2. 中国地震局第二监测中心,西安市西影路316号,710054
近年来,机载LiDAR技术在测绘、林业、建筑等行业逐渐推广普及,其对地表现实数据进行快速、全方位采集的同时,可通过虚拟增强的物理现实,呈现出具有收敛性、物理持久性以及共享特征的三维虚拟空间。在地质调查领域,刘静等[1]利用LiDAR技术获取海原断裂带的精细构造图,深入揭示海原断裂的活动特性及历史地震的发震模式;邵延秀等[2]基于机载LiDAR技术获取青藏高原东北缘活动断层的垂直位移量;肖春蕾等[3]借助机载LiDAR点云数据实现活动断裂微地貌参数的精确提取。虽然机载LiDAR与断层结合的研究较多,但研究对象均是目前已查明的处于地表裸露地带或植被稀少地区的活动断层。本文借助机载LiDAR技术,在植被茂密的秦岭山区实现了铁炉子断裂的快速扫描与识别,获得了较好的实践结果。
1 机载LiDAR系统本文采用飞马D20作为飞行平台,搭载DV-LiDAR40激光雷达模块,该模块是集激光扫描器、全球定位系统与惯性导航系统3种技术于一身的激光雷达扫描系统。机载LiDAR系统不仅可用于获取无地面控制点或少量地面控制点地区航空遥感数据,还可实时获取穿透植被到达地表的目标点的三维坐标。激光扫描器是该系统的核心设备,记录高速旋转的高频测距激光器持续发射出的红外测距信号,可获取以扫描中心为基准的三维坐标值。此外,IMU是整个系统的基准中心,陀螺仪采用高精度光纤,其零点漂移量小、精度高,并能用GPS进行校准[4-8]。
2 活动断层的探测研究 2.1 研究背景秦岭造山带是经历长期、多次不同造山作用形成的复合型大陆造山带,在我国大陆的形成与演化中有着极其重要的地位[9-10]。铁炉子断裂是秦岭内部近东西向的一条深大断裂,宽10~100 m,多为单一断层,偶有成组断层,自第四纪以来新构造活动剧烈。如图 1、2所示,该断裂在东秦岭地区有较好的地表裸露(图 1中红色实线),但自东向西进入渭河盆地后,在渭河盆地内部被第四纪沉积物覆盖,无地表裸露,形成隐伏断层(图 1中红色虚线)。为探讨铁炉子断裂在渭河盆地的具体位置与走向,需要进行大量实地勘察工作,其中最重要的地区是该断裂自东向西进入渭河盆地入口处的几公里,即图 1、2中的矩形区域,该区域断层的位置、方向对西侧隐伏断层的走向具有较好的指示作用。
搭载DV-LiDAR40激光雷达模块的飞马D20的水平定位精度可达1 cm,高程定位精度可达2 cm,能满足复杂地形下的高精度测量要求。机载LiDAR技术主要有5个误差来源:航高、激光测距误差、扫描角、IMU姿态角及安置角。除航高外,其他4个误差均在激光扫描仪出厂前进行校正。航高是由于存在红外测距比例误差,导致定位误差与航高近似呈线性关系。因此,本文在确保飞行安全的前提下降低航高,使由航高引起的定位误差降至最低。由于秦岭地势陡峭复杂,将航高设置为450 m,平均点密度为302个/m2,航测区域为宽约1 km、长约4 km的矩形,共采集8条航带,将每条航带的点云数据与地面控制标志进行对比匹配,然后进行航带平差校正,待航带偏移量小于限差后再进行航带拼接。
2.3 数据质量评价测绘数据的精度评定是决定后期数字成果可靠性、实用性的关键环节。本文以检查点法为主、剖面线法和等高线套合法为辅的方法进行精度评定。主要检查项目有:点云数据密度、点云分类质量、原始数据的平面精度与高程精度等。平面中误差的真误差为点云数据或DEM的检查点平面坐标与实测值的差值;高程中误差的真误差为点云数据或DEM的检查点高程值与实测高程值的差值。本文实地布设检查点28个,计算结果显示,检查点水平中误差为0.092 m,高程中误差为0.056 m,完全满足1 ∶1 000大比例测绘的精度要求。图 3为机载LiDAR原始数据的精度评定正态-高斯分布拟合统计图。
活动断层探测主要针对未知和隐伏断裂,需在多地重复勘察,以确定断层位置及产状。本文对铁炉子断裂蓝田段进行探测,基于机载LiDAR点云数据,借助云集建模点云处理平台,实现对原始点云的智能分类,多尺度提取研究区不同分辨率的点云数据。需要指出的是,本文在处理秦岭内部山地地表特征及识别断层三角面时,能够清晰界定普通山地地形与断层特征等离散点云的空间分布与拓扑关系。
如图 4所示,根据室内解译的高分辨率DEM数据能够清晰判别断层的实地位置与走向,2 m分辨率DEM对测区地形的刻画非常精细,沟、坎、河床、道路等细微特征清晰可见。图 5为推测出的断层信息,包含槽谷、断层三角面等具有明显断层特征的详细信息。
为证实室内DEM解译的准确性,依据断层解译资料,在研究区相应位置进行实地考察。由于秦岭地区山高、植被茂密,在山体内部对大型断裂进行定位与追踪十分困难,因此借助倾斜摄影测量技术,对包括4 km2研究区在内的16 km2区域构建实景三维模型。实景三维模型完好地反映出测区的真实情况(图 6),图中红色箭头指向余下-铁炉子断裂垭口、槽谷等位置,整体走向为NWW。同时,在断裂研究区的西向沿线上发现了断裂特征显著的剖面(图 6中黄色矩形),具体断层剖面如图 7所示。为减少影像畸变,采用贴近摄影测量法建立断层剖面的实景模型,其中断层错断特征明显,较好地印证了室内借助DEM对铁炉子断裂进行解译的正确性。
基于上述已判定、探测的活动断层,在垂直于断层的方向上提取2个剖面(图 5中横跨断层的蓝色线段P1、P2),其点云剖面图如图 8所示。由图可见,活动断裂两侧高程差异显著,地形高程突变特征明显,再次从原始点云数据上验证了该活动断裂的存在。
在快速探测活动断裂的同时,借助测区高精度分辨率DEM数据,针对上述2个剖面,尝试提取断裂垂直错断量,如图 9所示。图 9(a)为断层陡坎垂直错断量计算方案,分别对断层陡坎两侧100 m范围内地形垂直方向上的剖面数据作最小二乘拟合处理(拟合线段分别记为L1、L2),即可获取断裂垂直位移量。结果显示,P1处断层垂直错断量为1.12±0.13 m,P2处断层垂直错断量为0.96±0.24 m。
本文利用机载LiDAR技术采集铁炉子断裂的点云数据,提取地形点云,进行高分辨率DEM处理,探究扫描区域的几何展布特征,给出DEM多点位断层三角面的解译、DEM衍生数据的对比、2条原始点云剖面的分析,实现了铁炉子断裂的室内快速识别。无人机机载LiDAR技术为长距离、大范围、地势复杂、植被茂密地区活动断裂的探测、调查工作提供了便利,真正实现了由外业调查转为以三维空间数据处理、立体模型解译为主体的室内工作模式,极大提高了地质人员在活动断裂勘察工作中的效率。
[1] |
刘静, 陈涛, 张培震, 等. 机载激光雷达扫描揭示海原断裂带微地貌的精细结构[J]. 科学通报, 2013, 58(1): 41-45 (Liu Jing, Chen Tao, Zhang Peizhen, et al. Illuminating the Active Haiyuan Fault, China by Airborne Light Detection and Ranging[J]. Chinese Science Bulletin, 2013, 58(1): 41-45)
(0) |
[2] |
邵延秀, 张波, 邹小波, 等. 采用无人机载LiDAR进行快速地质调查实践[J]. 地震地质, 2017, 39(6): 1 185-1 197 (Shao Yanxiu, Zhang Bo, Zou Xiaobo, et al. Application of UAVLS to Rapid Geological Surveys[J]. Seismology and Geology, 2017, 39(6): 1 185-1 197)
(0) |
[3] |
肖春蕾, 郭兆成, 郑雄伟, 等. 机载LiDAR技术在地质调查领域中的几个典型应用[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 136-143 (Xiao Chunlei, Guo Zhaocheng, Zheng Xiongwei, et al. Typical Applications of Airborne LiDAR Technique in Geological Investigation[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016, 28(1): 136-143)
(0) |
[4] |
王志明, 李锁乐. 机载LiDAR技术支持下的荒漠地区1 ∶10 000地形图测绘与研究: 以内蒙古阿拉善地区为例[J]. 测绘通报, 2019(4): 91-95 (Wang Zhiming, Li Suole. Mapping and Research of 1 ∶10 000 Topographic Map in Desert Area Based on Airborne LiDAR Technology: An Example for Alxa, Inner Mongolia[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2019(4): 91-95)
(0) |
[5] |
孟蕾, 林超. 机载LiDAR技术生成DEM的质量检查与解决方案探讨[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 7-12 (Meng Lei, Lin Chao. Discussion on Quality Inspection and Solution of DEM Generated by Airborne LiDAR Technology[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2020, 32(1): 7-12)
(0) |
[6] |
黎建平. 关于LiDAR数据DEM成果精度影响因素的探讨[J]. 测绘与空间地理信息, 2018, 41(9): 231-233 (Li Jianping. Discussion of Influence Factors in DEM Results Precision Based on LiDAR Data[J]. Geomatics and Spatial Information Technology, 2018, 41(9): 231-233)
(0) |
[7] |
亢玉龙. LiDAR测绘技术在工程测绘中的应用分析[J]. 城市地理, 2017(18): 96 (Kang Yulong. Application Analysis of LiDAR Surveying and Mapping Technology in Engineering Surveying and Mapping[J]. City Geography, 2017(18): 96)
(0) |
[8] |
王强辉. 机载LiDAR原始点云数据质量检验方法研究[J]. 测绘地理信息, 2018, 43(5): 35-37 (Wang Qianghui. Method on Quality Assurance of Airborne Original LiDAR Point Cloud Data[J]. Journal of Geomatics, 2018, 43(5): 35-37)
(0) |
[9] |
杨晓平, 邓起东, 冯希杰. 东秦岭内部铁炉子断裂带的最新走滑活动[J]. 中国地震, 2005, 21(2): 172-183 (Yang Xiaoping, Deng Qidong, Feng Xijie. The Tieluzi Fault Interior Eastern-Qinling Mountains——An Active Strike-Slip Fault[J]. Earthquake Research in China, 2005, 21(2): 172-183)
(0) |
[10] |
张国伟, 孟庆任, 赖绍聪. 秦岭造山带的结构构造[J]. 中国科学B辑: 化学生命科学地学, 1995, 25(9): 994-1 003 (Zhang Guowei, Meng Qingren, Lai Shaocong. Structure of Qinling Orogenic Belt[J]. Science in China Series B: Chemistry Bioscience Geoscience, 1995, 25(9): 994-1 003)
(0) |
2. The Second Monitoring and Application Center, CEA, 316 Xiying Road, Xi'an 710054, China