摘要：针对污染土壤异位修复工艺，提出一种正射影像图拟合污染区域清挖边线的清挖进度和质量管理方法，并以某污染场地修复施工为例论述该方法的适用性。
关键词：环境修复 土壤修复 正射影像图 进度管理 质量管理
0引言
当前污染场地修复中广泛应用的异位修复工艺包含清挖和修复两个环节，其中污染区域清挖施工过程管理是异位修复施工进度和质量管控的重点。本文将以某油制气厂污染土壤异位修复施工为例论述基于正射影像图拟合清挖边线的管理方法的适用性。
1研究背景
该油制气厂停止生产后，所在地块被收储纳入市级旧厂房改造专项规划，用地性质变为住宅用地。根据场地环境调查和风险评估结果，该地块部分区域内土壤中含有苯、萘、石油烃等污染物，进行二次开发利用前须对其进行修复治理。
根据污染范围和污染物种类，该地块共分为25个污染土壤异位修复区域，每个区域清挖深度4米，各区域均为多边形。
清挖前，须进行清挖区域拐点坐标的测设，确定清挖边线。清挖完成后，须坑底拐点坐标及高程进行复测。采用传统测量手段虽然可以确保相邻拐点之间的清挖边线清挖到位，但存在外业量大、效率低等缺点，不利于异位修复整体施工进度的管控。因此，本文提出一种在污染土壤异位修复清挖区域正射影像图上拟合清挖边线的管理方法，以此提高土壤异位修复施工过程管理的工作成效。
2精度验证
点位中误差是反映地形图数学精度的一个重要指标[3]，其数值大小可以反映地图的质量。
清挖边线同正射影像图拟合后，从图上可以获取一个清挖区域的各拐点的坐标，记为图上坐标，图上各点在施工现场通过测量获取的坐标记为设计坐标。本小节通过计算A-1清挖区域11个拐点图上坐标和设计坐标的中误差为例论证该方法的数学精度。
图1 A-1区域拐点坐标中误差分析示意
据拐点坐标中误差分析统计结果，11个拐点中，中误差最小值为0.9946，最大值为1.3930，且拐点中误差数值分布较为均衡。结合图像拟合输出结果，该方法的获得的图像可以真实体现污染区域清挖施工过程，图像精度可以满足土壤异位修复施工过程管理需求。
表1 A-1区域各拐点坐标中误差分析统计
图2中误差分布统计
3、正射影像图拟合清挖边线技术流程
3.1流程概述
本方法使用大疆“精灵”系列无人机获取清挖区域的航拍图像后使用Pix4D软件生成正射影像。其后在ArcMap软件内完成污染区域清挖边线（AutoCAD文件）提取和拟合操作。
图3正射影像图拟合清挖边线技术流程
3.2 像控点测设
像控点是航空测绘的控制点。像控点的布设和测量精度直接影响正射影像图的精度。像控点须在航拍区域内合理分布。像控点应布设在特征明显的地物、地物拐角点或线状地物交点[2]，且地物可在CAD文件中清晰辨认。同时像控点布设应优先选择布设在局部高程变化较小、点位周围地势相对平坦且扰动较少的地方[2]。
3.3 获取航拍图像
本文使用大疆地面工作站（DJI GS Pro）内的“测绘航拍区域”模式，通过飞行区域、无人机飞行姿态、相机参数、图像重复率等关键技术参数的设置，实现无人机在设定的区域内按照航线自主飞行并连续拍摄清挖区域的俯视图像。
3.4 合成正射影像图
Pix4D可以从航拍图像的EXIF信息中读取图像的POS信息（经纬度坐标及相对高程）并使用航拍图像生成正射影像图，其图像成果可以全面、直观的查看施工区域及周边地区的情况。
开始图像初步处理前，需要使用Pix4D的“像控点编辑器”完成像控点的导入和建立。导入像控点后，编辑器将根据图像POS信息和像控点坐标的相关度正序排列照片。其后，在编辑器内显示的照片中依次标记出各个像控点即完成像控点的建立。完成上述操作后，Pix4D将使用图像和像控点自动合成并输出正射影像图。
3.5 提取清挖边线
本文使用ArcMap软件完成清挖边线的提取以及同正射影像图的拟合。CAD文件导入ArcMap后，软件将自动识别文件内包含的注释、点、多线段、多边形和多路径要素并进行归集。在本项目污染区域边线图中，各清挖区域边线为多线段要素，故提取文件内的为多线段要素，该要素内的数据将以Shapefile文件格式进行存储。
3.6 拟合
通过在已提取的多线段要素文件中设置源锚点，在正射影像图中设置目标锚点，通过精准建立至少三对“源锚点-目标锚点”链接（Displacement Links）实现清挖边线同正射影像图的拟合。
锚点数量和链接的精度是清挖边线同正射影像图重合度高低的决定性因素。“源锚点-目标锚点”连接建立后，可在链接表（Link Table）内通过各对链接的残留误差（Residual Error）初步判断拟合精度。通常，各对链接的残留误差数值和分布范围越小，拟合精度越高。
4、结论与总结
该方法已经在该场地修复工程得以成功运用。通过正射影像图同清挖边线的拟合，实现了清挖边线的可视化，有效解决了大面积、异形污染土壤异位修复区域清挖施工过程进度管理和质量管理工作中的重点和难点，在类似污染场地修复治理工程中具有较强的可推广性。
该方法实施过程中，影响清挖边线同正射影像图拟合精度的因素主要源自无人机GPS定位精度、机载镜头畸变矫正、像控点建立和“源锚点-目标锚点”连接的精度。在后续研究中，将逐步优化、消除上述影响清挖边线同正射影像图拟合精度的因素，以继续提高该方法的精度和适用性。
参考文献
[1]《全国土壤污染状况调查公报》
[2]宗伟丽.像控点布设方案对既有线中线测量精度影响分析[J].铁道勘察, 2018, 44(1).
[3]陈晓燕,龚真春,李春光,等.CORS在1:10000地形图快速更新中的应用——以甘肃某地区为例[J].甘肃科技,2018,34(7):19-20,52.
论文作者:孔令宇
论文发表刊物:《基层建设》2019年第15期
论文发表时间:2019/8/5
标签：射影论文; 边线论文; 区域论文; 精度论文; 拐点论文; 图像论文; 误差论文; 《基层建设》2019年第15期论文;