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基于无人机载激光雷达的宁东煤矿塌陷监测技术

2018-01-08

浏览量(144)

  通过开展无人机载激光雷达在宁东煤矿区地面沉陷监测的技术方法探索,初步建立一套适用于矿区地表变形监测的机载三维激光扫描方法,促进了地下采煤地面塌陷监测技术的发展。

  1.项目概况

  为了更好地支撑宁东国家级煤炭资源绿色开发,2016年中国地质调查局部署实施了“秦岭及宁东矿产资源集中开采区矿山地质环境调查”项目,由中国地质调查局西安地质调查中心承担,宁夏回族自治区遥感测绘勘查院参与。项目周期为2016—2018年。为解决传统煤矿地面塌陷野外测量工作量大、周期长、同时易受外界条件影响的问题,开展了无人机机载三维激光扫描技术应用探索,通过典型采煤塌陷区无人机机载三维激光扫测量,分析地表变形量,初步建立一套效率高、精度高、自动化程度高的地面沉陷监测技术方法,促进了煤矿地面塌陷监测技术的发展。

  2.成果简介

  (1)煤矿地面沉陷监测的技术流程

  根据煤矿监测区地形特征和测量对象的形态,确定扫描测站点和控制点位置的布设方案,并在测区内均匀布设一定数量的地表变形监测标志点。在此基础上,进行点云数据的外业采集、内业处理和地面数字模型的建立,并对三维激光扫描测量数据的精度进行评价,最后对多期建模数据进行叠加分析,总结建立了一套适用于矿区地面沉陷监测技术流程。

  (2)点云数据野外采集方法

  点云数据外业采集过程中,由于地形特征、测量对象的形态、仪器间匹配等多种因素的影响,使得外业采集数据存在一定误差。为了解决这一问题,在作业前,首先布设一定数量的沉陷监测标志点,便于点云数据的接收及精度的验证;其次,按照要求布设航线;最后,安装调试ScanlookV-IV便携式激光雷达扫描仪,启动无人机,进行数据采集。

  根据机载激光雷达测量系统受天气及地形因素影响小、能有效祛除植被等特点,同时根据无人机电池电量、GPS基站架设位置及地形特征,多次试验,确定了适宜于坡度较小矿区的最优航高(60m)、航带宽参数(100m),对于深沟等特殊地形进行航带加密提高了数据采集精度。

  飞行平台和激光雷达采用北京某公司生产的BT-856八旋翼无人机系统和超轻便携LIDAR系统SCANLOOK V系列(图2),技术参数及性能指标见表1。

  

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  图2 无人机载激光雷达系统照片

  


  (3)点云数据内业处理方法

  受扫描速度、设备精度、被测物体的表面情况、操作者的熟练程度等因素影响,原始点云数据包含着大量的噪声点,为了最大程度减少测量数据的离散点和小振幅噪声,必须对原始的点云数据进行预处理。首先进行飞行轨迹解算、测区点云解算;其次进行点云数据的拼接、去噪及抽稀等处理;最后对不同坐标系的点云数据进行精确转换,统一坐标系。

  为了提高点云数据内业处理精度,在作业过程中,对异常点和散乱点采用软件自动判别和人工目视判别相结合的方法,进行去噪;在拼接过程中,删除两个飞行架次之间的重复数据,以减少数据量。

  (4)建立地面数字模型

  首先构建三角网模型,修补多边形形成较为完整的三角网模型,并去除错误的特征;其次,对多边形数量的调整和平滑,并检测与校正多边形,以确定整个三角网模型没有相交的三角形;最后,提取轮廓线,构造曲面和网格,建立模型。


  研究大量点云数据三维建模的方法,分析了PolyWorks软件在矿区地面沉陷方面建模的适用性,总结了Delaunay三角化建模方法及三角网格模型优化方法。实现了矿区实际地形的大量点云数据的建模,并提取了两期数据的整体变形信息和单点变形信息。

  (5)基于水准测量数据的精度分析

  为了验证激光雷达数据的精度,将矿区已有的沉陷监测标志点水准监测数据与激光雷达测量数据的进行对比,得到最大误差为0.0828cm,平均误差为0.0375cm。结果表明,利用机载三维激光扫描技术获取的矿区地面沉陷信息是可行的,能达到很好的精度。

  3.成果意义

  传统煤矿地面塌陷野外测量不但工作量大、周期长,易受外界条件影响,而且获取的数据无法得到实际地形的细部特征。而机载激光雷达测量系统相对于其他搭载方式,具有受外界条件影响小、成本相对较低、作业周期短、精度高等优点,该技术的出现弥补了传统野外测量工作的弊端,为煤矿地面塌陷监测提供了新的技术手段,具有很好的推广应用价值和产业化前景。


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