Краткое описание проекта:

• Лазерное сканирование 6 секторов лавиноопасных участков горного массива Хибины.
• Дальность сканируемых участков от 500 до 6 000 метров.
• Геопривязка облаков точек к местной системе координат выполнена GNSS приемниками в режиме RTK.
• Съемка выполнялась дважды до выпадения снега и после.
• Объединение облаков точек с последующим выделением поверхности.
• Расчет объемов снежного покрова.
• Прогнозирование вероятности схода лавин.

Используемое оборудование:

• Лазерный сканер RIEGL VZ-6000

Используемое программное обеспечение:

• Офисное ПО RIEGL RiSCAN PRO

Компания RIEGL для данной задачи предлагает 3D сканер VZ-6000 с дальностью сканирования до 6 000 метров с территорией покрытия одного скана до 113 км². Прилагаемое к сканеру программное обеспечение RIEGL RiSCAN PRO включает функцию сравнительного анализа двух поверхностей высокой детальности с выводом картограмм, построением профилей и экспортом полученных цифровых данных.

Чтобы оценить производительность сканера, инженеры выбрали заснеженный участок на южной окраине горного массива Хибины (Кольский полуостров, Мурманская область). Измерения выполнялись 29 октября 2013 г., полевые работы заняли около 2-х часов, камеральные - 1.5 часа. Оценка заключалась в съемке 6 секторов лавиноопасных участков, которые могут повлечь разрушения лыжного комплекса, а вниз по склону достигнуть города Кировска.

На снимке из Google Earth (Планета земля) показаны отсканированные участки, представляющие опасность для местного населения.

Ниже приведены панорамы секторов сканирования в программном обеспечении RiSCAN PRO:

Сектор 131029_111952

Сектор 131029_114446

Сектор 131029_120110

Сектор 131029_122547

Сектор 131029_125546

Сектор 131029_130827

Лазерный сканер RIEGL VZ-6000, оснащен импульсным лазером видимого диапазона с высокой степенью рассеивания и поглощения.

Точность измерений составляет 15 мм

Диапазон измеренных расстояний составляет от 5 до 6 000 м.

В сканере заложен волновой анализ регистрации отражений от каждого лазерного импульса. Любая поверхность, частично перекрывающая лазерное пятно, регистрируется как отдельно измеренная точка (эхо-отражения), имеющая ряд признаков, которые позволяют выполнять фильтрацию объектов, не принадлежащих поверхности рельефа (в данном случае снежного покрова).

Выделяют четыре признака индикации точек:

1. Единственно возможное отражение
2. Первое отражение
3. Все промежуточные отражения между первым и последним эхо-сигналом
4. Последнее отражение

На приведенном фрагменте горного склона с точками, зеленым цветом показаны точки с единственным отражением, желтым - точки первого отражения, синим - последнего отражения и голубым - все прочие отражения.

В таблице приведены результаты сканирования с учетом затраченного времени без учета фотофиксации. Разница между числом выполненных измерений и полученным количеством точек обусловлена способностью сканера RIEGL VZ-6000 регистрировать несколько сигналов отражений от одного исходящего лазерного импульса.

Съемка	Выполнено измерений	Измерено точек по факту	Площадь полезной отсканированной поверхности, км2	Продолжительность съемки, мин
131029_111952	10 036 616	24 082 764	6.1	19.19
131029_114446	2 440 045	6 030 451	2.6	6.84
131029_120110	5 012 159	13 935 171	41.8	10.80
131029_122547	8 816 297	18 828 501	15.9	17.18
131029_125546	4 982 832	12 173 131	57.9	10.80
131029_130827	1 880 842	4 752 895	6.1	6.43

В следующей таблице видно насколько сжаты файлы сканов в инструменте, что позволяет выполнять съемки больших территорий при минимальном объеме памяти.

Съемка	Сырые данные, Мб	Данные, сконвертированные в формат RiSCAN PRO, Мб	Фотоизображения, Мб
131029_111952	243	1064	201
131029_114446	72	114
131029_120110	152	936
131029_122547	195	1206	227
131029_125546	131	903
131029_130827	51	148

Полевое программное обеспечение в серии лазерных сканеров компании RIEGL запрашивает ряд параметров исходя из которых рассчитывается время сканирования, а именно: частоту сканирования – от которой зависит дальность съемки и углы сканирования по вертикали и горизонтали – от чего зависит плотность облака. К выбору углов сканирования нужно подходить индивидуально из особенностей формы рельефа и загруженности его поверхности инородными объектами, которые не должны принимать участие в анализируемой поверхности снежного покрова. Так же следует понимать, что углы сканирования прямо пропорциональны времени затраченному на получение скана.

При съемке горных склонов учитывая крутизну рельефа и частичное покрытие растительностью оптимальная плотностью облака составила 50 см. Это позволит отфильтровать растительность на фоне рельефа и проредить облако точек с равномерным интервалом в 1 м, принятым в качестве эталонного при различных изысканиях. Ниже приведена таблица зависимости горизонтального углового интервала сканирования и дистанции между измеряемыми точками

Дистанция	dГУ=0.005°	dГУ=0.010°	dГУ=0.015°
500 м	0.04	0.09	0.13
1 000 м	0.09	0.18	0.26
1 500 м	0.13	0.26	0.39
2 000 м	0.18	0.35	0.52
2 500 м	0.22	0.44	0.66
3 000 м	0.26	0.52	0.78
3 500 м	0.31	0.61	0.92
4 000 м	0.35	0.70	1.05
4 500 м	0.39	0.78	1.18
5 000 м	0.44	0.87	1.31
5 500 м	0.48	0.96	1.44
6 000 м	0.52	1.05	1.57

При анализе двух поверхностей необходимо геопривязка облаков сканирования к местной системе обоснования, так же она необходима для сшивки облаков и получения общей картины местоположения отдельных секторов сканирования. На объекте работ был применен метод GNSS привязки основанный на RTK. На сканере есть крепление под GNSS приемник, что позволяет с сантиметровой точностью определить его местоположение.

Сшивка станций облаков сканирования выполняется в программном обеспечении RIEGL RiSCAN PRO. Очень удобной функцией с минимально затрачиваемым временем для сшивки является алгоритм уравнивания MSA (мультистанция) основанный на методе наименьших квадратов. Для надежной работы MSA требуется наличие перекрытия облаков сканирования, полученных с разных станций для чего рекомендуется во время полевых работ перед началом измерения участков интереса выполнять одну полно-круговую обзорную съемку в режиме Overview. Обработку предваряет автоматический поиск и отбор ровных участков, с последующим их совмещением. В нашем случае точность совмещения составила 2.5 см.

Увязанные облака точек были объединены в один скан, а затем прорежены до равномерной плотности с использованием фильтров Octree и 2.5D, что позволяет сохранить равномерную плотность в плане и по высоте. После чего выполнялась автоматическая фильтрация растительности (Vegetation filter) и промышленных объектов (Mining objects).

На рисунке красным цветом показаны точки, распознанные фильтром, как растительность. Выделенные точки можно сегментировать в отдельное облако точек для возможного дальнейшего использования. На основе точек снежного покрова создается цифровая модель рельефа и построение горизонталей.

Горизонтали с шагом 10 м

Вертикальные сечения с интервалом 10 м

Сравнительный анализ двух поверхностей, полученных в разные моменты времени показывает отклонения с учетом заданного допуска.

Для полноценного анализа лавиноопасных участков необходимо рассчитать объем снежного покрова между двумя съемками.

На рисунке можно увидеть части вычисленных объемов, выделенных разными цветами. Общий объем увеличения снежного балласта составил: 92 254 м³, соответственно уменьшения – 7 374 м³ Бежевым цветом (желтым относительно проекции) показана область насыпи - увеличение толщины снежного покрова.

Розовым цветом (зеленым относительно проекции) показана область выемки - уменьшение толщины снежного покрова.

Окончательной наглядной информацией является создание изолиний по участкам высотных отклонений. Для этого достаточно построить горизонтали по редуцированным разницам высот для последней съемки

На рисунке синими изолиниями показано уменьшение толщины снежного покрова, зеленым, где изменений в толщине не произошло и желтым - зоны с увеличением толщины снега более трех метров. Данные полилинии, как и вычисленные объемы экспортируются в любой ГИС-пакет для последующего анализа и систематизации.

Таким образом при системном контроле можно с уверенностью прогнозировать сход лавин и предпринять все необходимые меры для их предотвращения.