在修复小型森林道路的过程中使用无人机估算土方工程量的可能性

小规模道路施工作业,主要是土方作业,通常发生在斜坡上,需要有更多的空间进行临时土壤储存。有必要在有限的区域内反复挖掘、临时放置和填充土壤。因此,很难预测和量化进行的土方工程量,因为仅仅通过比较施工前的土壤形状和已完成地面的形状很难确定所有进行的土方工程。有必要在施工过程中进行调查,以掌握随时间变化的土方工程的精确数量。然而,准确的定量是不切实际的。

最近,随着无人机(UAV)各种传感器和分析技术的发展,可以在不停止施工的情况下从空中进行高频测量。使用无人机的两种测量方法如下:(1)基于使用机载相机拍摄的图像,通过运动结构(SfM)分析获得地表的3D模型,以及(2)使用机载激光扫描仪测量到地面的距离。由于第一种方法需要廉价的传感器,因此最近已广泛用于测量。

我们试图通过六架无人机测绘并在一个小规模的森林道路维修现场进行 SfM 分析来量化地形变化,在那里,即使在树冠下也相对容易驾驶无人机,因为土方工程是在很少立树的狭窄区域内进行的。同时,我们将地形测量的精度与全站仪的精度进行了比较。获得的数据用于验证是否可以估计维修工作每个阶段的土方工程量。

测量试验在日本京都府南部木津川市宽2.5米的道路维修现场进行。道路长度为706.3 m,于2020年建成,是一条较大的森林道路的支线。这条道路是使用大桥型道路施工方法建造的,该方法假设在施工中使用3-5吨级挖掘机和2-3吨卡车。用于制造具有原木结构的挡土墙的原木用于框架以分配荷载。

无人机在两个高度运行:近距离(3-5 m)和低空(7-10 m)。在 SfM 分析中,同时使用两个高度图像创建 3D 模型。它捕获了正在进行维修工作的区域,飞行时间约为30分钟。无人机沿该区域手动操作,以2秒的间隔自动捕获图像,以确保图像之间的高度重叠。我们还从可飞行区域的各个方向拍摄了图像。地表的 DEM 是根据使用无人机通过 SfM 分析获得的 3D 模型创建的,并使用 ArcGIS 中的挖方填充工具计算每个阶段的挖方和填方量。

利用SfM分析成功构建了各阶段的三维模型。生成的模型的分辨率范围为3.1厘米至1.1厘米。例如,从工作完成之前、期间和之后采集的数据生成的 4D 模型,并从各个角度查看,如图1-3 所示。

图1 在维修工作开始之前通过SfM分析生成的3D模型

图2 在维修工作期间通过SfM分析生成的3D模型

图3 修复工作完成后由SfM分析生成的3D模型

将3D模型每个点获得的高程值与TS测量的高程值进行比较。然而,TS测量需要时间,这导致无人机摄影和TS测量之间存在显著的时间滞后。因此,测量精度的验证仅限于四次:修复工作前的8月22日上午,修复工作期间的8月23日和8月24日上午,以及修复工作后的9月13日上午。结果如图4所示。

在修复小型森林道路的过程中使用无人机估算土方工程量的可能性_第1张图片

图4 SfM分析中高度测量误差的频率分布

此外,在维修工作之前和期间的测量过程中,无人机摄影和TS测量之间存在相当大的时间滞后。这是因为调查是安全进行的,以便尽可能不干扰维修工作。在某些地方,土方工程或原木施工可能是在无人机飞行之后和TS调查之前进行的。考虑到这一点,我们讨论了每个阶段的测量精度。维修工作前TS测量点的误差绝对值如图5a所示。图中显示,在可见土壤的斜坡上误差较小,在植被区和路堤坡肩上观察到稍大的误差。

图5维修工作每个过程中误差的绝对值(a)修理工作前(b,c)修理工作期间(d)修理工作之后

同样,维修工作期间的情况如图5b,c所示,维修工作后的情况如图5d所示。如图5b,c所示,即使在修复工作期间,在土壤可见的区域,误差也很小。然而,在正在做工作的区域,例如在安装木框架的区域,出现了重大错误。路堤路肩上的一个显着误差如图5c所示。尽管如此,还需要进一步验证以确定SfM分析中边缘检测的准确性是否因此问题而降低,或者土壤是否倾向于在路堤的肩部容易移动。

这些结果表明,SfM分析对于以立方米为单位计算土壤体积足够准确。然而,在底土植被和急坡转换点下测量的准确性还有进一步研究的余地。因此,我们计算了每个阶段的挖方和填充土方量。结果如图 6 所示。

在修复小型森林道路的过程中使用无人机估算土方工程量的可能性_第2张图片

图6 每个阶段的挖方和填充土方量

各阶段的累计土方体积如图7所示。在计算土方量时,松动土体积的变化率,即土体体积(L)开挖中土体积的变化率为1.2。压实土体积变化率与形成地土体积的土体积差异为0.9。未考虑填充中嵌入的原木结构的体积。

在修复小型森林道路的过程中使用无人机估算土方工程量的可能性_第3张图片

图7 每个阶段的土方工程累计量

图 8 显示了每个阶段土方工程剖面的 3D 模型。剪切和填充区域分别以蓝色和红色显示。在图8f中,右下角显示了整体土方体积,几乎整个缺失的填充区域都被填充物覆盖。每个步骤中都标明了切割和填充区域,使程序易于理解。整个填充物以蓝色显示,除了某些部分,如图8e所示。这是因为维修工作后的照片直到维修工作完成后三周才拍摄,并且推测整个填充物已经收紧并沉降。

在修复小型森林道路的过程中使用无人机估算土方工程量的可能性_第4张图片

图8.每个阶段的土方工程部分的3D模型。(a)修建通往路堤下部的通道并形成基座,(b)通过土方工程和原木形成路堤基,(c)通过土方工程和原木形成路堤的下部,(d)通过土方工程和原木形成路堤的上部,(e)塑造整个路堤,(f) 整体土方工程

使用无人机的SfM分析可用于量化土方工程量并记录森林道路维修工作的程序。使用无人机进行 SfM 分析是一种测量地貌的准确方法,可与 TS 测量相媲美,创建详细的 3D 模型,计算精确的土方工程量,并记录每个施工阶段的详细区域特定工作程序。由于工程各阶段进行的土方工程与建设成本密切相关,因此应该能够准确估算施工成本,规划工作,预测工作所需天数,这与森林道路的成本效益分析密切相关。

源自:Hasegawa, H.; Sujaswara, A.A.; Kanemoto, T.; Tsubota, K. Possibilities of Using UAV for Estimating Earthwork Volumes during Process of Repairing a Small-Scale Forest Road, Case Study from Kyoto Prefecture, Japan. Forests 2023, 14, 677. https://doi.org/10.3390/f14040677

你可能感兴趣的:(学术分享,无人机,深度学习,人工智能)