基于无人机影像的采动地表裂缝特征研究

地下采煤引起的地表裂缝是开采沉陷破坏的直观表现,对建筑物和土地造成严重损害,精准地获取采动地表裂缝发育特征对于开采沉陷研究和矿区地面保护具有实际意义。目前采集沉陷区裂缝信息的主要方式是实地人工测量或卫星遥感影像解译,在成本效率和时空分辨率方面存在明显局限性。以榆神矿区某矿综放工作面地表为试验区域,利用低空无人机摄影测量系统通过设定合理的航拍参数,获取采煤沉陷区数字正射影像,分别采用Canny算法、支持矢量机(SVM)以及最大似然法(MLM)对影像中的裂缝进行特征提取,并定义裂缝提取率来评价裂缝图像的提取效果。结果表明,Canny算法提取的非裂缝信息较多,支持矢量机算法效果次之,最大似然法在裂缝长度和宽度信息提取上效果较好,但得到的裂缝图像中仍存在大量的干枯植被信息。为此,利用随机森林(RF)算法对影像进行植被分类和腐蚀操作后,制作成掩膜文件以消除植被影响,再采用最大似然法进行地表裂缝的精提取。根据地表裂缝图像的灰度特征,将试验区采动裂缝分为开裂式台阶裂缝、闭合式台阶裂缝、凹陷式裂缝、条纹式裂缝、裂纹式裂缝、凹陷式闭合台阶裂缝,并将图像提取的地表裂缝信息与实测结果进行对比,验证了低空无人...     

无人机遥感监测在煤矿地质灾害调查的研究与应用

针对地处复杂地质条件的矿井常规测绘及地质灾害普查难度大的问题,提出无人机遥感监测测绘技术,通过无人机监测加数据分析软件处理,可以代替人工测绘.通过在双柳煤矿采空区进行现场应用试验,顺利获得多组测量数据,并和传统勘察、测量数据进行对比分析,发现地物地貌平面位置平均误差在3 cm以内,地表高程平均误差在3 cm以内.此结果...     

浅析遥感图像解译在矿区公路建设中的应用

遥感技术可宏观的对地质结构的描述,因此遥感解译可以为公路的设计和施工提供必要的数据。尤其是在矿区进行公路施工,更应当利用遥感解译的技术提高公路工程的合理性,避免与矿区的生产和发展发生冲突。     

矿区遥感解译与三维景观的制作方法及应用

随着矿业开发及开采程度的提高,矿区环境日益恶化,人们已越来越认识到保护矿区环境的重要性。遥感(RS)和地理信息系统(GIS)在矿区环境保护中具有巨大的应用潜力,充分发挥地理信息系统对空间数据处理的巨大功能,可以起到事半功倍的效果。在地理信息系统的帮助下,通过矿区三维景观的制作,不仅可以方便直观地获取、存储、管理和显示各种环境信息,而且可以对环境进行有效地监测、模拟、分析和评价,从而为环境保护提供全面、及时和准确的信息服务和技术支持。     

无人机遥感在矿区监测与土地复垦中的应用前景

无人机遥感技术具有成本低、重访周期短、快速高效、质轻灵活、操作简便、获取影像的时空精度高等诸多的特点,成为近几年研究热点,并已在国土资源调查、农林生长监测、生态环境监测和灾害调查评估方面获得广泛应用,显示出其灵活、快速、高时空分辨率的优势。本文分析了目前无人机遥感技术在各领域应用现状,针对矿区这一特殊对象,在剖析我国典型矿区的面积、监测对象、监测指标的基础上,从搭载平台、传感器选择、监测参数设置等方面进行了具体分析,并构建了矿区无人机遥感监测与土地复垦的应用框架体系,认为无人机遥感技术可用于矿区基础信息普查、地质灾害与污染等敏感风险源信息获取与监测,矿区土地复垦与生态重建规划与设计、复垦验收与复垦后效果监测与评价等多个方面,将成为未来矿区监测与土地复垦重要的应用技术手段。     

遥感图像的解译在矿区公路建设中的应用

文中在研究现代遥感技术的基础上，对遥感图像解译在矿区公路建设阶段的应用进行了分析论述，提出了遥感图像分析解译技术在项目前期工作、结构物的测量设计、工程地质勘测、沿线生态环境监测工作中的具体应用模式。     

无人机航测技术在矿区开采沉陷变形监测中的应用

为了更好地监测矿区开采沉陷变形情况,提出一种基于无人机航测技术的矿区开采沉陷变形监测方法。优先标定相机,输入无人机畸变参数,降低相机畸变误差。通过无人机航测技术获取矿区影像数据,采用UASMaster软件对点云数据预处理。将倾斜航拍方案引入沉陷区,获取矿区地面无人机倾斜数据;采用矿区经验参数以及实际观测数据预测沉陷盆地,最终达到矿区开采沉陷变形监测的目的。仿真实验结果表明,所提方法可以获取高精度的矿区开采沉陷变形监测结果。     

黄土高原煤矿区地表采动裂缝扰动范围预计方法研究

建立了基于裂缝法线方向上土壤物理性状变化趋势的地表采动裂缝对其周围土壤扰动范围的预计模型,为矿区地表采动裂缝治理、村矿矛盾裁决、土地复垦和生态修复等提供技术支持.利用现场实测数据和建立的模型得到了垂直于裂缝方向的土壤气相率变化模型以及裂缝宽度与土壤扰动范围之间的关系模型.测量数据验证表明,模型预计结果和实际结果相对误差为1.72％.     

基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识

西部矿区煤层赋存条件好,开采强度高,上覆岩层破坏严重,易诱发采空塌陷和地裂缝等灾害,造成地表生态损伤,甚至诱发遗煤自燃,威胁煤矿安全生产。为快速、及时、准确地识别地裂缝,提出了基于无人机红外遥感及图像边缘检测技术的地裂缝识别方法。以神东矿区上湾煤矿12401工作面为工程背景,对工作面上方地裂缝发育观测区域进行全天候监测,获取了不同时刻的红外图像,并对不同时刻红外图像中裂缝、沙子、植被的温度信息以及裂缝长度进行了统计和分析。运用多种边缘检测方法及提出的改进边缘检测算法,对采集的典型红外图像进行地裂缝检测,评价了不同边缘检测方法的裂缝检测效果。对比分析了不同时刻地裂缝检测结果,给出了针对研究条件下无人机红外遥感技术识别地裂缝的最佳时间窗口。研究结果表明:基于无人机搭载红外相机及边缘检测技术可有效识别采矿导致的地裂缝;夜间相比于白天,地裂缝更易被识别,特别是3:00～5:00,地裂缝的识别效果最佳。提出的改进边缘检测算法的Pratt品质因数(PFoM)值为0.571,检测性能优于文中其他边缘检测方法;1:00～5:00和19:00～23:00,地裂缝边缘检测结果优于其他时间,检测结果中噪声较...     

煤矿区无人机影像采动地裂缝提取方法研究

为及时、准确地识别出煤矿区采动地裂缝,避免次生地质灾害发生和恢复煤矿区土地生态环境,以陕西省榆林市神木县西北部柠条塔煤矿采煤工作面裂缝发育区为研究区,基于低空无人机遥感影像,结合实地查勘,构建面向对象监督分类模型方法,开展地表采动裂缝提取方法研究。首先,借助ESP(Estimation of Scale Parameter)最优尺度评价工具得到候选分割参数,结合目视解译快速确定最优分割参数,得到裂缝、植被等影像对象;利用特征空间优化工具从24个初始特征集中确定15个优化特征参数构建优化特征集;在此基础上结合支持向量机(SVM, Support Vector Machine)、K最近邻(KNN, K Nearest Neighbor)、随机森林(RF, Radom Forest)、朴素贝叶斯(NB, Naive Bayes)多种机器学习分类器模型,试验分析得出：地物的分类效果和分类精度具有一致性,SVM分类方法总体效果最好,在4个易错分区域中表现最好,误分小斑块数量最少,总体分类精度达到88.97%,Kappa系数到达0.849,裂缝提取精度F1值达到87.87%,Kappa系数达到0....     

矿山采动岩层地应力变化监测系统在梧桐庄矿应用

分析了引起煤矿井下地质灾害的内因和外因,针对矿井采煤工作面地应力平衡系统遭到破坏后应力在调整过程中导致水文、地质条件的改变,“矿山采动岩层地应力变化监测系统”研制出来后,通过在梧桐庄煤矿对182101采煤工作面矿坑出水量的监测和所作7次预测意见的验证,初步说明了该设备基本能够起到对煤矿井下地质灾害提前进行预测、及时采取预防避免事故发生的目的.     

冯家塔矿区高陡坡体采动损害演化机理分析

冯家塔矿区地表沟壑纵横切割,煤层埋藏浅,在采动影响下地质灾害频发。结合冯家塔矿区的地形、地质条件,重点分析了开采沉陷导致高陡坡体发生失稳破坏的机理。分析结果表明,该矿区沟坡陡峭、地形变化大,沟坡两侧岩层风化严重、节理裂隙发育、岩土体抗压强度较低,地下开采改变了覆岩和地表边坡原始应力平衡状态,这3种因素共同构成了高陡坡体发生失稳崩塌的地形、物质和动力条件,导致了矿区地质灾害频发。     

基于无人机影像的西部矿区地表沉陷信息提取方法改进

利用低空无人机航拍影像进行建模叠加可高效获取矿区地表沉陷信息,但植被覆盖和航测系统性误差往往会导致沉陷模型的噪声过大,制约了航测技术在矿区沉陷监测中的实际应用。为此,以陕北某矿采煤沉陷区为试验场地,利用低空无人机航拍影像数据构建初始沉陷模型。在选取非沉陷区样本分析植被、道路、沙地等主要地物对沉陷建模精度影响的基础上,利用可见光波段差异植被指数(VDVI)从初始沉陷模型中剔除对沉陷模型精度影响较大的植被覆盖区沉陷数据,再结合高斯卷积核与数字高程模型插值算法拟合植被区域沉陷信息,生成剔除植被影响的地表沉陷模型。进一步以非沉陷区下沉量应为零作为先验条件,通过统计非沉陷区域的误差分布特征,从中提取沉陷模型中潜在的系统误差,并以统计样区与控制点的距离作为权重,分析系统误差传播规律,对沉陷模型施加系统误差改正。通过与实测数据对比表明,经植被剔除后的沉陷模型精度得到显著改善;经系统误差改正后,沉陷模型主断面下沉曲线与实测数据更加吻合。研究结果表明：在剔除噪声并改正系统性误差影响后的无人机影像建模方法能够满足西部低植被覆盖区大范围、高强度采煤地表沉陷监测的基本要求,为无人机遥感技术用于西部矿区采煤沉陷...     

山区采动地表裂缝预测方法研究

为客观预测山区采动地表裂缝的位置和宽度,在分析地表裂缝产生机理的基础上,以主断面上等坡度的坡段为研究对象,并以山区地表下沉、水平移动预计值为主要参数,按照矢量分解与合成法则求取坡段变形预计值,将岩土力学中的临界变形值作为地表起裂判据,进而确定采动裂缝出现的坡段及单位长度内地表裂缝宽度,最后分析了所提方法的适用性。选择山西古交嘉乐泉煤矿1208~1210对拉工作面为例进行实例分析,结果表明:坡段变形预测值和变形分布规律与实际符合较好,出现裂缝的坡段与现场勘查结果基本一致,从而验证了该方法的可行性与有效性。     

无人机LiDAR技术在矿区大坝监测中的应用研究

大坝作为我国防洪、发电和灌溉的重要设施,需要采取有效的手段对大坝进行监测.传统的监测手段存在很多局限性,不能有效的监测大坝的变形情况.文中以实际工程为例,采用无人机Li-DAR技术对大坝进行扫描,获得高精度的大坝三维模型和高差模型.对点云数据进行内符合精度分析,并将监测结果与常规方法所测数据进行对比,分析表明点云数据的...     

无人机低空遥感矿山地质灾害监测研究进展及发展趋势

矿产资源开采导致矿区地表频繁发生地质灾害,严重制约了矿山智能化的建设进程,监测并预警地质灾害的发生对于矿区正常生产及防灾部署具有重大意义。当前矿区地质灾害主要依靠传统地面监测手段及In SAR等方法,存在费时费力、周期长及In SAR无法监测大梯度形变等不足,无人机低空遥感作为一种新兴手段,以其独特的优势已经被广泛应用于矿山地质灾害监测中。结合现阶段典型成果及课题组近年来的探索实践,简述了矿山地质灾害的类型,分析了无人机低空遥感矿山地质灾害监测的应用现状,总结了无人机低空遥感在开采沉陷监测、煤火识别及地质灾害监测等方面应用的基本流程,提炼了现阶段无人机遥感实时高精度沉陷盆地构建、水平位移监测及多源时空数据融合等技术发展亟需攻克的技术难点,并从无人机高精度数据采集、多类型载荷协同、5G实时传输及智能灾害监测等方面展望了未来发展方向。未来矿山地质灾害要向“多网融合+实时监测+智能作业+任务协同+全面感知+自主决策”的智能监测预警体系方向发展,需要多学科、多部门学者开展协同攻关,实现“产学研用”联动发展。     

滑坡地质灾害遥感解译在忠县—武汉输气管道工程西部山地段的应用

通过对管线沿线分布的滑坡进行遥感地质解译与野外查证,发现多为非典型滑坡。滑坡的形成受地形地貌、地质构造、气象、人类工程活动等环境条件的控制;遥感解译出的潜在不稳定斜坡可能诱发的地质灾害,往往未给予足够的重视而产生更大的危害。因此,对现有滑坡以及不稳定斜坡的监测与防治,将是一项长期的任务。     

利用采燥面上方土源进行采燥塌陷地复垦的研究与应用

分析了龙东煤矿采煤区地表塌陷的特点和规律,通过不断的优化土地复垦规划设计,摸索出"科学利用采煤面上方土源进行采煤塌陷地复垦"新的复垦模式,该复垦模式成功复垦土地30多hm2,与采取其它复垦模式相比,可以节约土地复垦费用300余万元,缩短复垦周期一年半时间.     

基于无人机遥感技术的矿井地面塌陷综合监测

针对矿井开采时,井下空间在重力作用冲击下,极易产生缝隙形成地面塌陷的问题,提出基于无人机遥感技术的矿井地面塌陷综合监测,全方位分析矿井地面沉陷特征。分析待监测矿区现状,运用外部空间数据收集和内部数据处理2个子系统构建无人机遥感系统,根据航高、分辨率、重合率、航线、数据处理等步骤明确地面塌陷程度和范围。通过实测分析得出,利用不同阶段无人机遥感数据记录,可精准掌握矿井地面塌陷及地面震荡规律,明确地表位移与侵蚀情况,所获塌陷值和地面实测塌陷值基本相同,有效证明了无人机辅助监测矿井地面塌陷的可靠性与实用性。     

无人机航测技术在大型露天采坑监测中的应用

在露天采坑深凹开采过程中,边坡形成结构破碎、坡度陡峭的高危临空面,极易促生崩滑地质灾害,深入研究快速、有效的监测技术,对有效防控边坡工程灾害和安全开采监管具有重要意义。研究采用固定翼无人机航测技术获取大型露天采坑三维点云数据,经点云去噪、剔除植被等预处理,生成露天采坑DEM数据,分析采坑的开采范围。根据DEM数据,提取矿山边坡坡度数据,开展边坡风险性分析。并利用露天采坑多期DEM进行差值,获取采坑相关变化量。研究结果表明：无人机航测技术可以快速、有效获取大型露天采坑的三维实景模型,能够为政府和企业开采监管提供可视化数据支撑|大型露天采坑的DEM数据,经地形分析提取坡度数据,可以有效发现边坡的崩滑现象,进行有效的监管。