CN112700411A - 基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法 - Google Patents
基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,通过获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料,构建三维空间遥感分析实景模型,分析岩溶隧道区集水面积影响因子,利用地表分水岭划分汇水边界,建立模型计算岩溶区隧道集水面积,提取岩溶区集水面积影响因子对应因子,最终计算岩溶区隧道集水面积。本发明涉及的岩溶隧道集水面积的遥感分析计算方法,通过遥感和GIS技术精准划分岩溶区集水边界,准确计算出岩溶隧道集水面积,进而求得岩溶隧道涌水量,不仅准确率高,方法简便可行,且物化成本投入低,工程实用性强。
Description
技术领域
本发明涉及隧道水文地质勘察领域,特别是涉及岩溶隧道集水面积计算方法。
背景技术
由于岩溶地区地下水的赋存条件复杂、运移方式多样,岩溶隧道涌水量难以预测。尤其是我国南方岩溶地区,岩溶强烈发育,岩溶含水介质以及岩溶地下水在空间和时间上分布极不均匀、空间展布极为复杂,导致目前岩溶隧道涌水量预测的准确度不高,预测值与实际误差很大,不能满足工程实际的需求。
现有岩溶隧道涌水量预测的主要方法是水均衡法,以质量守恒定律为理论基础,将隧道所在的水文地质单元作为一个均衡区,通过建立水量均衡方程式求得隧道涌水量,应用于任何不同水文地质条件的隧道涌水量计算。
水均衡法根据降雨入渗量和集水面积的乘积,得出隧道涌水量Q,即Q=α·X·A(式中α-降水入渗系数,X-多年平均降水量,A-隧道通过含水体的地下集水面积)。其中,降水入渗系数和多年平均降水量可根据区域水文地质报告获取,而集水面积的确定目前没有准确方法,且取值范围广,是一个重要变量。除个别隧道长期观测有一个较可靠值之外,其余多根据经验取值,但岩溶隧道集水面积受隧道埋深、边界条件、集水宽度等多因素控制,由经验值计算的涌水量往往与施工过程出现的实际情况相差甚远,易造成大量的设计变更,严重影响隧道的安全、质量、进度。
发明内容
针对现有隧道集水面积计算方法存在的问题,本发明推出一种基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其目的在于获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料,分析岩溶隧道集水面积影响因子,利用三维遥感和GIS技术提取对应影响因子,利用地表分水岭划分汇水边界,建立模型优化汇水面积确定集水边界,最终计算岩溶区隧道集水面积。
本发明涉及的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,技术步骤包括:获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料,构建三维空间遥感分析实景模型,提取岩溶区集水面积影响因子,利用地表分水岭划分汇水边界,建立模型计算岩溶区隧道集水面积。
S1、获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料
获取隧道区的高分辨率遥感影像数据和高精度数字高程数据,获取隧道工程资料;隧道工程资料包括隧道平纵断面信息、区域地质资料、地层信息。
S2、构建三维空间遥感分析实景模型
对步骤S1获取的高分辨率遥感影像数据预处理,建立数字高程模型,构建三维空间遥感分析实景模型。
S3、提取岩溶区集水面积影响因子
综合分析区域地质资料,确定岩溶区集水面积影响因子,对S2建立的三维空间遥感分析实景模型进行解译,提取相关影响因子。
S4、利用地表分水岭划分汇水边界
利用GIS技术对数字高程模型进行处理,通过河网提取、捕捉倾泻点、计算流域单元操作,确定出水点,结合水流方向,分析搜索该出水点上有所有流过该出水口的河流,一直搜索到流域的边界,最终得到地表分水岭划分的汇水边界。
S5、建立模型计算岩溶区隧道集水面积
通过S3提取的岩溶区集水面积影响因子对步骤S4划分的汇水边界进行优化,确定岩溶隧道集水边界;通过Python语言调用GIS平台中的面积计算工具,计算集水来源区的平面面积,求和后即为岩溶区隧道集水面积。
本发明涉及的岩溶隧道集水面积的遥感分析计算方法,仅通过遥感和GIS技术即可精准划分岩溶区汇水边界,准确计算出岩溶隧道集水面积,进而求得岩溶隧道涌水量,不仅准确率高,方法简便可行,且物化成本投入低,工程实用性强。
附图说明
图1为本发明所述的岩溶隧道集水面积的遥感分析计算方法的流程图。
图2为本发明所述的岩溶隧道初始汇水单元模型图;
图3为本发明所述的对压扭性断层分布优化前的汇水单元模型图;
图4为本发明所述的对压扭性断层分布优化后的汇水单元模型图;
图5为本发明所述的对张性断层、地下暗河分布优化前的汇水单元模型图;
图6为本发明所述的对张性断层、地下暗河分布优化后的汇水单元模型图;
图7为本发明所述的对岩溶发育程度优化前的汇水单元模型图;
图8为本发明所述的对岩溶发育程度优化后的汇水单元模型图;
图9为本发明所述的岩溶隧道集水边界模型图;
图中标记说明:
S1、获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料
S2、构建三维空间遥感分析实景模型
S3、提取岩溶区集水面积影响因子
S4、利用地表分水岭划分汇水边界
S5、建立模型计算岩溶区隧道集水面积
BP、隧道进口
EP、隧道出口
具体实施方式
结合附图对本发明的技术方案作进一步描述。如图1所示,本发明所述的岩溶隧道集水面积的遥感分析计算方法,技术步骤包括:S1获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料,S2构建三维空间遥感分析实景模型,S3提取岩溶区集水面积影响因子,S4利用地表分水岭划分汇水边界,S5建立模型计算岩溶区隧道集水面积。
S1、获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料
获取隧道区的高分辨率遥感影像数据和高精度数字高程数据,获取隧道工程资料;隧道工程资料包括隧道平纵断面信息、区域地质资料、地层信息。
获取隧道区的高分辨率遥感影像数据:包括高分二号数据、IKONOS数据和Quickbird数据。要求数据分辨率小于1m,云层覆盖小于5%,遥感图像纹理清晰、色调和色彩均匀,不存在明显的噪声、条纹、斑点和坏线;
获取隧道区的高精度数字高程数据:包括合成孔径雷达和机载激光扫描仪直接获取的高精度高程数据以及大比例尺地形图的等高线数据;
获取隧道区工程资料:包括隧道平纵断面信息、区域地质资料、水文地质信息、地层信息。
S2、构建三维空间遥感分析实景模型
对步骤S1获取的高分辨率遥感影像数据预处理,建立数字高程模型,构建三维空间遥感分析实景模型。
(1)高分辨率遥感影像数据处理
对步骤S1获取的高分辨率遥感影像数据进行如下处理:辐射校正、几何校正、图像配准、图像增强、图像融合、图像镶嵌。
(2)建立数字高程模型
获取隧道区的高精度数字高程数据有两种途径,一是合成孔径雷达和机载激光扫描仪直接获取的高精度高程数据,二是大比例尺地形图的等高线数据;
对于合成孔径雷达和机载激光扫描仪直接获取的高精度高程数据,可直接通过格网和三角网的建模方法构建数字高程模型;大比例尺地形图的等高线数据需先进行数字化处理,获取高精度高程数据,然后基于格网和三角网的建模方法构建数字高程模型。
(3)构建三维空间遥感分析实景模型
①利用隧道平纵断面信息,提取隧道沿线的三维坐标点(X,Y,Z),制作成kml和shp格式的三维线位;
②将区域地质资料、水文地质信息、地层信息进行矢量化处理;
③对数字高程模型与处理好的高分辨率遥感影像数据进行融合、渲染处理,形成三维空间遥感实景模型。
④在三维空间遥感实景模型中插入kml和shp格式的三维线位和矢量化处理后的区域地质资料、水文地质信息、地层信息,形成三维空间遥感分析实景模型。
S3、提取岩溶区集水面积影响因子
综合分析区域地质资料,确定岩溶区集水面积影响因子,对S2建立的三维空间遥感分析实景模型进行解译,提取相关影响因子。
(1)确定岩溶区集水面积影响因子
综合分析区域地质资料,确定岩溶区集水面积影像因子为:岩溶发育程度、地下暗河、断层;
(2)解译并提取岩溶区集水面积影响因子
对S2建立的三维空间遥感分析实景模型进行解译,提取相关影响因子:
①岩溶发育程度:利用GIS技术对数字高程模型进行处理,分别提取洼地面积、洼地深度、夷平面。
提取洼地面积:通过水流方向获取洼地位置,以分水岭为界得到洼地贡献区域,对洼地贡献区域重分类,获取每一块洼地的面积;
提取洼地深度:分别提取洼地贡献区域内的最高点和最低点,计算两者之差得到洼地深度;
提取夷平面:通过焦点统计提取固定大小分析窗口中栅格的最大值,与原始数字高程数据作差,对结果重分类得到山顶点,对山顶点矢量化处理抽取山顶点高程,利用克里金差值得到山顶高程点的高程曲面,分类统计形成不同的夷平面。
将洼地面积和洼地深度大小近似且处于同一夷平面的区域归为一类,即属于同一岩溶发育程度区域,提取不同类别间的分界线,即可划分成不同岩溶发育程度的区域。
②地下暗河:以步骤S2建立的三维空间遥感分析实景模型为基础,通过光谱差异、纹理、几何特征提取地表水系、伏流和暗河天窗;沿地表水系向上追溯获取暗河出口,将伏流、暗河天窗、暗河出口相连即得到地下暗河分布。
③断层:以步骤S2建立的三维空间遥感分析实景模型为基础,将三维空间信息特征与断层判释标准库对比,提取断层分布,并将其划分为张性断层和压扭性断层。
S4、利用地表分水岭划分汇水边界
利用GIS技术对数字高程模型进行处理,通过河网提取、捕捉倾泻点、计算流域单元操作,确定出水点,结合水流方向,搜索该出水点上有所有流过的河流,一直搜索到流域的边界,最终得到地表分水岭划分的汇水边界。
①河网提取:通过设置填洼阈值对S3所得的洼地贡献区域用水填充,根据水流方向计算汇流累积量,统计大于周边栅格临界值的汇流,提取该汇流构成的网格,即为河网;
②捕捉倾泻点:以提取的河网数据为基础,捕捉每一条没有支流河网弧段的两端,搜索该点一定范围内汇流累积量的最高值作为倾泻点;
③计算流域单元:通过倾泻点的位置确定分析窗口的下游边缘,同时沿水流上溯,找到出水口上游栅格边缘,上下游边缘所圈定的范围即为流域单元;
④确定汇水边界:对流域单元进行重分类,提取外边界作为岩溶区最小汇水边界。
S5、建立模型计算岩溶区隧道集水面积
通过S3提取的岩溶区集水面积影响因子对步骤S4划分的汇水边界进行优化,确定岩溶隧道集水边界;通过Python语言调用GIS平台中的面积计算工具,计算集水来源区的平面面积,求和后即为岩溶区隧道集水面积。
(1)对汇水边界进行优化
取岩溶隧道两侧各4km作为集水面积分析宽度,以S4得到的汇水边界为依据,将分析范围分为m个汇水单元(a1、a2……am,m为1-80),见图2,图中黑色粗实线为隧道线位。
①根据压扭性断层分布优化汇水单元
压扭性断层为隔水边界(图3),若一条压扭性断层完全穿过某个汇水单元,则该单元将以该断层为界划分为新的汇水单元(如b5~b8),若部分穿过某个汇水单元,则该单元不重新划分(如:b9),经优化后分析范围分为n个汇水单元(b1、b2……bn,n为1-160),见图4,其中隧道不穿过左上角汇水单元且有断层作为隔水边界,故不为集水面积的一部分;
②根据张性断层和地下暗河分布优化汇水单元
张性断层和地下暗河皆为透水通道,若一条张性断层或地下暗河穿过不同的汇水单元(图5),则将这些汇水单元合并为一个新的汇水单元(如c4~c6),经优化后分析范围分为i个汇水单元(c1、c2……ci,i为1-120),见图6。
③根据岩溶发育程度优化汇水单元
同一岩溶发育程度的区域属于同一汇水单元,由此可将图7的汇水单元模型进一步优化,经优化后分析范围分为j个汇水单元(d1、d2……dj,j为1-80),见图8。
④确定岩溶隧道集水边界
集水面积是指隧道通过含水体的地下面积,因此经过岩溶隧道沿线汇水单元(d3~d6)的外边界即为集水边界(图9)。
(2)通过GIS技术对集水边界矢量化处理,利用Python语言调用面积计算工具求得集水来源区的平面面积,即为岩溶区隧道集水面积。
Claims (7)
1.一种基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,技术步骤包括:获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料(S1),构建三维空间遥感分析实景模型(S2),提取岩溶区集水面积影响因子(S3),利用地表分水岭划分汇水边界(S4),建立模型计算岩溶区隧道集水面积(S5);
所述获取隧道区遥感影像和数字高程数据及工程资料(S1),包括获取隧道区的高分辨率遥感影像数据、高精度数字高程数据,获取隧道工程资料;隧道工程资料包括隧道平纵断面信息、区域地质资料、地层信息;
所述构建三维空间遥感分析实景模型(S2),对步骤S1获取的高分辨率遥感影像数据预处理,建立数字高程模型,构建三维空间遥感分析实景模型;
所述提取岩溶区集水面积影响因子(S3),综合分析区域地质资料,确定岩溶区集水面积影响因子,对S2建立的三维空间遥感分析实景模型进行解译,提取相关影响因子;
所述利用地表分水岭划分汇水边界(S4),利用GIS技术对数字高程模型进行处理,通过河网提取、捕捉倾泻点、计算流域单元操作,确定出水点,结合水流方向,分析搜索该出水点上有所有流过该出水口的河流,一直搜索到流域的边界,最终得到地表分水岭划分的汇水边界;
所述建立模型计算岩溶区隧道集水面积(S5),通过S3提取的岩溶区集水面积影响因子对步骤S4划分的汇水边界进行优化,确定岩溶隧道集水边界;通过Python语言调用GIS平台中的面积计算工具,计算集水来源区的平面面积,求和后即为岩溶区隧道集水面积。
2.根据权利要求1所述的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,所述的对高分辨率遥感影像数据预处理,包括进行辐射校正、几何校正、图像配准、图像增强、图像融合、图像镶嵌处理。
3.根据权利要求1所述的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,所述的建立数字高程模型,对于合成孔径雷达和机载激光扫描仪直接获取的高精度高程数据,可直接通过格网和三角网的建模方法构建数字高程模型;大比例尺地形图的等高线数据需先进行数字化处理,获取高精度高程数据,然后基于格网和三角网的建模方法构建数字高程模型。
4.根据权利要求1所述的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,构建三维空间遥感分析实景模型包括:
①利用隧道平纵断面信息,提取隧道沿线的三维坐标点(X,Y,Z),制作成kml和shp格式的三维线位;
②将区域地质资料、水文地质信息、地层信息进行矢量化处理;
③对数字高程模型与处理好的高分辨率遥感影像数据进行融合、渲染处理,形成三维空间遥感实景模型;
④在三维空间遥感实景模型中插入kml和shp格式的三维线位和矢量化处理后的区域地质资料、水文地质信息、地层信息,形成三维空间遥感分析实景模型。
5.根据权利要求1所述的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,所述提取岩溶区集水面积影响因子,包括综合分析区域地质资料,确定岩溶区集水面积影像因子为:岩溶发育程度、地下暗河、断层;
①岩溶发育程度,利用GIS技术对数字高程模型进行处理,分别提取洼地面积、洼地深度、夷平面;
提取洼地面积,通过水流方向获取洼地位置,以分水岭为界得到洼地贡献区域,对洼地贡献区域重分类,获取每一块洼地的面积;
提取洼地深度,分别提取洼地贡献区域内的最高点和最低点,计算两者之差得到洼地深度;
提取夷平面,通过焦点统计提取固定大小分析窗口中栅格的最大值,与原始数字高程数据作差,对结果重分类得到山顶点,对山顶点矢量化处理抽取山顶点高程,利用克里金差值得到山顶高程点的高程曲面,分类统计形成不同的夷平面;
将洼地面积和洼地深度大小近似且处于同一夷平面的区域归为一类,即属于同一岩溶发育程度区域,提取不同类别间的分界线,即可划分成不同岩溶发育程度的区域;
②地下暗河,以步骤S2建立的三维空间遥感分析实景模型为基础,通过光谱差异、纹理、几何特征提取地表水系、伏流和暗河天窗;沿地表水系向上追溯获取暗河出口,将伏流、暗河天窗、暗河出口相连即得到地下暗河分布;
③断层,以步骤S2建立的三维空间遥感分析实景模型为基础,将三维空间信息特征与断层判释标准库对比,提取断层分布,并将其划分为:张性断层和压扭性断层。
6.根据权利要求1所述的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,所述利用地表分水岭划分汇水边界包括:
①河网提取,通过设置填洼阈值对S3所得的洼地贡献区域用水填充,根据水流方向计算汇流累积量,统计大于周边栅格临界值的汇流,提取该汇流构成的网格,即为河网;
②捕捉倾泻点,以提取的河网数据为基础,捕捉每一条没有支流河网弧段的两端,搜索该点一定范围内汇流累积量的最高值作为倾泻点;
③计算流域单元,通过倾泻点的位置确定分析窗口的下游边缘,同时沿水流上溯,找到出水口上游栅格边缘,上下游边缘所圈定的范围即为流域单元;
④确定汇水边界,对流域单元进行重分类,提取外边界作为岩溶区最小汇水边界。
7.根据权利要求1所述的基于遥感技术的岩溶隧道集水面积计算方法,其特征在于,所述对汇水边界进行优化包括:
取岩溶隧道两侧各4km作为集水面积分析宽度,以S4得到的汇水边界为依据,将分析范围分为m个汇水单元(a1、a2……am,m为1-80);
①根据压扭性断层分布优化汇水单元
压扭性断层为隔水边界,若一条压扭性断层完全穿过某个汇水单元,则该单元将以该断层为界划分为新的汇水单元,若部分穿过某个汇水单元,则该单元不重新划分,经优化后分析范围分为n个汇水单元(b1、b2……bn,n为1-160),其中隧道不穿过左上角汇水单元且有断层作为隔水边界;
②根据张性断层和地下暗河分布优化汇水单元
张性断层和地下暗河皆为透水通道,若一条张性断层或地下暗河穿过不同的汇水单元,将这些汇水单元合并为一个新的汇水单元,经优化后分析范围分为i个汇水单元(c1、c2……ci,i为1-120);
③根据岩溶发育程度优化汇水单元
同一岩溶发育程度的区域属于同一汇水单元,由此将汇水单元模型进一步优化,经优化后分析范围分为j个汇水单元(d1、d2……dj,j为1-80);
④确定岩溶隧道集水边界
集水面积是指隧道通过含水体的地下面积,因此经过岩溶隧道沿线汇水单元的外边界即为集水边界。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114151110A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-08 | 六盘水师范学院 | 一种隧道与地下工程围岩裂隙水注浆治理设计方法 |
CN115880597A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-03-31 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种基于遥感技术的岩溶区落水洞提取方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106324699A (zh) * | 2016-08-20 | 2017-01-11 | 成都理工大学 | 集水面积计算方法及隧道涌水量计算方法 |
CN109991682A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-09 | 中国铁路设计集团有限公司 | 地表水体与隧道水力联系的遥感分析方法 |
CN110084848A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-08-02 | 河海大学 | 一种数字河网提取时集水面积阈值的确定方法 |
CN110795878A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-02-14 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种隧道涌水量预测方法 |
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2020
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106324699A (zh) * | 2016-08-20 | 2017-01-11 | 成都理工大学 | 集水面积计算方法及隧道涌水量计算方法 |
CN110084848A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-08-02 | 河海大学 | 一种数字河网提取时集水面积阈值的确定方法 |
CN109991682A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-09 | 中国铁路设计集团有限公司 | 地表水体与隧道水力联系的遥感分析方法 |
CN110795878A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-02-14 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种隧道涌水量预测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
罗敏: "岩溶蓄水构造区隧道涌突水量计算探析", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114151110A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-08 | 六盘水师范学院 | 一种隧道与地下工程围岩裂隙水注浆治理设计方法 |
CN114151110B (zh) * | 2021-11-25 | 2023-10-27 | 六盘水师范学院 | 一种隧道与地下工程围岩裂隙水注浆治理设计方法 |
CN115880597A (zh) * | 2023-02-15 | 2023-03-31 | 中国铁路设计集团有限公司 | 一种基于遥感技术的岩溶区落水洞提取方法 |
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