導讀

華南理工大學土木學科海外學者前沿講座第六十四期，我們邀請到來自美國中佛羅里達大學土木、環(huán)境和建筑工程系的助理教授孫鵬為大家?guī)怼盎跓o人機遙感的城市固體廢棄物填埋場覆蓋物完整性巡檢與監(jiān)控”的報告。本期講座錄播鏈接見文末或點擊閱讀原文。

城市固體廢棄物填埋場需要定期管理和維護，以確保正常運行和滿足環(huán)保要求，這些指標包括垃圾填埋氣、灰塵、填埋場覆蓋物的潛在沉降量等。常規(guī)的維護方法主要靠人工進行定期勘測，但這樣的做法耗時耗力，使用無人機對城市固體廢棄物填埋場覆蓋物進行完整性巡檢與監(jiān)控可以更加高效地解決這一問題。在本期講座中，孫老師從項目背景、研究對象和任務展開，并通過一個案例研究為我們介紹了他們團隊將無人機遙感技術應用于垃圾填埋場覆蓋物監(jiān)測這項工作中的探索。

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城市固體廢棄物填埋場需要盡可能地減少甲烷的排放量，而在傳統做法中常使用人工方法于每個季度進行定期監(jiān)測，這樣的方式不僅效率低下，而且在爆炸環(huán)境中操作具有一定的安全隱患。因此迫切需要一種及時和經濟的方法，對填埋場的表面情況進行監(jiān)測，同時也需要通過自動化方法對不均勻沉降、張力裂縫和植被損失等問題進行研究。孫老師團隊通過在無人機上加裝各類傳感器，對溫度、濕度、高度和拓撲數據等進行捕捉，并利用這些數據進行甲烷濃度的評估和預測。想要實現上述過程，第1項任務需要對無人機進行功能集成和系統開發(fā)。硬件方面，在工業(yè)級無人機上集成了激光雷達傳感器、紅外熱成像傳感器和多種危害氣體傳感器等多種傳感器；軟件方面，開發(fā)了3D重建算法以減小二維像素值間的誤差總和，同時將傳感器集成到了無人機移動平臺上。第2項任務是現場表面排放監(jiān)測（SEM）和覆蓋完整性檢查。通過雷達和RGB相機對現場地形進行掃描和三維模型重構，并區(qū)分植被與土壤的點云掃描數據，以根據需求分類提取。第3項任務是對排放量進行估算以及時空分析。通過堆填區(qū)資料、氣象條件參數、土壤條件參數以及填埋場覆蓋條件等數據對甲烷排放量進行估算以及時空分析。

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與文獻中分別采用紅外激光反射強度值（LRI），流量累積值（FA），（多光譜）歸一化差水指數（NDWI）表征地面凹陷和水分的存在不同，孫老師綜合考慮了上述三種參數的影響，提出了積水指數（PI）來預測可能積水的部位。接著，孫老師介紹了多模態(tài)傳感器融合檢測積水問題的技術路線。首先是規(guī)劃無人機航路路線進行掃描探測，隨后將所得到的圖像，地面幾何等進行數據處理，根據不同的數據類型，獲得激光反射強度（Laser Reflective Intensity, LRI），名義流量累積（Norm. Flow Acc.）以及NDWI；最后獲得積水指數圖。

為了評估所提出方法的有效性，孫老師在Hillsborough country, Tampa的東南填埋場開展了案例研究，將提出的方法已應用于颶風伊恩前后經過佛羅里達州控制點附近的城市固體廢棄物填埋場，將所提出的積水指數圖與人工調查的積水指數圖進行對比研究，取得了令人滿意的效果。

首先，人工收集颶風前后積水的位置，通過安裝在現場的氣象站在颶風登陸點附近進行的氣象測量，得到颶風前后該區(qū)域的風速和雨量。其次，采用基于無人機的遙感技術，包括激光雷達掃描、RGB成像、空氣質量測量和多光譜傳感器等進行對垃圾填埋場進行掃描。LFGs測量結果顯示，該填埋場沒有觀察到大量的甲烷氣體排放，未檢測到泄露發(fā)生。隨后，對特征數據進行處理。第一個特征是紅外激光強度。對比颶風前后的紅外激光強度可以判斷水的存在，其中低值表示小反射率，高值表示完全反射率，文獻表明，水面的激光強度要低得多，且水面的點云會缺失或密度較低。第二個特征是DEM數據。通過將來自激光雷達的RGB點云數據進行濾波去除灰色的非接地點，得到表征颶風前后垃圾填埋場實際拓撲的DEM數據。基于流量方向可以計算流量累積，進而我們可以知道哪些區(qū)域是潛在洼地，因為流量累積值越高，說明洼地的可能性越高。第三個特征是將颶風前后的多光譜索引（NDWI）圖用于遙感監(jiān)測植被含水量。通過不同的權重系數綜合考慮上述三種特征，計算積水指數（PI）圖，推斷潛在的積水概率特征，其中，較高的PI值表示有積水的可能性很高。颶風前后的積水指數圖對紅外激光強度、流量累積和多光譜指數數據進行了融合，潛在的積水區(qū)域用警告色標注出來。從颶風后的積水指數圖中可以看出，偏暖顏色代表PI較高的地區(qū)，表示此處是潛在積水位置的可能性較高。

隨后，孫老師對這項工作進行了總結，孫老師采用了用于多任務的集成無人機傳感器（LFGs, 結構拓撲和多光譜），通過不同傳感器的特征來探測對垃圾填埋場存在威脅的積水問題，融合拓撲凹陷特征和積水指數來探測和定位潛在的積水問題。

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在最后部分，孫老師還介紹了無人機遙感技術在智慧城市方面的其他相關研究。除了在城市固體廢棄物填埋場中的應用外，無人機還被用于水網流域測繪和建筑基礎設施的損傷檢測中。像佛羅里達等區(qū)域，使用雷達進行點云掃描常常會被茂密的植被所遮擋，通過對算法進行優(yōu)化以完成水網的測繪。在基礎設施的檢測方面，無人機被用于風暴過后的建筑損傷檢查。

總結

近年來，通過無人機技術以及圖像目標識別技術的快速發(fā)展，基于無人機遙感的巡檢和監(jiān)控技術也愈加成熟。與地面檢測相比，無人機檢測視野好、范圍大、使用成本低、環(huán)境適應性強，在復雜地形、大范圍巡檢監(jiān)控領域相交傳統手段有著較為明顯的優(yōu)勢。城市固體廢棄物填埋場便是一個典型的復雜、范圍大的場景。相對于傳統的填埋場運行和管理模式，通過無人機檢測的方式極大地降低了巡檢監(jiān)控的時間人力物力的成本，優(yōu)勢明顯。孫鵬老師針對固體垃圾填埋場的需求，通過對無人機傳感器系統的進行針對性研發(fā)，應用多模態(tài)數據融合等方式，采用積水指數指標做參考，較為精準的檢測現場表面排放監(jiān)測覆蓋性、并分析估計排放量，與現實情況吻合度高。孫鵬老師的成果深深啟發(fā)了我，將來我們可以將基于無人機遙感的目標檢測甚至預測未來情況的技術在風險地質巡檢并預測地址災害、超高建筑物空中巡檢并預報結構可能出現的問題等等方面進行相關的探索，在人類難以到達的危險區(qū)域通過無人機進行探索，甚至于未來的月球探測、火星探測中發(fā)揮一定的作用。

END

相關論文請到孫老師主頁下載：

https://www.cece.ucf.edu/sun/

講座錄播鏈接：https://b23.tv/VCXdkp0

來源于多樣化結構實驗室VSL

排版 | 李嘉晨

審核 | 胡? ?楠