勾画边界、录入注记、要素分类、并文字注释该几何区域要表达的内容的过程，其中，要素分类按可视化样式可分为“危险区”“危岩区”“危岩带”“堆积体”等几大类，文字注释主要说明该几何区域所包含的危险情况等信息。全景影像地图需要在六面体场景中呈现以获得视觉上的立体感，其表达效果如图5(b)所示，黄色的虚线范围表示这是一种崩塌类型的地质灾害，可以明显看出经过灾害恢复重建，该处隐患点已经得到了较好的治理。
图5 全景影像数据处理流程及表达效果
图6 空间数据存储引擎结构
3 服务发布
3.1 空间数据服务
文中空间数据需要既能实现完整矢量数据的前端渲染，又能适应互联网的高速传输多种类型的存储数据。经过反复对比和甄选，采用了前端动态简化和矢量压缩传输技术，设计了以PostgreSQL数据库基础、PostGIS空间扩展、PostgREST接口发布、IndexDB前端缓存的综合数据存储方案，该套存储方案可以快速将空间数据入库，还可以直接向系统应用层提供稳定、高效的空间查询服务[10]。
PostGIS是PostgreSQL的空间扩展模块，它增强空间数据库的存储管理能力，提供空间对象、空间索引、空间操作函数等空间信息服务功能，PostgreSQL的空间数据存储机制，即将地理空间数据的结构化属性数据以关系表的形式存储到空间数据表的普通列中，再将PostgreSQL的扩展模块PostGIS支持的Geometry对象列加入到空间数据表中作为其中一列，最后将地理空间数据的非结构化的空间数据构造成Geometry对象作为该列的值，实现空间数据和属性数据的统一存储。
3.2 全景影像服务
经过合成的全景影像数据量略微庞大，不利于软件系统进行互联网应用，采用全景影像服务发布工具将全景影像按照一定标准进行切换多细节层次(Level Of Details，LOD)缓存处理，再通过互联网信息服务(Internet Information Services，IIS)将处理后的数据发布成全景影像服务[11]，见图7。
图7 全景影像服务发布流程
3.3 实景三维服务
倾斜摄影数据成果一般是OSGB(Open Scene Gragh Binary)格式，本系统在倾斜摄影数据可视化方面主要采用3DTiles技术，3DTiles是Cesium推出的Web环境下海量三维模型数据规范，它是一种格式公开的数据集，3DTiles数据集以分块、分级渲染，将大数据量三维数据以分块、分层的形式组织起来，可以大量减轻浏览器和GPU的负担。为了便于数据管理和应用，将倾斜模型物理单体化为独立个体，按地理实体进行分类，并将属性存储到BatchTable中，最终使各地理实体和属性信息相关联，实现对各地理实体的有效管理，实现各地理实体查询、显示、分析等常用操作,见图8。
图8 实景三维服务发布流程
4 平台研发
4.1 工艺流程
地质灾害隐患一张图三维管理平台采用B/S架构，开发语言采用TypeScript,开发工具采用Visual Studio Code，地图服务采用开放地理空间信息联盟(Open Geospatial Consortium，OGC)标准规范，如WMS、WMTS、3D-Tiles等格式，三维可视化组件基于Cesium开源框架进行深度定制开发，数据库采用PostgreSQL，空间数据存储采用PostGIS扩展空间数据引擎，数据服务采用PostgREST技术通过RESTful API接口对外提供，软件平台和部分数据服务通过IIS进行发布(见图9)。
图9 三维一张图管理平台开发流程
4.2 平台功能
平台在灾区重点地质灾害点倾斜实景三维模型和全景影像地图建设基础上，结合地质灾害调查成果信息，建设具有查询、统计、分析和三维管理功能的地质灾害隐患点三维管理系统，主要包括功能模块：三维场景浏览模块、三维数据加载模块、三维查询搜索模块、三维量测分析模块、监测传感器接入模块、地层结构可视化模块、临灾避险模拟模块、全景影像标注模块、全景地图浏览模块(见图10)。
图10 地质灾害隐患一张图建设成果
1)三维场景浏览模块。以数字地球为载体，支持用户在真实三维空间里进行缩放、平移等操作，并提供全图显示、二三维模式切换、比例尺、指北针、鼠标坐标信息等辅助工具。
2)三维数据加载模块。以数据类型为驱动引擎，在三维空间中实时渲染地质灾害隐患点分布数据、全景监测点数据、地质灾害工程治理点数据、倾斜摄影数据等多源异构数据。
3)三维查询检索模块。在三维空间中以关键字检索地质灾害隐患名称，并可以快速缩放至目标点位置；支持按照地质灾害隐患类型进行图面分类渲染，图面对象点击可以查询地质灾害隐患点详细信息。
4)三维量测分析模块。在平面模式下支持线段距离量算，矩形、多边形等几何形状的面积量算；在三维模式下支持贴地线段距离量算，贴地面、贴地矩形等表面积量算，土石方量体积估算；支持地形坡度、地形坡向、地形剖面、可视域分析、日照分析等高级分析工具。
5)监测传感器接入模块。按照《四川地质灾害专业监测预警数据交换技术》文件标准进行了接口实现，支持对现有地质灾害专业监测物联网传感器进行接入，并在实景三维场景中进行动态表达和分析。
6)地层结构可视化。根据地质图、地质钻孔等专业资料，在平台中对九寨沟地区的地质地层结构进行形象直观融合。
7)临灾避险模拟模块。按照地质灾害隐患区域临灾避险预案，在已知灾害点、障碍点和临灾避险场所的情况下，采用路径分析技术实现了临灾避险路线动态计算和三维场景下逃生动画模拟。
8)全景影像标注模块。支持根据地质灾害专业调查资料通过全景影像对图面进行图载信息提取，支持通过“几何+属性”的模式在全景影像上进行标注；支持对当前地质灾害隐患点治理情况添加形象进度说明。
9)全景地图浏览模块。支持按照要素分类表达样式对全景解译要素数据进行渲染，可以直观浏览查看全景监测点专业解译情况，支持用户通过关键字检索目标全景，支持注记和要素的显示与关闭，支持多期全景的多屏对比分析。
4.3 关键技术
1)三维一张图场景按需组装技术。地形级实景三维主要用于现实世界三维可视化与空间量算，服务区域宏观规划；城市级实景三维主要用于现实世界精细化表达与空间统计分析，服务精细化管理[12]。文中以“数据驱动、按需服务”为理念，研究以数据资源类型为驱动方式的城市级实景三维地理场景按需组装表达方法，构建了“能派生、能定制”的驱动协议、表达方法和服务体系，针对不同数据类型的自然地理实体，按照服务接入方式的不同，制定专用类型驱动策略，基于数据目录实现场景按需组装，满足个性化、多品种、小批量、快速反应及平台化协作的需求，做到常规地理信息的随时获取、随时处理、随时共享、随时应用[13](见图11)。
图11 场景按需组装技术示意
2)三维一张图快速部署技术。地质灾害隐患三维一张图管理平台整体采用B/S架构，通过应用服务器进行发布，在互联网环境下运行[14]。考虑到平台所涉及的倾斜三维模型和全景影像数据服务数据量庞大，为了便于迁移和部署，兼顾不同网络环境(互联网、政务网、内部网)下的应用，系统所有成果均采用Hyper-V虚拟机技术进行部署，即：将所有资源存储在虚拟磁盘(Virtual Hard Disk，VHD)或VHDX虚拟硬盘的操作系统中，在需要部署时只需要拷贝VHD或VHDX虚拟磁盘至目标服务器，挂接虚拟机，配置网络，即可完成快速部署[15](见图12)。
图12 平台快速部署方式示意
3)三维一张图快速分发技术。地质灾害隐患三维一张图管理平台完成部署后，用户可以通过网络链接进行访问和使用，为了避免浏览器环境带来的用户体验差异，文中采用Electron技术将系统核心功能打包为EXE可执行程序(包含浏览器运行环境)进行分发(见图13)。
图13 平台快速分发技术示意
5 结束语
“8·8”九寨沟地震引发的地质灾害主要表现为点多、面广，规模相对较小，灾害更加隐蔽。传统人工排查方式仅能发现局部地表灾情，而本次地震造成的地质灾害及隐患却更多位于地形陡峭、岩体破碎带区域，该部分灾害隐蔽性强、随机性大，传统排查技术手段难以奏效，调查人员难以到达，为此，探索运用新技术、新方法十分必要。文中同时将多项遥感新技术应用于大型景区地质灾害防治中，在我国内尚属首次。通过地质灾害“三查”[14]工作，为地质灾害防治提供了极为重要的三维空间数据，可以满足地质灾害防治、应急管理等对精准、直观地显示三维立体全方位地理信息服务的需要。地质灾害隐患三维一张图场景可以为该区域的灾害调查、分析、评价等工作提供直观的、信息丰富的环境分析。通过文中的研究，构建了地质灾害隐患一张图三维管理平台，为九寨沟灾后重建提供灾区地灾重点防治区域的地质环境三维场景支持,满足了地质灾害三维管理与分析工作需要，同时也为存在地灾风险的其他景区、受地质灾害威胁的人口聚居区或有地质灾害防治需求的区域，提供了一套防治和应急管理方案。
