無人機在露天礦山監測中的應用

郭 陽

（中鐵十九局集團礦業投資有限公司新巴爾虎右旗分公司，內蒙古呼倫貝爾 021300）

0 引言

隨著無人機測繪技術的發展，在露天礦山監測中，無人機測繪技術也得到了廣泛的應用。相較于傳統露天礦山測繪監測技術手段，應用無人機進行測繪監測，不僅有效提升了監測效率，同時提升了數據采集的準確性與有效性。因此有必要對無人機在露天礦山監測中的應用進行深入分析，推動礦產開采產業更好發展。

1 無人機航測在露天礦山監測中的作用

無人機航測以遙感數據為主，與常規測繪技術手段相比，在測繪方面有著更高的空間分辨率，且測繪效率更高，測繪結果也更加準確。無人機航測技術中比較常見的有大比例尺航測、傾斜攝影、三維建模等，其中傾斜攝影技術屬于應用比較廣泛的低空攝影測量技術，該攝影技術非常適合在礦山復雜場景中進行攝影監測。借助專業航測軟件，能夠對露天礦山航測數據進行局域網聯合平差、多視影像匹配處理，最終生成實景三維模型等成果數據；能夠將露天礦山的地形、位置、高度等關鍵信息全面反映出來，本身有著非常好的可視化效果；能夠準確描述露天礦山的幾何特征，全面展現礦山各種資源的利用現狀。無人機傾斜攝影測繪成果包括DEM（Digital Elevation Model，數字高程模型）、DLG（Digital Line Graphic，數字線化圖）和DOM（Document Object Model，數字正射影像）等，還能結合礦山的實際需要，針對無人機航測數據成果進行更深入的分析研究，從中發掘出更多與礦山相關的信息，無人機在露天礦山監測技術流程如圖1 所示。

圖1 無人機傾斜攝影測繪流程

2 案例分析

2.1 露天礦山測區概況

本次研究選擇礦區為東西走向，礦區總占地面積4.359 km2，所屬山脈最低海拔227 m，最高海拔865 m。

2.2 數據采集

應用無人機進行礦山監測數據采集前，需要先做好無人機航線設計。在本次研究中，選擇覆蓋礦區從低到高所有海拔高度范圍，無人機起降點海拔設置為625 m，為確保后期能夠實現精準的數據處理，在充分考慮無人機續航能力以及實際測區面積后，確定本次航線設計方案。首先，航向重疊度設置為75%，旁向重疊度設置為70%，設置13 條無人機飛行航線，獲得了399 張圖片，需要4.98 GB 內存，具體航線規劃如圖2 所示。在此基礎上，還需要做好無人機調試工作，檢查無人機性能是否完好，并進行試飛行，在確保無人機無故障后，才能正式進行航測。完成數據采集后，還需要進行影像數據質量檢查，為有效提高檢查效率與準確性，可以在軟件的幫助下，借助其影像數據快速檢查功能，快速發現航測數據影像是否存在缺失、角度偏移等問題，針對存在的航測影像數據缺失問題，可直接在作業現場完成補測。最后，對采集到的數據影像進行預處理，最終生產二維或三維航測產品。

圖2 無人機航線規劃

2.3 數據處理

（1）以礦區范圍線為依據，通過適當外擴，實施傾斜攝影航攝設計，在采礦區以外，做好像控點的布設，結合實際監測時間節點完成航攝作業，最終能夠獲得高分辨率DOM。通過DOM 了解當下礦區露天開采是否存在越界情況，為礦區外業檢查提供數據支持。在上述過程中，針對采礦審批范圍坐標，需要先進行展點處理，然后套合礦區DOM 數據，在人工解譯的幫助下即可對礦區實際開采范圍是否存在越界問題進行初步了解與判斷，如圖3 所示。

圖3 紅線套合監測示意

（2）對無人機航測內業數據進行處理。在進行內業數據處理過程中，可以借助軟件，同時引入區域網平差技術校準無人機航測內業數據。針對地面控制點，軟件能提供相應精度，然后結合實際像控點坐標以及攝影圖像特點，在算法的幫助下，針對相鄰航測圖片相似特征，完成針對性計算，最終獲得航測圖像的三維點云。針對數字柵格模型，要先進行過濾處理，可采用噪波過濾和平滑表面方法實現；針對生成的DOM 影像，要做好人工檢查，然后進行投影切換，最終獲得數字表面模型，如圖4所示。

圖4 研究區數字地面模型

（3）檢驗無人機航測成果質量精度。首先是區域空三誤差。在區域網中，通常有著比較均勻的精度，區域邊界附近一般存在最弱點。本次無人機航測監控采用SONY ILCE-7R 相機，最高3700 萬像素，在研究范圍內，區域網空三誤差為0.193 像素。然后是相機誤差的自校驗。實際校驗過程主要包括以下內容：針對相機焦距優化值參數與初始值參數，應保證二者相差盡可能小，如果誤差大于1 mm，攝影圖像會存在扭曲問題。本次露天礦山無人機監測中，通過相機焦距誤差自校驗，誤差為0.38 mm，滿足誤差要求，能確保無人機攝影成像清晰可靠。其次，還應做好相機主點坐標的優化。優化前，相機主點坐標X 為17.6 mm，Y 為11.685 mm；優化后，相機主點坐標X 為17.285 mm，優化了0.315 mm，Y 為11.629 mm，優化了0.056 mm，滿足限差范圍要求。最后，還需要檢驗絕對地理定位誤差。在本研究區內，針對絕對地理定位誤差，共設置了3 個方向，其中x 方向誤差為0.328 m，y 方向誤差為0.357 m，z 方向誤差為1.058 m，該定位精度能夠滿足礦山露天無人機監測實際需求。

2.4 監測結果分析

通過本次無人機露天礦山監測，可對礦山資源開發現狀有一個具體的了解。首先，礦山采場實際占地0.573 8 km2，占地比例為13.16%，中轉場占地面積為0.028 km2，占地比例為0.64%；固體廢棄物占地面積為0.685 3 km2，占地比例為15.7%；礦山共有30 座建筑，占地面積僅為8335 m2，比例在1%以內。其中在固體廢棄物中，干堆尾砂分布比較散亂，需要進一步加強管理。

在露天礦區監測數據三維可視化分析過程中采用了軟件，同時將DSM 數據作為地形數據，DOM 作為影像數據，利用軟件的紋理映射功能，將DOM 數據與DSM 數據組合在一起，最終形成三維圖像（圖5）。

圖5 露天礦山三維效果圖

該露天礦山共有18 處干堆尾砂，利用軟件可計算出干堆尾砂的最高點與最低點的高程值，在此基礎上，通過完成露天礦山DOM 圖像的加載，然后重新建一個圖元，完成干堆尾砂范圍繪制，并計算出干堆尾砂面積。再加載DSM 圖像，提供高程數據，即可完成干堆尾砂土方量的計算，結果見表1。

表1 露天礦山干堆尾砂參數

3 結語

在露天礦山監測中，無人機航測技術發揮著非常關鍵的作用。因此需要提高對無人機航測技術應用的重視，并結合實際案例，對無人機在露天礦山中如何進行監測應用進行探討分析，推動無人機航測技術在露天礦山監測中發揮更大的作用。