卫星监测与三维建模方法集成用于现有隧道基础设施多尺度分析

《ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING》：Integration of satellite monitoring and 3D modelling approach for multi-scale analysis of existing tunnel infrastructures

　　

现有隧道基础设施日益暴露于外部地貌过程和渐进式结构退化，凸显了对集成监测方法的需求。研究人员提出了一种多尺度框架，结合了基于卫星的干涉测量数据和基于高分辨率图像的检查，以评估现有隧道的状况。利用干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）分析来检测和量化意大利南部两个隧道场地周围的地面变形，同时利用移动系统获取的高分辨率图像生成隧道衬砌的三维（three-dimensional, 3D）重建。两个数据集的集成在一个3D可视化环境中实现，使得外部斜坡变形和内部缺陷分布的联合解释成为可能。结果揭示了变形区域，这些区域在空间上对应于显示缺陷的隧道区段，例如裂缝接缝和轻微渗水。尽管相关性是定性的，但集成分析提供了地貌过程对隧道退化控制的初步证据，特别是在洞口附近。因此，InSAR和非常高分辨率图像的结合提供了互补的视角——长期地表监测和详细内部诊断——在一个统一的地理参考框架内。这项研究展示了将遥感和数字检查工具集成用于现有隧道预防性维护和风险评估的潜力，提高了操作人员安全并减少了高速公路封闭。所提出的工作流程代表了向数字化、数据驱动的隧道资产管理方法迈出的一步，符合国家基础设施安全评估法规。

**论文解读：卫星监测与三维建模集成用于现有隧道基础设施多尺度分析**

**研究背景与问题**
意大利拥有欧洲最多的公路隧道，其中超过50%的隧道已运营超过50年，且多数缺乏内置监测系统。现有隧道日益受到外部地貌过程（如滑坡、斜坡变形）和渐进式结构退化的威胁，但已有研究多聚焦于新建隧道，而针对已有基础设施的集成监测方法仍存在显著空白。意大利2022年发布的《现有隧道分类、风险管理、安全评估与监测指南》（MIT, 2022）强调了数字化和多尺度评估的必要性，然而将内部衬砌缺陷与外部地面变形进行空间关联的尝试极少。因此，研究人员提出结合卫星干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）地表变形监测与高分辨率图像三维（3D）重建的方法，以填补这一空白。

**研究内容与结论**
研究人员针对意大利南部两个受变形过程影响的高速公路隧道（坎帕尼亚大区和巴西利卡塔大区），构建了多尺度分析框架。通过分析欧洲地面运动服务（EGMS）提供的Sentinel-1卫星InSAR数据（2019-2023年），检测并量化了隧道周围的地面变形；同时利用移动线性成像系统TunnelEye获取的高分辨率图像，重建了隧道衬砌的3D点云模型，并基于意大利指南标准进行缺陷分类与定位。将两者在开源软件Potree中集成后，发现变形区域在空间上与存在裂缝接缝、轻微渗水等缺陷的隧道区段对应。尽管相关性为定性，但提供了地貌过程控制隧道退化的初步证据，尤其是洞口附近。该研究证明了遥感与数字检测工具集成用于预防性维护和风险评估的潜力，提升了操作人员安全性，减少了高速公路封闭，并符合国家基础设施安全评估法规。论文发表在《ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING》。

**主要关键技术方法**
研究采用以下关键技术：（1）**多时相InSAR（MT-InSAR）分析**：利用EGMS提供的Level-2A（沿视线方向变形）和Level-3（东西与垂直分量）产品，基于Sentinel-1星座的升降轨数据（2019-2023年），识别并量化隧道周边地面变形速率。数据来自欧洲环境局（EEA）的哥白尼土地监测服务（CLMS）。（2）**高分辨率图像3D重建**：使用TunnelEye移动系统（含两台线扫描相机和一台紧凑型激光雷达LiDAR）获取隧道内部图像，通过椭圆拟合和轨迹重建（基于平行传输框架），生成1 mm/pixel精度的3D点云和展开二维（2D）光图。（3）**3D可视化集成**：在开源Potree平台中融合隧道模型、数字高程模型（DEM，来自INGV的TINITALY，分辨率10 m）及InSAR测量点（MPs），实现空间关联分析。

**研究结果**
**4.1 外部地面变形（External ground deformation from Sentinel-1 InSAR analysis）**
通过InSAR速度图分析，Area 1（坎帕尼亚）南部洞口上方存在变形区（见Fig. 6），升轨最大速率达-10.9 mm/年，降轨为-2.1 mm/年，累积位移约-40 mm；东西分量显示向东位移（5.8 mm/年），垂直分量显示下沉（-5.2 mm/年）。Area 2（巴西利卡塔）北部洞口及隧道中部存在两个变形区（见Fig. 8），其中北部洞口升轨速率达8.3 mm/年，降轨-4.3 mm/年，累积位移约30 mm（升轨）和-20 mm（降轨）；东西分量显示向西位移（-14.6 mm/年），垂直分量微弱下沉（-4.4 mm/年）。时间序列分析显示变形呈近线性趋势。

**4.2 内部检查结果（Internal inspection results from 3D image reconstruction）**
针对Area 1南管（629 m），内部缺陷集中在北洞口（约0-140 m）的纵向接缝渗水，以及南洞口附近（km 0+460至0+560）的接缝退化和轻微渗水（见Fig. 10）。缺陷面积最大约6 m2，裂缝长度<60 cm且宽度<0.5 mm。Area 2北管（1252 m）缺陷较分散，主要位于南洞口（km 0+000-0+100）和北洞口（km 0+960-1+060），包括纵向裂缝、垂直裂缝（长度达21 m，宽度<2 mm）、渗水及方解石沉积（见Fig. 11）。南管未见明显缺陷。

**讨论与结论**
讨论部分指出，InSAR分析成功识别了与隧道相互作用的变形区，但受植被、几何畸变和测量一维性限制，需结合升降轨和分量分解降低歧义性。3D重建提供了毫米级缺陷检测能力，Area 1的渗水与多孔砂岩层相关，Area 2的裂缝则与断裂灰岩层中优先水流路径一致。基于20 m分段的比较（见Fig. 13-14）显示，变形较大区段往往具有更高的缺陷密度，但并非严格线性相关。3D可视化（Potree）直观展示了Area 1南洞口东南坡变形与km 0+460-0+560段缺陷的空间重叠（见Fig. 15-17），以及Area 2北洞口西北坡变形与km 0+960-1+060段垂直裂缝的对应（见Fig. 18-20）。极性图（Fig. 16c、19c）进一步确认了运动方向与斜坡朝向一致。尽管为定性关联，但支持了中等水平的地面运动（尤其是水平分量）可能引起衬砌局部应力重分布和渐进退化的假设。局限性包括InSAR数据时间窗（2019-2023）与内部图像采集（2024年9月）存在时间差，且缺乏实地位移测量（如水准、GNSS）验证。未来需融合惯性测量单元（IMU）轨迹数据、热成像、探地雷达及机器学习自动缺陷识别，发展定量化模型。

**研究结论**
原文结论（Section 6）翻译如下：
本文提出了一种综合框架，通过结合卫星干涉测量数据和高分辨率图像检查来评估现有隧道基础设施。该方法将大尺度地面变形监测与详尽的隧道衬砌3D重建联系起来，在统一的空间环境中连接地表和地下信息。本研究提出的方法通过创新处理与可视化策略扩展了这些技术的应用。在两处隧道场地的应用证明了该方法在识别外部斜坡变形与内部结构异常可能共存的区域方面的有效性。多源数据集的组合提供了地貌过程与隧道响应之间相互作用的连贯图景，从而更全面地理解基础设施行为。这种集成加强了3D图像重建方法和遥感技术在支持复杂基础设施系统评估中的作用。在Potree等3D环境中的集成提供了探索数据集间空间关系的可能性，即隧道几何、映射缺陷、斜坡变形和局部地质特征，从而改善工程解释并促进与基础设施管理者的沟通。此类可视化工具可支持维护优先级的决策，促进预防性监测策略，最终有助于降低水文地质敏感环境中的风险。该方法也与近期发布的国家数字化和多尺度基础设施评估指南一致。除公路隧道外，所提方法对其它线性基础设施（如铁路隧道或天然地下洞穴）同样具有应用潜力，这些场景面临类似的安全、可达性和服务连续性约束。未来工作将致力于细化外部与内部观测之间的定量关系，整合额外的现场岩土测量和时间分析。所提出的框架代表了向多尺度数字监测系统迈出的一步，该系统能够支持更明智的决策和地下基础设施的长期韧性。