基于激光掃描和無人機傾斜攝影的露天采場安全監測應用

馬國超，王立娟，馬 松，劉 歡

(1.四川省安全科學技術研究院，四川 成都 610045；2.重大危險源測控四川省重點實驗室，四川 成都 610045)

0 引言

當前，我國露天采場尚普遍存在規模小分布廣、作業設備落后、技術資料缺乏以及安全意識較弱等現象[1-2 ]。采場生產過程中大量的爆破、機械挖掘等工程活動不僅使得采場邊坡常常形成結構破碎、坡度陡峭的高危臨空面，極易促生崩滑地質災害。且其臨時堆放的、或非自然坍塌的松散土粒也常常構成危險的易滑物源，這些潛在隱患常促使采場安全事故頻發，如2015年11月5日，甘肅永登縣河橋鎮鑫野盛采石場在爆破作業時，作業面山體突發崩塌；2014年1月16日，貴州德江縣玉水街道水車壩村黃門埡采石場三號作業面在生產作業時發生坍塌事故，直接經濟損失達224萬；2010年5月9日，廣西全州縣咸水鄉洛江村廣坑槽采石場發生泥石流災害。鑒于此，及時和準確地排查出露天采場安全隱患是保障礦山企業生產安全的前提，是實施采場安全工作的重中之重。

目前，人工巡檢是企業實施露天采場安全監測的主要方式，但該類工作方式存在觀測視野狹窄、地形高陡難攀以及專業經驗不足等多因素限制，這便導致很多采場局部安全隱患難以被一一排查，或者企業人員難以對現存的安全隱患進行準確評估等問題，容易滋生采場安全隱患的惡性發展，誘發安全事故。因此，尋求一種兼顧全面性和專業性的露天采場安全監測方法是當前露天礦山開采工作的現實需求。

三維測量技術是當前新興的測量科技，在本質上改變了傳統的單點測量模式，能夠構建真實的三維場景，實現空間立體監測，同時具備高精度和大數據特征[3-4]。目前，三維激光掃描和無人機傾斜攝影是應用最為普遍的三維測量技術方法，兩類技術在數字建模、考古挖掘、地形測繪、文物保護以及災害評估等諸多領域實現了突破性的應用進展[5-10]。

三維激光掃描是一種通過連續旋轉發射激光，通過目標反射將掃描地物的空間位置信息以三維點云的形式記錄下來的測量手段，具備高效率、高精度，受自然光影響小等優勢[6]。目前市場上應用較為廣泛的有脈沖式和相位式2類機型，其中相位式基本原理利用無線電波的頻率測定調制光往返測線一次所產生的相位延遲，再依據調制光的波長換算相位延遲所代表的距離，測量范圍宜在150 m以內，測量精度一般優于5 mm，數據獲取速率能達百萬級每秒[6]；脈沖式基本原理是通過高精度時鐘記錄激光脈沖的往返時間差，并以光速和時間的乘積關系確定測距，測量范圍宜在300～2 000 m之間，最長能達6 000 m，測量精度一般優于10 mm[11]。另外三維激光掃描儀有機載、車載以及地面式等多平臺工作模式，鑒于工業集成程度和制造成本限制，地面式三維激光掃描是當前市場應用最為普及的。

無人機傾斜攝影測量是將多角度高清相機(目前常用的是五鏡頭相機)搭載在無人機平臺上對地表對象進行拍攝，再基于多視影像的地表同名點坐標實現密集匹配，進而快速獲取三維數據的技術手段，能有效克服地面建筑和復雜地形的限制干擾[12]。無人機在空中拍攝時會通過GPS和慣導系統自動記錄拍攝照片空間位置和角度姿態，在保障照片之間足夠重疊度的前提下便可利用空中三角測量自動解算空間立體模型，通常要求無人機飛行航向重疊度和旁向重疊度達到66%及以上[12～13]。其中無人機和攝影平臺性能是影響測量質量的主要因素，且該2部分組件相對獨立可自由組裝，當前一般采用多旋翼無人機搭載攝影平臺，飛行高度多在50～300 m之間，配置相機像素多在2 000萬～5 000萬之間，最高像素能達億級，拍攝影像分辨率多在0.05～0.3 m之間，測量精度能達厘米級[13]。

總結而言，三維測量技術能夠對測量對象實現高精度的數字化仿真還原，為解決露天采場生產安全監測困境提供了新的解決方案。本文結合三維激光掃描和無人機傾斜攝影技術對礦山露天采場進行安全生產監測應用實踐，攻關技術應用難題，探究三維測量技術在采場安監領域的適用性程度，研發適用于露天采場生產安全監測的新技術流程。

1 技術應用問題研究

依據標準化的三維測量數據采集流程，選擇四川南部數個露天采場開展三維激光掃描(脈沖式)和無人機傾斜攝影在安全生產監測中應用實踐。即通過2類技術構建高精度三維露天采場仿真模型，并在此基礎上開展采場安全評價分析，進而評估三維測量技術在露天采場安全監測領域的適用性價值。其應用基礎流程如圖1。

圖1 技術應用流程示意Fig.1 Technology application process

鑒于當前礦山安全生產監測領域尚無三維激光掃描和無人機傾斜攝影技術結合應用的參考案例，本文探索性地總結了2類技術在現場測量和數據處理中存在的典型技術應用問題和解決方案。

1.1 數據采集受場地限制

礦山露天采場生產環境一向較為復雜，道路凌亂、地勢高陡、堆排無序、植被茂密等均是當前中小型礦山采場普遍存在的現象。這些復雜的生產環境條件很容易對采場數據采集造成干擾，從而形成數據采集盲區。

特別對于地面站點式的三維激光掃描而言，采場高陡邊坡上的壁面凹陷以及平臺階面更是其常見的掃描盲點。

通過應用研究，獨立的地面站點式激光掃描工作難以實現露天采場全貌三維信息完整性采集，而搭載在無人機平臺上的傾斜攝影系統則具備了靈活的空對地觀測視角，受地面生產環境條件的約束限制較弱，能有效采集到地面三維激光掃描盲區數據。因此，在復雜的礦山采場生產環境中，為實現無死角的采場地面生產環境信息采集，宜采用中小型無人機搭載傾斜攝影或激光掃描等三維測量系統實施數據補充采集，如圖2。

1.2 點云坐標系匹配

鑒于無人機傾斜攝影和地面三維激光掃描是2套相對獨立的測量技術體系，其測量成果均具有自己獨立的坐標體系。地面三維激光掃描每一測站數據都具有獨立坐標系，一般通過數據重疊區布設的同名控制點(靶標、特征點等)將每個站掃描的點云數據進行矩陣變換拼接，實現三維點云整合和坐標統一[14]。無人機傾斜攝影能夠通過重疊率足夠的相片組一次性構建一套完整的三維點云數據，其坐標系則依靠地面布設的控

圖2 數據采集示意Fig.2 The data collection

制點(栗子粉十字絲、特征物、航空靶標等)進行整體轉換與校正[15]。因此，實現2類成果點云模型的坐標匹配是構建采場三維安全分析基礎前提。

通過應用研究，全站儀和RTK測量是獲取2類三維測量控制點地理坐標的通用方式。在現場測量中，保障2類技術控制點坐標統一能夠實現2類三維測量成果數據的坐標匹配，如圖3。另外，在采場復雜的生產環境下，移動便捷的RTK工作模式更適合坐標系控制點的測量，具有更高的時間效率和可行能力。地面三維激光掃描宜采用“測站點+后視點”的數據采集方式，即在已知測點布站，后視點測量控制；無人機傾斜攝影則需要注意均勻布測地面控制點。

1.3 數據評價與融合

三維點云是激光掃描和傾斜攝影測量成果的基本體現形式，海量的點云集合記錄著測量對象平面、高程、

以及表面色系等信息，是實施后期建模、專業分析的基礎支撐數據。因此，三維點云數據的測量精度至關重要。然而2類點云數據在水平面上吻合性較好，但在采場部分高陡區域上存在較大的高程值差異，多數會在300～700 mm之間，最高能達到米級以上的差異，如圖4。為判別測量成果精度準確性，本文引用RTK實測數據與2類成果點云進行比較驗證，2類點云數據在水平面上均具有良好的控制效果，誤差基本在毫米級和厘米級，但無人機傾斜攝影在高陡地形上的高程精度控制明顯要弱于地面三維激光掃描，誤差能達米級，如表1。為彌補點云之間局部偏差問題，宜以三維激光點云為基準，將傾斜攝影點云進行配準擬合，實現點云數據的融合。

圖3 三維點云坐標匹配Fig.3 Coordinate matching of 3D points cloud

圖4 三維點云對比Fig.4 Comparison of 3D points cloud

驗證點編號RTK測量/mXYZ三維激光測量/mXYZ無人機傾斜攝影測量/mXYZ1548.146180.851869.12548.136180.851869.11548.136180.851869.092684.016059.641917.60684.026059.641917.59684.016059.621917.523931.645946.161965.57931.625946.151965.53931.615946.191965.3641008.376098.092015.241008.356098.072015.221008.296098.022014.9851068.916131.862089.131068.896131.892089.091068.936131.912088.0261105.296204.462124.671105.276204.392124.621105.286204.422123.347796.196287.911931.86796.156287.851931.86796.186287.881931.84

*表1中測量數據采用自定義的空間坐標系，驗證點位置見圖3。

通過應用研究，結合目視特征點(道路交匯點、臺階邊緣特征點等)人工配準方法和迭代最臨近點自動配準方法(ICP算法)能夠良好地實現2類點云的數據配準融合，配準后的2類三維點云數據平均點間距普遍在20～200 mm之間，采場高陡壁面的高程差異也能普遍控制到200 mm之內，從而構建出高精度的融合點云模型，如圖5。

圖5 點云配準分析Fig.5 Analysis of point cloud registration

2 安全監測應用分析

基于露天采場生產實況，立足安全監管現實需求，本文通過實際應用總結，上述三維仿真模型在露天采場數字化安全監測和安全生產規劃方面均具備良好的應用價值。

2.1 生產環境數字化監控

傳統的人工巡檢難以宏觀掌控采場生產環境，平面的測繪產品也不能盡述采場生產現狀，而由三維測量技術構建的三維數字模型則可從本質上彌補上述采場安全監測遺漏問題。能夠真實地還原采場整體生產環境，支撐三維漫游、三維測量以及三維標注，能數字化展示采場當前開采、礦山廢渣堆積、周邊居民分布、生產工程建設、道路交通分布等一系列采場生產現狀要素，改變以現場紀錄或照片形式描述生產隱患問題的作業模式，實現采場生產隱患問題數字化監測。且在室內組織專業人員進行數字化監測，既解決現場觀測視野限制，又能集思廣益，最優化分析采場安全現狀，可極大提高采場安全生產監測效率,如圖6。

圖6 采場數字化三維監控示意Fig.6 Digital 3D monitoring in open-pit

2.2 輔助安全生產規劃

在采場生產過程中，爆破、挖掘以及堆存等一系列工程活動都屬于粗獷性的工作模式，難以實現精細化控制，容易導致邊坡坡度、壁面裂隙、臺階寬度以及松散物堆存量等安全相關因素不符合設計或合理要求。而三維仿真模型具有的精準空間三維測量優勢則能為此類生產工作改良提供應用支撐，如在三維模型上實施布線爆破，可依據空間測量對爆破孔位實施精確設計和藥量評估，防止爆破失誤；在邊坡開挖生產中，可依據邊坡裂隙程度、現狀坡度等監測指標規劃邊坡開挖模式，防止邊坡穩定因素惡化；在采場松散碎石堆排方面，可依據方量測量和空間參數嚴格控制物方堆量和位置，防止泥石流等災害形成，如圖7～8。

圖7 堆排監測Fig.7 Ore storage monitoring

圖8 采場爆破規劃 Fig.8 Pit blasting design

3 結論

1)三維激光掃描和無人機傾斜攝影2類技術結合應用可克服露天采場復雜生產環境限制，能實現對采場地面生產環境信息的無死角數據采集。

2)采用RTK或全站儀統一激光掃描和傾斜攝影的控制點坐標系，可保障2類測量成果的坐標統一，實現測量成果初步匹配。

3)三維激光掃描點云數據在精度控制上要優于無人機攝影測量，以激光點云為基準，采用基于特征點的ICP配準算法可有效融合點云數據，從而能構建一套高精度、高時效、高分辨率的露天采場三維點云模型。

4)融合的采場三維仿真模型能真實復制采場生產環境，能多尺度精確監測采場安全隱患，有效輔助爆破、挖掘等安全生產規劃工作，可提高安全監測效率，降低安全隱患滋生事故概率。

5)數字化三維采場安全監測模式在本質上改進了采場安全監測作業模式，為實現露天采場兼顧全面性和專業性的安全生產監測提供了良好解決方案。

[1] 趙東寅, 申其鴻, 馬海濤,等. 國產地基合成孔徑雷達監測預警系統在紫金山金銅礦露天采場邊坡位移監測的應用[J]. 中國安全生產科學技術, 2015,11(4):54-58.

ZHAO Dongyin, SHEN Qihong, MA Haitao, et al. Application of domestic ground based synthetic aperture radar monitoring and warning system in slope displacement monitoring on open pit of Zijinshan gold /copper mine [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2015,11(4):54-58.

[2] 姚志全, 張欽禮, 王新民. 采場作業環境安全灰色評價及應用[J]. 中國安全生產科學技術, 2009, 5(2):40-44.

YAO Zhiquan, ZHANG Qinli, WANG Xinmin. Safety grey interrelated comprehensive evaluation for working environment in stope and its application [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2009, 5(2):40-44.

[3] Delaloye, & Danielle. Development of a new methodology for measuring deformation in tunnels and shafts with terrestrial laser scanning (lidar) using elliptical fitting algorithms[D]. Kingston: Queen’s University, 2012.

[4] Ren H, Liu Z, Han Z, et al. Application of 3D Laser Scanning Technology in the Surveying and Mapping Goaf[J]. Gold Science & Technology, 2013, 21(3):64-68.

[5] 程小龍, 程效軍, 賈東峰,等. 三維激光掃描技術在考古發掘中的應用[J]. 工程勘察, 2015, 43(8):79-86.

CHENG Xiaolong, CHENG Xiaojun, JIA Dongfeng, et al. The application of 3D laser scanning in archaeological exploration [J]. Geotechnical Investigation & Surveying, 2015, 43(8):79-86.

[6] 董秀軍. 三維空間影像技術在地質工程中的綜合應用研究[D]. 成都:成都理工大學, 2015.

[7] 張志軍, 田亞坤, 韓艷杰. 基于3D激光掃描技術的繞腰法采空區資源回收方法研究[J]. 中國安全生產科學技術, 2015,11(8):58-63.

ZHANG Zhijun, TIAN Yakun, HAN Yanjie. Study on recovery technology of residual ore resources in mined - out area by coil waist method based on 3D laser scanning technique [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2015,11(8):58-63.

[8] 張平, 劉怡, 蔣紅兵. 基于傾斜攝影測量技術的“數字資陽”三維建模及精度評定[J]. 測繪, 2014(3):115-118.

ZHANG Ping, LIU Yi, JIANG Hongbing. Three Dimensional Modeling and Precision Evaluation for “DigitalZiyang” Based on Oblique Photogrammetry[J]. Surveying and Mapping, 2014(3):115-118.

[9] 劉洋. 無人機傾斜攝影測量影像處理與三維建模的研究[D]. 撫州：東華理工大學, 2016.

[10] 譚仁春, 李鵬鵬, 文琳,等. 無人機傾斜攝影的城市三維建模方法優化[J]. 測繪通報, 2016(11):39-42.

TAN Renchun, LI Pengpeng, WEN Lin, et al. Improvement of 3D urban modeling method based on unmanned aerial vehicle oblique photography [J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2016(11):39-42.

[11] 劉春, 張蘊靈, 吳杭彬. 地面三維激光掃描儀的檢校與精度評估[J]. 工程勘察, 2009, 37(11):56-60.

LIU Chun, ZHANG Yunling, WU Hangbin. Accuracy evaluation of 3D laser range scanner based on field calibration [J]. Geotechnical Investigation & Surveying, 2009, 37(11):56-60.

[12] 李祎峰, 宮晉平, 楊新海,等. 機載傾斜攝影數據在三維建模及單斜片測量中的應用[J]. 遙感信息, 2013, 28(3):102-106.

LI YiFeng, GONG Jinping, YANG Xinhai, et al. Three dimensional modeling and single-oblique photo measure for airborne oblique photogrammetry data[J]. Remote Sensing Information, 2013, 28(3):102-106.

[13] 譚金石, 黃正忠. 基于傾斜攝影測量技術的實景三維建模及精度評估[J]. 現代測繪, 2015(5):21-24.

TANG Jinshi, HUANG Zhengzhong. Three dimensional true modeling and precision evaluation base on oblique photogrammetry technology[J]. Modern Surveying and Mapping, , 2015(5):21-24.

[14] 王麗輝. 三維點云數據處理的技術研究[D]. 北京：北京交通大學, 2011.

[15] 楊國東, 王民水. 傾斜攝影測量技術應用及展望[J]. 測繪與空間地理信息, 2016, 39(1):13-15.

YANG Guodong, WANG Minshui. The tilt photographic measuration technique and expectation[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2016, 39(1):13-15.