無人機攝影測量技術在采煤沉陷區沉陷監測中的應用研究

荊 盼

（安徽省地質礦產勘查局325 地質隊，安徽 淮北 235000）

淮南市位于淮河中游，屬于皖北地區，采煤沉陷區共涉及五區一縣，分別為潘集區、八公山區、大通區、謝家集區、毛集實驗區、鳳臺縣。煤層埋藏深、多煤層重復開采，導致采煤區反復沉陷，不易穩沉；加之煤層厚、采高大、地下含水層淺，導致地表沉陷深度大，易形成大面積沉陷積水。礦區由于多年大規模煤炭開采，形成了大面積采煤沉陷區，不僅給當地居民生產生活帶來困難，對人民生命安全也造成了威脅。目前，礦區塌陷區仍以每年1 萬畝的速度遞增。

1 不同測量方法監測沉陷區的優缺點

傳統的沉陷監測方法有水準測量和GPS 技術。水準測量一直被認為是精度最高的沉降監測方法，在監測區域內布測水準網點，通過對水準監測數據的平差處理，可以獲得區域范圍內的各點沉降信息。地面沉陷需要進行周期監測，根據每個周期監測得到的高程平差值，計算本周期的沉降量、累計沉降量、沉降速率等數據，從而掌握監測區域的地面沉降情況。因監測范圍大，這種方法不僅工作量大，需要耗費的時間長，還需要投入大量的人力。

GPS 技術是測量監測點的三維坐標，通過不同時段監測點的高程差值，可以得出監測區域內地面是否發生沉降。GPS 監測網形對GPS 測高精度影響較大，監測點與沉陷區距離的遠近，影響監測網結構與網精度。但沉陷區具體范圍難以把握，如把監測點選在監測區附近,監測點的穩定性與可靠性都將大大降低，監測成果將不能體現本地區地面沉降變化趨勢情況。

無人機傾斜攝影測繪技術[1-6]的應用可以實現沉陷區的全過程監控，無人機遙感影像可以清楚直觀地反映出沉陷區地物地貌的真實情況和周邊地質環境狀態，可以保證地面沉陷監測的全面性，外業航攝效率、建模速度、建模精度都大大提高，能夠低成本快速采集高精度野外數據。

大面積的沉陷用傳統的方法監測具有周期長、難度大等困難，本文結合礦區范圍內高分辨率觀測影像數據判讀，判定沉陷區的基礎數據。隨著開采活動的持續，進行2 次航飛數據采集，分別獲得2期沉陷區立體三維數據。通過對2 期數據對比，得出沉陷區有無沉降變化，后續為沉陷區繼續沉陷提供預警作用，并驗證成果的可靠性。

2 采煤沉陷區域實地特征判定

地面沉陷是沉陷區內一種地表表現劇烈、變形破壞較大的災害現象。地面沉陷主要是由于地下煤層被開采，上層失去支撐作用力，在重力作用下，形變自下而上延伸至地表形成的地面沉陷。

為明晰沉陷區分布及沉陷區持續擴增等特點，需對歷年沉陷區影像進行收集與整理，結合沉陷區沉陷實際狀況及遙感衛星影像，更新沉陷范圍情況。各種形態的沉陷、地裂縫等地面災害是采煤沉陷區在地表形成的直接表現，在遙感影像上也會表現出不同的特征，通過這些特征可以間接地確定沉陷區的分布范圍。2019 年原本未出現沉陷的位置，2022年新增一個沉陷坑，如圖1 所示，圈出位置為新增沉陷坑。

圖1 新增沉陷坑對比圖

2.1 地面沉陷

圖2 為淮南地區影像，通過不同時期遙感影像的對比能夠清晰地發現沉陷坑的分布位置。沉陷坑在遙感影像上表現為圓形、橢圓形或不規則形狀，獨立或成群分布；沉陷坑與其周圍地表的色差一般較大，沉陷坑內部色調明暗不同，沉陷坑內常形成沉陷積水，表現為積水沉陷坑。若沉陷持續，不同積水坑慢慢相連，出現大片積水區域。

圖2 成片積水沉陷坑對比圖

2.2 地裂縫

地裂縫是地表結構的連續性與完整性遭到分割與破壞的一種現象，主要表現為直線形、弧形、折線形、不規則形等，長短不一，單條出現或多條平行、不規則排列。采煤沉陷區內由地裂縫造成的破壞主要表現為對原始地形地貌的破壞，在高分辨率遙感影像上的植被覆蓋率較低的區域比較容易識別。地裂縫在遙感影像上呈或長或短的蠕蟲狀或折線狀，多條地裂縫呈交叉、平行或不規則排列；裂縫兩側地形高差明顯或無明顯變化；顏色呈黑色或灰黑色，或明或暗，裂縫兩側顏色也可能會有差異；地裂縫常常使礦區的地形地貌和道路等資源遭受破壞。

3 無人機傾斜攝影測量技術

無人機傾斜攝影測量技術即通過在同一飛行平臺上搭載五鏡頭相機或單鏡頭相機，同時從下視、前視、后視、左視、右視5 個不同方向采集影像，通過配套軟件的應用，可以直接基于成果影像進行高度、長度、面積、角度的量測，從而獲得地面點云和影像數據。

3.1 無人機影像數據獲取

1）結合前期高分影像資料，基本確定沉陷范圍。根據實地勘查，核實是否有不利于無人機飛行的現場條件。根據所在航攝區域的建筑物高度、地面分辨率、現場周邊情況，進行航線設計。

2）進行像控點布設，攝區采用IMU/DGPS 解決外業控制測量和內業高程數據采集方案。該方案較常規像控測量大大減少了像控點布設的數量。本次控制點測量采用基于安徽省CORS 站的RTK 技術對布設的控制點進行測量，測量時段為快速靜態測量，一般為15 s 或30 s，坐標精度為平面2 cm、高程5 cm，滿足1:1000 測圖精度要求。

3）進行已獲取數據的質量檢查。根據要求，航線基準設計分辨率為3 cm，相對行高314 m，航向重疊度80%，旁向重疊度65%。如果重疊度不夠，產生漏洞，則需要補飛。

3.2 無人機影像數據處理

1）利用無人機自帶的POS 系統結合照片進行自由網平差解算，通過Context Capture 粗略刺點和精細刺點進行控制網平差解算，兩者結合進行空三加密；2）通過Contest Capture 軟件、PIX4D 軟件，生成空三加密成果的DSM，再通過DSM 對原始影像進行數字微分糾正,生產出數字正射影像數據DOM；3）利用LAS 數據，進行點云數據的分離、去噪、抽稀、特征點匹配等，從而得到DEM。

DEM 作為地面高程數字模型，通過比較不同時期地面同一區塊的DEM，便可以有效地反映出某一階段礦區的沉陷狀況，所以DEM 的精度決定了監測是否準確，高質量的DEM 數據離不開高精度的點云數據分離。

3.2.1 點云數據的分離

點云的噪聲點對后續點云處理有很大影響，處理掉密度不規則且不平滑的點云數據、地面點遮擋的異常點云數據，還需要對大量點云數據進行抽樣，刪除噪音數據。地面點是模擬出測區中的地形特征，非地面點是模擬出測區中的地物特征，通過不同的濾波算法，實現地面點和非地面點的分離。

1）坡度法。主要針對地形表面是一個分段光滑的曲面，具有一定的坡度，在地形連續不間斷的情況下，地面點之間的坡度變化程度相對較低，且地面點高程低于周圍地物點高程。但是在地形起伏較大的區域，坡度閾值不能很好的選擇，可能會導致一些低矮植被會被錯誤劃分為地面點，從而影響DEM 質量。

2）移動曲面擬合法。采用移動曲面擬合法進行濾波時，首先假設一個規則來區分地面點和非地面點，然后用一個簡單的二次曲面去擬合逼近假設空間的局部面元。效果對擬合半徑依賴性較強，要求地面點密度要連續均勻，且高度閾值不能根據地形條件很好的選擇。

3）數學形態學。該方法是對點云數據膨脹閾值中的不同取舍，可以達到對地面點和非地面點的分離。當取低值時，可以濾掉比結構元素尺寸小的樹木點等非地面點；取高值時，可以恢復被密集點云數據腐蝕的建筑物等邊緣。該方法算法簡單，實現濾波效率較高，但是在復雜地形區域內無法獲得較好的濾波效果。

4）不規則三角網法。該算法的思想是假設在局部地形內表面是平坦的，首先對點云數據進行格網劃分，選取格網內與地面最為接近的點云，建立不規則三角網模型并逐步迭代內插、加密到三角網初始模型中；然后剔除點云數據中所有的非地面點，使得濾波之后的三角網與實地地形無限接近，從而完成整個濾波的過程。該方法操作簡單，效果好，并且能夠保持原始點云數據的精度，但過濾低矮地面物體時容易產生誤差。

5）最小二乘擬合法。首先利用一個假定一塊足夠薄的曲面布置于地形正上方，通過尋找與地面的最低點擬合出來一個粗略的地形模型，然后將高差超過假定閾值的點過濾掉，從而過濾掉大的噪聲點。在此基礎上，再用多面函數擬合無限逼近細節部分，選取更準確的地形點，進而獲取準確的DEM，可以用于分離平坦以及斜坡地區的植被和建筑物。

因為沉陷區大多分布在地勢平坦的鄉村區域，主要涉及耕地、居民地，根據不同濾波方法的特點，對于建筑房屋密度大、分布錯綜復雜的居民地，采取不規則三角網法，對于大面積耕地的沉陷區，采取最小二乘擬合法。

3.2.2 DEM 的建立

數字高程模型（DEM）是通過有限的地形高程數據實現對地面地形的數字化模擬，在地形地質、大地測繪等方面有著廣泛的應用。DEM 主要由地面點云插值進行生產，但是在建筑物、植被等非地面點被濾除后，在原來的區域形成空洞，以此構建DEM 較粗糙、精度較低不符合實際的地形情況，對空洞區域進行補洞后，再進行插值構建DEM。

不規則三角網模型，不僅能減少數據的冗余，同時能夠保持地形地貌，而且能以不同的分辨率來呈現地形表面，能夠更真實、精確的表達地形。不規則三角網插值主要是以參與構建DEM 的點數據為頂點，通過利用合并和內插完成的地面點數據整體內插方式，來構建不規則三角網，生成DEM。顧北煤礦2 號沉陷區DEM 模型如圖3 所示。

圖3 顧北煤礦2 號沉陷區DEM 模型

3.3 沉陷區監測對比

3.3.1 兩期DEM 對比

利用生成的DEM 影像數據，獲取該沉陷區內某時間段的變化范圍及地貌變化情況，例如沉陷積水區變化、沉陷受損區變化以及道路、耕地、水利設施等破損變化等。

圖4 為潘四東煤礦1 號沉陷區兩期影像對比圖，一期、二期間隔4 個月。通過對比可以初步判斷，在間隔時間段內該地區確實發生了地貌變化，沉陷幅度較大，部分區域積水范圍擴大，耕地受損嚴重。

圖4 潘四東煤礦1 號沉陷區對比圖

3.3.2 兩期DSM 對比

在兩期DOM 影像的基礎上，加載兩期DSM數據，生成二期減一期影像，分析地表三維變化情況，分析沉陷范圍及沉陷深度。通過兩期DSM 對比，根據顏色深淺變化，可圈定沉陷范圍的變化區域。如圖5 中顏色較深區域為沉陷變化較大部分。

圖5 朱集西煤礦沉陷范圍

3.3.3 兩期高程點對比

引起兩期DSM 數據變化原因包括地面沉降、植被變化、生產生活活動等，針對變化區域提取兩期地面三維坐標進行細化分析，最終判定變化類型及變化趨勢。在ArcGIS Pro 軟件中，分別提取第一期和第二期變化區域的平面坐標和高程坐標，通過差值對比，具體客觀判斷沉陷區變化范圍、沉陷變化程度以及未納入沉陷范圍的異常沉降行為。根據DSM差值模型顏色變化，在變化范圍內選取變化點。變化點的選取結合影像，選取在地勢起伏較小、無障礙物遮擋、不易受人為因素干擾的周邊主要道路、田埂、水泥地等，盡量避開車輛、樹木和農作物，以免影響數據的精度。

4 精度分析

因水準測量一直被認為是精度最高的沉降監測方法，本文以二等水準觀測結果為基準，選取20個特征點進行觀測。其觀測結果與無人機傾斜攝影測量DEM 上對應的監測高程值進行對比，見表1。

表1 攝影測量與二等水準觀測成果對比分析比表 m

由表1 可知，無人機傾斜攝影測量數據與二等觀測值最大偏差為0.076 9 m，最小偏差為0.008 1 m，平均偏差為0.047 7 m，均未超過限差。說明采用無人機傾斜攝影測量技術進行地面沉陷監測具有可行性，其成果真實可靠。

5 結語

礦區開采導致的地表沉降已深入到城市建成區內部，造成城市道路、給水管網、排水管網、電力線路、通信線路等城市基礎設施的開裂、折斷變形，導致交通不暢；礦區內的民宅、耕地、鄉村道路等積水沉陷、斷裂，受到了不同程度的破壞。通過對比不同時期DOM、DSM 和DEM 影像，結合高分辨率觀測影像數據、無人機傾斜影像測繪技術、地質、水文和歷史資料等綜合分析，后續為沉陷區繼續沉陷提供預警作用，其成果準確、可行性高。