無人機航測技術在大型露天采坑監測中的應用

邱亞輝，申紅梅，范冬麗，王世博，郎 博

(1.北京工業職業技術學院，北京 100042；2.四川省安全科學技術研究院，四川 成都 610045；3.達州市煤礦瓦斯遠程監控中心，四川 成都 635000)

隨著淺部礦產資源的不斷開發利用和逐漸耗竭，深凹露天礦成為露天礦山的發展趨勢[1]。在深凹開采過程中大量的爆破、機械開挖等工程活動不僅使得采場邊坡形成結構破碎、坡度陡峭的高危臨空面，且極易導致變形體滑坡[2-4]。大型露天礦山采坑存在占地面積大、地形復雜多變等特點，使得傳統監測手段勞動強度大、監測周期長、精度不能保證，特別是在露天礦邊坡容易出現的滑坡裂縫地段，測繪技術人員進入測區進行測量存在很大的安全隱患[5]。因此，深入開展大型露天采坑開采范圍、邊坡穩定性和開采動態監測技術研究，對有效控制邊坡工程災害、礦山安全監管具有重要意義[6]。

無人機(UAV)航測技術可以快速獲取高分辨率、高精度、直觀的實景三維模型數據[7]。解決了傳統常規測量技術耗時耗力的難題。趙紅澤、黃軍等人研究發現利用無人機搭載數碼相機快速獲取礦區航測影像，配合適量控制點得到符合精度的三維數據已成為可能[8，9]。目前，無人機航測平面精度可達厘米級，大大提高了露天礦山監測精度[10]。Giuseppe Esposito等人利用無人機攝影測量技術對露天礦地表范圍和體積數據獲取進行應用研究，能夠及時準確地進行礦山測量與儲量計算[11]。黃皓中開展了基于無人機數據的露天礦三維時空對比及微地貌分析[12]。韋小儒采用無人機傾斜攝影對露天礦山開采范圍、動態儲量進行了監測應用研究。馬國超等人基于三維激光掃描和無人機傾斜攝影技術對露天采場開展了安全監測應用研究[13]。

基于無人機航測技術獲取大型露天采坑的多時相高空間分辨率數字高程模型(DEM)數據，對大型露天采坑開采范圍、邊坡風險性分析和開采量動態監測，從而支撐大型露天礦山科學化管理，為大型露天采坑開采監督管理提供數據支撐。旨在研究建立一個快速、精準和低成本的技術來監測大型露天采坑開采，用科技手段支撐礦山安全監管。

1 研究區概況

本研究區域位于四川省攀枝花市的徐家溝大型露天采坑，產品為單一釩鈦磁鐵礦，采出原礦品位28.32%。礦區位于金沙江北岸的密地區域北部，采場位于山體靠山頂一側，礦區構造主要有輝長巖體原生層狀構造、斷層及節理，其中斷裂構造對礦體影響和破壞較大。礦區出露地層較簡單，僅見有第四系、第三系上統昔格達組，三疊系上統大蕎地組、丙南組、寶鼎組及前震旦系康定群冷竹關組[12]。采坑開采規模為800萬t/a，開采面積5.9838km2，開采深度1812～1042m。生產段高15m，工作平臺寬度不小于45m，工作階段坡面角70°。

2 研究方法

采用固定翼無人機航測技術獲取露天采坑三維點云數據，經點云去噪處理、剔除植被等預處理，生成DEM數據。根據露天采坑DEM數據，提取采坑開采范圍，開展邊坡風險性分析，動態監測采坑開采量，輔助礦山數字化安全監管。研究流程如圖1所示。

圖1 研究流程

2.1 無人機航測數據獲取

無人機航測數據獲取主要包括現場踏勘、無人機機型選取、航線申請與規劃、像控點布設與測量、航測飛行、影像質檢等環節。

本次實驗共開展了兩次野外飛行任務，分別為2016年12月以及2018年5月，使用的固定翼無人機平臺為飛馬F1000無人機航測。因露天采坑地物類型復雜多變，在航攝區域未必都有合適的像控點，為提高刺點準確率，保證成圖精度，在進行外業作業前使用膩子粉提前布置像控點標志，標志為“十”型。利用Leica GS14型 GPS，接入四川省測繪局CORS網絡獲取像控點測量坐標。2016年和2018年分別有效測量了14個和15個像控點坐標。野外測量獲取的像控點經坐標轉換為國家2000平面坐標和1985高程基準。

無人機兩次航測飛行航高分別設置為865m和919m，在航高不同的前提下，考慮數據量與數據精度均衡，選擇航向重疊度均為80%，旁向重疊度分別為75%、70%。無人機根據規劃的航線自動獲取正射照片和POS數據。無人機航測詳細數據見表1。

表1 2016年12月和2018年5月無人機航測參數

2.2 DEM生成

利用無人機航測獲取的影像、POS數據以及地面像控點，采用三維結構的運動重建技術SfM(Structure from Motion)工作流[13]，生成三維點云已是一種成熟的方法。SfM 方法基于像對間的特征匹配數據，通過迭代光束平差過程(Iteratve Bundle Adjust-ment Procedure) 自動求解相機方位和場景幾何形態等信息[14，15]。SfM工作流主要有圖像特征匹配、空三加密、生成產品等[16，17]。本研究采用ContextCapture Master軟件生成了某大型露天采坑的三維點云數據，其中2016年12月和2018年5月的像控點平均均方根誤差分別為0.06m和0.07m，滿足大型露天礦山監測需求。在Maptek I-Site Studio軟件中對點云開展了去除噪聲、剔除植被等預處理，并利用ICP(Iterative Closest Point 迭代最近點算法)算法對兩期數據開展匹配，配準誤差為0.06m。ICP算法核心是最小化一個目標函數：

基于自然領域插值方法，用匹配以后的點云創建DEM，生成的露天采坑兩期DEM數據如圖2所示。

圖2 露天采坑2016年12月和2018年5月DEM

2.3 開采范圍監測

在無人機航測中，可以得到高分辨率的真正射影像圖(True Digital Orthophoto Map，TDOM)數據和高分辨率的三維實景模型數據。在圖2(a)中，藍色線為2016年12月某大型露天采坑開采范圍。在圖2(b)中，紅色線為2018年5月某大型露天采坑開采范圍。通過分析圖2可知，在2016年12月至2018年5月期間，該露天礦山主要在底部深凹開采，開采范圍無較大變化。

2.4 露天礦山邊坡分析

基于DEM數據，利用ArcGIS地形分析功能，獲取露天采坑邊坡坡度數據，輔助分析邊坡的風險性。從圖3(a)(b)中可以看出某大型露天采坑邊坡坡度數據凸出的線性特征具有較好的識別和提取特性，可以從坡度圖上清晰的識別出露天采坑在開采過程中形成的階地特征。在2016年12月和2018年5月坡度圖上可以看出某露天采坑西南面發生明顯變化，主要是因為存在滑坡(圖3(c))。該滑坡發生于2012年8月20日，面積約44224.7m2，方量約12萬m3。在采場東北角存在坡度變化明顯區域，是因為開采礦石所致(圖3(d))。利用DEM提取大型露天采坑坡坡度數據可高效發現采場邊坡崩滑現象，結合三維實景模型，可切實加強露天采坑邊坡安全管理。

圖3 大型露天采坑邊坡坡度分析

2.5 露天采坑開采監管

針對政府部門和企業對露天采坑開采監管需求，本文研究利用兩期DEM差值獲取采坑開采變化情況。為了獲取露天采坑高精度開采變化數據，需消除兩期DEM差值的誤差，誤差主要包括測量誤差、配準誤差等[18]。

2.5.1 誤差差值計算

利用ArcGIS的柵格計算器，計算得到露天礦山的DEM差值。在完成差值計算之后，仍然需要考慮存在不確定性ζH：

H=HDEM+ξH

(2)

其中，HDEM為DEM比較計算完成后的高程差；H為誤差分析后的高程差；ξH為誤差值。ξH由高斯誤差傳播理論獲取，公式如下[15]：

式中，ξ2016=0.06為2016年測定的14個控制點計算均方根誤差(RMSE)，ξ2018=0.07為2018年測定的15個控制點計算均方根誤差(RMSE)，ξICP=0.06是點云ICP匹配的均方根誤差。經計算得到最小檢出限ξH=0.11，即高程差變化小于ξH視為是由于誤差造成，而只有當高程值變化大于ξH時，才作為高程差的實際變化量。

2.5.2 開采動態分析

在ArcGIS中利用柵格計算器中的con函數，將|HDEM|≤0.11m的部分賦值為0m，獲得露天采坑開采變化圖，如圖4所示。通過分析圖4可知，某大型露天采坑開采變化區域位于采場底部，主要因為是礦山開采活動引起的。比如，在圖4中1#區域的高程降低是因正常開采活動造成，增高區域主要是因修筑道路和堆積礦石。

圖4 某大型露天采坑開采監測

3 結論與討論

1)無人機航測技術具有成本低、精度高、時效性高、環境適應性強等特點，可以有效獲取露天采坑的三維實景模型，能夠直觀清楚地觀察露天采坑的開采情況，能夠為露天礦山監管提供可視化的數據支撐。

2)討論了采用固定翼無人機航測技術獲取露天采坑三維點云數據，經點云數據去噪、剔除植被等預處理，可生成露天采坑高精度DEM數據。

3)基于DEM數據，經地形分析提取露天采坑邊坡坡度數據，能夠凸出邊坡的線性特征，能夠有效發現邊坡的崩滑現象。

4)露天采坑多期DEM差值數據，經高斯誤差理論剔除誤差值之后，可以獲得露天采坑動態變化情況，可實現露天礦山快速、有效的安全監管。