無人機(jī)遙感技術(shù)在采煤地面塌陷監(jiān)測的無人機(jī)遙感技術(shù)應(yīng)用

高凌潔， 張少鳳

(寶雞職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電信息學(xué)院， 寶雞 721013)

0 引言

煤礦的開采隨著礦井煤炭容量的降低，整個礦井地質(zhì)表面的承受能力也在逐步下降，在礦井開采晚期即稱為尾礦，尾礦產(chǎn)生了大量的廢棄物，其中包含礦物質(zhì)提取物的固體顆粒以及水和混凝劑和絮凝劑等附加成分的混合物，往往會造成礦區(qū)環(huán)境污染。特別是，由于潛在的滲水、泄漏和大壩倒塌，傳統(tǒng)的泥漿形式的尾礦存儲會對尾礦的質(zhì)量造成嚴(yán)重的環(huán)境風(fēng)險，并且煤礦地面塌陷的主要原因就是尾礦問題處理不當(dāng)造成的，因此合理處理尾礦以及利用遙感探測技術(shù)對監(jiān)測區(qū)域的地質(zhì)變化進(jìn)行分析研究成為解決采煤地面塌陷問題的主要解決手段之一。

相關(guān)學(xué)者對煤礦地面塌陷問題進(jìn)行了相應(yīng)的研究，并提出了各種解決方法，主要包含尾礦處理方式、地面遙感探測等。文獻(xiàn)[1]中提出采用脫水手段將尾礦連續(xù)體從低粘度流體變?yōu)楦雍隣畹臓顟B(tài)，同時，該手段會增加尾礦的固結(jié)速率(由于排水造成的體積減少)和尾礦堆的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[2]中提出了一種新的尾礦泥漿處理技術(shù)，該技術(shù)具有沉積角度大，土地占地面積減少，堤岸升高的頻率減少，滲透和穩(wěn)定性問題減少以及材料分離度降低等優(yōu)點(diǎn)。然而對于低溫條件下的尾礦處理技術(shù)研究較少[3]，與傳統(tǒng)的泥漿儲存方法相比，使用泥漿技術(shù)沉積尾礦需要更多的投資和更高程度的礦山管理[4]，礦山管理作為解決地面塌陷的主要手段，提升管理水平對于減少尾礦損失由顯著效果，文獻(xiàn)[5]中Rico等人研究了尾礦造成采煤區(qū)地面塌陷的兩個原因：一是氣象事件，如極端降雨和融雪；第二個最常見的原因是管理不善。對于極端天氣可能會對尾礦蓄水層產(chǎn)生較大的影響，如在較為寒冷的地區(qū)(像我國的東北地區(qū))，寒冷氣候下的凍結(jié)溫度，可能會引起在蓄水層內(nèi)形成永久凍土層，長期凍土可以在基質(zhì)保持凍結(jié)的同時增加尾礦的強(qiáng)度，但在解凍時(例如由于氣候變化)，它會對穩(wěn)定性產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面影響，特別是在上游堤防上升的情況下[6]。利用現(xiàn)代遙感技術(shù)來支持對采煤地面塌陷的監(jiān)測，主要通過對尾礦的蓄水量進(jìn)行遙測，國內(nèi)外在該領(lǐng)域的相關(guān)研究介紹如下。

利用無人機(jī)(UAV)結(jié)合運(yùn)動回復(fù)結(jié)構(gòu)(Structure from Motion, SfM)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)攝影測量—所謂SfM是一種從計算機(jī)視覺和傳統(tǒng)攝影測量技術(shù)發(fā)展而來的低成本地形測量技術(shù)，可快速生成3D模型[7]。文獻(xiàn)[8]采用UAV-SfM應(yīng)用于繪制各個領(lǐng)域的地表位移，如冰川學(xué)和滑坡監(jiān)測等。對于采煤地面塌陷領(lǐng)域的研究較少，本文利用無人機(jī)對目標(biāo)采煤區(qū)域地面變化情況進(jìn)行監(jiān)測統(tǒng)計分析，通過四次的現(xiàn)場測量活動從而收集數(shù)據(jù)，采用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)測量以評估無人機(jī)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。采用SfM技術(shù)生成數(shù)字高程模型(DEM)和點(diǎn)云；通過生成差分DDoS(DEMs of Difference)來估算礦井地面沉降，評估了DEM相對于GNSS測量的準(zhǔn)確性。

1 研究方法介紹

1.1 研究條件背景介紹

采用四架無人機(jī)分別在在3月、5月、7月、9月進(jìn)行了四次現(xiàn)場測量，測量設(shè)備配置如表1所示。

表1 監(jiān)測無人機(jī)配置參數(shù)

第一次監(jiān)測事件是在3月5日進(jìn)行的，搭載一臺配備1 200萬像素(MP)佳能Powershot SX260 HS相機(jī)的Cryowing Scout固定翼無人機(jī)，飛行高度約為300米，平均地面速度約為20米/秒。共獲得664張照片，地面分辨率約為10厘米/像素。第二次監(jiān)測事件是在5月15日進(jìn)行的，使用無人機(jī)搭載22毫米鏡頭的18MP的佳能EOS M相機(jī)，無人機(jī)飛行高度設(shè)定為150米，平均地面速度約為15米/秒，整個采集過程共獲取376張照片，圖像分辨率約為3厘米/像素。在該兩個監(jiān)測周期內(nèi)分別完成了12個和15個地面關(guān)鍵點(diǎn)的監(jiān)測(Ground Control Points，GCPs)，通過GR-5 RTK GNSS接收機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。

7月和9月分別搭載索尼Cyber DSC-RX1R II無反光鏡相機(jī)，配備42萬像素全畫幅傳感器和35 mm固定鏡頭。鏡片，兩次監(jiān)測的飛行高度大約為150 m，目標(biāo)飛行速度為14米/秒。分別收集了894張和711張照片，在該期間的GCP用SLC多功能RTK GNSS接收機(jī)進(jìn)行測量。在七月的監(jiān)測過程中，收集了20個GCP，如圖2所示。

圖1 不同時間監(jiān)測的GCPs分布圖

圖2 遙感監(jiān)測過程圖

在9月份的監(jiān)測過程中，收集了11個新的GCP，并且有8個現(xiàn)存的保存完好的GCP被重新使用，利用R8 RTK GNSS接收機(jī)在所檢測的采煤地面區(qū)周圍的服務(wù)道路收集了189個GNSS地面檢查站，這些區(qū)域是相對穩(wěn)定的監(jiān)測點(diǎn)，因此，這些測量結(jié)果可以用于估計采用SfM方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

根據(jù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的需求，整個遙感監(jiān)測的過成描述如圖2所示。

2.2 數(shù)據(jù)處理

使用AGIDOFT Photoscan軟件進(jìn)行處理每個監(jiān)測活動的照片，該軟件采用SfM攝影測量技術(shù)生成密集點(diǎn)云及數(shù)字高程模型(DDEM)，使用GCP來改善正射校正,如表2所示。

表2 不同數(shù)據(jù)集的校正結(jié)果表

數(shù)據(jù)處理過程中，發(fā)現(xiàn)對于5月收集的一個GCP和7月收集的一個GCP，發(fā)現(xiàn)輸入坐標(biāo)與根據(jù)圖像估計的坐標(biāo)之間的距離(即估計的方位誤差)比其他點(diǎn)高一個數(shù)量級并在處理過程中被丟棄。

采用CloudCompare中進(jìn)行了不同點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的配準(zhǔn)，并進(jìn)行了手動調(diào)整，并采用了ICP算法的內(nèi)置“精確配準(zhǔn)”工具。方法介紹如下：

(i) 模型構(gòu)建，模型突出圍繞采煤區(qū)域頂部建立的大概穩(wěn)定的服務(wù)道路；

(ii) 在精確注冊中利用相應(yīng)的點(diǎn)云分段。易于識別的地形標(biāo)志首先用于手動注冊，然后使用ICP進(jìn)行注冊優(yōu)化；最后，將路段的迭代變換矩陣用于全數(shù)據(jù)集的配準(zhǔn)過程。

將九月的數(shù)據(jù)用作協(xié)同注冊點(diǎn)云的基線以及收集的189個GNSS檢查點(diǎn)。注冊后，點(diǎn)云之間的點(diǎn)對點(diǎn)差異統(tǒng)計數(shù)據(jù)被導(dǎo)出以供進(jìn)一步分析。將點(diǎn)云數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為全分辨率DEM，并通過ArcGIS 10.5地圖比較GNSS地面檢查點(diǎn)來評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。最后，生成1米/像素分辨率光柵DEM，以簡化數(shù)據(jù)可視化并消除異常值。 通過計算各個高程模型之間的逐像素高程差異，在ArcGIS 10.5中生成突出顯示地面位移量差異的DEM的值ΔZij如式(1)。

ΔZij=Zij,1-Zij,2

(1)

其中Zij,1是時間t1期間像素ij的高度，Zij,2是時間t2期間像素ij的高度，并且t2>t1。

2 結(jié)果

利用無人機(jī)運(yùn)動產(chǎn)生的一級數(shù)據(jù)產(chǎn)品是非常高分辨率的正射影像圖，密集點(diǎn)云和柵格DEM。 由于飛行高度降低和攝像機(jī)質(zhì)量提高，產(chǎn)生的地面分辨率從3月到9月得到了提升，地面檢查點(diǎn)與表3中DEM值之間的比較表明，地面分辨率的提高伴隨著垂直精度的提高。平均誤差的計算結(jié)果——數(shù)據(jù)共同登記，而平均絕對誤差則更好地突出了單個DEM的內(nèi)部準(zhǔn)確性，如表3所示。

表3 采集結(jié)果平均誤差記算表

通過記錄采煤地面變化數(shù)據(jù)，因此對于常見的礦產(chǎn)開發(fā)環(huán)境形成的尾礦主要以尾礦蓄水池的變化判斷礦井地面變化情況。通過證明，利用無人機(jī)可以有效、快速、經(jīng)濟(jì)及高效地監(jiān)控尾礦地質(zhì)在分米范圍內(nèi)的運(yùn)動。在主動采礦階段，監(jiān)測蓄水區(qū)的尾礦庫容并優(yōu)化處理技術(shù)具有較高的經(jīng)濟(jì)意義。本文所采用的機(jī)遇SfM方法結(jié)合UAV搭載具有以下意義：

1) 可作為尾礦表面剖面繪制的有效工具

2) 可作為計算尾礦蓄水池蓄水量的數(shù)據(jù)來源；

3) 可作為預(yù)測未來更具體地的需求，例如可為礦井維護(hù)工作提供支持。

從地質(zhì)技術(shù)的角度來看，UAV-SfM方法可以幫助優(yōu)化處理方案，例如，它可以幫助決定將蓄水池中的尾礦泵送到哪里，以便盡可能有效地利用儲存能力并檢查尾礦表面坡度。該方法適用于監(jiān)測尾礦表面的變化，但并不能最終解釋變化的原因。

然而在實(shí)際使用UAV-SfM方法時也會有一些限制。例如在亞北極地區(qū)(如我國的東北地區(qū))，測量的時間受到限制。由于雪蓋掩蓋了地表能見度，尾礦表面每年可能被雪覆蓋的周期大約在半年時間，這就表明UAV-SfM方法無法取代冬季期間的其他監(jiān)測方法。同樣，強(qiáng)降水和融雪水覆蓋也可以防止或限制無人機(jī)的測量；此外，在限制訪問的區(qū)域工作時，應(yīng)考慮在數(shù)據(jù)處理之前可能會被忽視的可能問題(例如，GCP的布置不合理或者布置點(diǎn)太少)，一種選擇是在現(xiàn)場制作低質(zhì)量模型，并在需要時進(jìn)行補(bǔ)充測量；而對于常規(guī)維護(hù)操作中應(yīng)用的方法、工作流程和處理均可簡化，如在正常操作中，使用固定和精確測量的GCP及無人機(jī)飛行、相機(jī)和處理參數(shù)可以通過經(jīng)驗在一段時間內(nèi)得到優(yōu)化。

3 總結(jié)

本文主要以實(shí)際實(shí)例介紹了無人機(jī)結(jié)合SfM技術(shù)生產(chǎn)的數(shù)字高層模型(DEM)在一年的4個月份進(jìn)行了采煤地面區(qū)域的地質(zhì)變化情況，通過DEM與GCPs之間的點(diǎn)對柵格比較表明，垂直平均絕對誤差從3月到9月發(fā)生了下降，主要原因是地面分辨率(攝像機(jī)質(zhì)量和飛行高度)提高以及越來越多的GCP分布。在數(shù)據(jù)共同注冊中使用諸如服務(wù)道路之類的穩(wěn)定區(qū)域被證明是用于精細(xì)注冊和映射相對變化的合適方法，證明了采用無人機(jī)搭載各類遙測設(shè)備獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)是足夠準(zhǔn)確的。