Page 69 - 2022年第53卷第1期

（a1） Otsu 全局阈值法提取夜间渗漏 （a2） Otsu 全局阈值法提取午后渗漏

（b1） 本文方法提取夜间渗漏 （b2） 本文方法提取午后渗漏
图 12 渗漏影响区提取结果

本文热图像上每个像素点代表的实际坡面大小约为 5 mm×5 mm，即热图像中每个像素点的温度
值是对应坡面上相应区块的平均温度。由于土石堤坝渗漏出逸具有初始渗漏量小的特点，GSD 不宜
大于 2 cm，即采用与本文热像仪相同规格的设备进行现场探测时，探测距离不宜大于 6 m。
对 GSD 的要求限制了单张红外图像的视野范围，因此对实际大型堤坝工程，需拍摄大量图像。
不过目前高性能热像仪的图像采样频率可达到 30 帧/s，红外视频流录制频率高达 240 Hz，即使对于
大型工程也可快速完成检测。利用无人机搭载热像仪 ［32］ ，作业效率将更高。
（2）探测距离。探测距离不仅影响 GSD，而且影响传输过程中红外辐射损失量。通常测量距离
小于 10 m 时，因传播损失而导致的误差不大，但当测量距离较大且空气湿度较高时，误差会明显上
升 ［37］ 。当利用无人机搭载热像仪进行堤坝渗漏巡查时，探测距离通常大于 10 m，该情况下，有必要
根据探测距离对测量结果进行修正 ［37］ 。
（3）复杂地面条件。实际工程的坝坡并不总是平坦整齐，且坡上常有灌木甚至乔木。这些高大植
被一方面会遮挡可能的渗漏出口，另一方面会在晴天产生阴影，导致热图像中出现低温异常。这使
得基于 IRT 识别渗漏更加困难。结合可见光图像或现场人员观察可一定程度抑制这种影响。
利用被动红外热像仪探测和识别土石堤坝渗漏的工作核心是温差。水体与土石介质的温差越
大，渗漏引起的坡面局部温度变化便越明显，探测效果便越好。结合图 3 可知，在一天中的某些时
段，水温与坡温差异很小，导致探测效果不佳。现场巡测时应避开这些时段作业，而选择温差较大
的午后和夜间作业。
作为一种表面感测技术，IRT 不具备内部探测能力。只有当渗流影响接近或到达坡面时，该技术
才有效。但目前主要依赖的人工巡视发现渗漏险情在渗漏出逸之后才有可能奏效。相比之下，IRT 具
有直观可视化、覆盖范围广、工作效率高，且可在夜间正常作业等优势。对于汛期土石堤坝渗漏险
情的快速查找具有重要的应用价值。无论采用无人机载还是人工手持，红外热像仪都是土石坝渗漏
探测的有力工具。

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