融合概率积分模型与D-InSAR的开采沉陷预计

矿区地表植被多,开采沉陷速度快、量值大,所产生的地质灾害较一般性的地表沉陷严重,极易使得2景SAR影像失去相干性,造成解缠错误。针对矿区SAR影像相干性较低、下沉盆地中央相位值易丢失的情况,结合合成孔径雷达干涉差分技术（Differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR）和基于遗传算法的概率积分模型,提出了一种矿区开采下沉盆地预计方法。以该方法利用矿区下沉盆地边缘一定数量的相干系数较高且下沉较明显的D-InSAR监测值和下沉盆地中央最大下沉点与拐点附近的少量观测值对某矿II3720工作面进行试验,首先利用概率积分模型反演概率积分法预计参数并采用遗传算法进行多次优化,然后利用得到的参数对该工作面下沉盆地进行模拟预计,结果表明：通过该方法得出的下沉盆地参数及下沉值与实测值较接近,有助于弥补由于矿区SAR影像干涉效果不佳而导致的预计精度不高的不足,通过少量的观测数据可较为有效地预计矿区下沉盆地,对于提高矿山开采沉陷监测与预计的精度有一定的参考价值。     

基于机载LiDAR点云C2C算法的矿山沉陷监测研究

针对地表移动观测站和InSAR技术手段在矿山开采沉陷监测的局限性，利用机载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)采集沉陷区三维点云数据，通过多时相点云构建地表数字沉陷模型(沉陷DEM),获取地表的移动变形特征。然而构建的沉陷DEM包含多种来源复杂且难以去除的噪声，限制了该技术在矿山开采沉陷监测的应用。提出将机载LiDAR点云直接比较的算法(Cloud to Cloud, C2C)进行矿山开采沉陷监测，以榆神矿区某工作面为研究区，将同期水准观测数据作为参考数据，并与三种主流点云插值算法构建的沉陷DEM进行对比，验证该算法的可行性和精度。结果表明，C2C算法能够快速获取高精度的沉陷值，其沉陷精度明显优于通过点云插值算法获取的计算结果，下沉曲线符合矿山开采沉陷的一般规律。该算法可以达到厘米级的精度，为矿山地表移动变形监测和生态环境修复提供了新的参考方案。     

无人机激光雷达矿山开采沉陷监测研究

为了快速、准确、全面监测煤矿高强度大规模开采引起的地表沉陷，以鄂尔多斯王家塔煤矿为例，采用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)测量技术对该矿高强度开采地表沉陷进行监测，给出了数据获取及处理的关键技术及方法；通过对实测点云进行克里金插值得到地面点并建立地表DEM,多期DEM差分处理得到地表下沉盆地，联合中值滤波和双边滤波对下沉盆地进行去噪处理，最终得到高精度的下沉值。结果表明：该技术实测地表DEM精度为15 mm,求出地表沉陷盆地模型中误差为36 mm;可以快速获得丰富的地表数据，得到高精度的地表沉陷盆地信息。     

基于LiDAR DEM不确定性分析的矿区沉陷信息提取

机载LiDAR系统能够快速获取大面积地表高分辨率、高精度的三维点云数据,可用于矿区沉陷信息提取,但LiDAR数据本身的误差、地表覆被和数据处理等会导致生成DEM中存在一定的不确定性。基于研究区2009、2012年2期机载LiDAR点云数据,在LiDAR DEM精度与不确定性分析的基础上,利用模糊推理方法建立了基于坡度、点云密度和地表粗糙度的误差相关表面,用于差值DEM不确定性的量化与DEM最小变化阈值的探测,采用基于权重滤波窗口的贝叶斯估计判定与修正,较精确地获取了研究区地表形变信息;针对地表侵蚀等导致的地形变化信息,在坡度相关性分析的基础上,通过掩膜去除了非开采沉陷导致的地形变化信息,获取了较为精确的沉陷盆地信息。实验表明该方法适用于大面积开采沉陷监测,能够快速确定沉陷区位置,较准确获取沉陷区的分布范围、面积及体积等信息,为开采沉陷监测提供了一种新的技术手段。     

三维激光扫描用于开采沉陷监测研究

三维激光扫描是一种新型测量技术,具有高效、实时、高密度等优点。将三维激光扫描用于开采沉陷监测,提出了获取下沉盆地的数据处理方法,并对其精度进行了讨论。通过实例应用,得到了沉陷区的下沉盆地DEM,直观全面地反映了开采沉陷盆地的形态。     

工作面开采沉陷对农田土壤和植被碳库扰动预评价

为了明确煤田工作面开采沉陷对农田土壤和植被碳库的扰动影响,分别选取了开采沉陷坡面样区和未受开采沉陷影响对照区,在对沉陷样区坡度进行预测的基础上,运用DNDC模型模拟了实验区2013—2015年的农田土壤有机碳储量和植被NPP,并对模拟结果进行分析,同时,对DNDC模型在本研究区的适宜性进行了验证。研究结果显示:(1)在煤田工作面开采沉陷影响下,农田土壤和植被碳库有显著的失碳效应,且随煤田工作面开采工作的持续,其碳损失量越大。(2)在开采沉陷区,坡度的升高是农田土壤和植被碳库储量发生明显变化的主要原因。(3)通过精度评价发现DNDC模型可准确模拟煤田开采沉陷区农田生态系统碳循环过程,基于DNDC模型的煤田开采沉陷下农田土壤和植被碳库扰动预评价精度整体上较好。     

基于激光点云的沉陷区水平位移求取方法研究

三维激光扫描技术可用于监测沉陷地表或地物的垂直方向沉降,但由于缺少同名点信息,很难利用激光点云数据监测沉陷区的水平移动。通过构造水平移动的虚拟监测点,提出了一种水平移动的求取方法。首先,以房屋的移动量代替地表的移动量,将房屋点云的重心作为虚拟监测点;然后,以房屋特征点为参照对开采前后房屋点云数据进行人工粗配准,再使用ICP配准算法进行精确配准;最后,求取配准前后虚拟监测点的空间位置差值,从而求出水平移动量。通过实测点云数据对该方法进行应用研究,证明了该方法的有效性。     

煤矿开采地表沉陷UAV-摄影测量监测技术研究

西部矿区开采地表沉陷大多呈变形速度快、损害程度深、波及范围广的特点,常规观测站已无法适应其高强度开采地表损害监测任务。如何快速、准确、全面地监测煤矿高强度大规模开采引起的地表沉陷与环境损害是矿山企业面临解决的一个关键问题。采用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)摄影测量技术对西部高强度开采的矿区进行地表沉陷监测,给出了基本思路和方法,并以内蒙古鄂尔多斯某煤矿为例进行了应用研究,通过与水准对比评定了UAV摄影测量建立的数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)和沉陷盆地的精度。研究结果表明：UAV摄影测量技术获取的DEM精度为228 mm,沉陷盆地精度为81 mm,沉陷盆地精度为比DEM高程精度提高了64.5%;反演得到的下沉系数与水准求参结果相比,相对误差为1.4%;UAV摄影测量技术可以快速获得地表丰富的遥感影像数据,并可求出“面状”全盆地沉陷数据和可靠的沉陷参数,为矿区生态环境监测以及后续的生态修复和土地复垦提供支撑,研究成果可以为多数西部煤矿开采地表损害监测提供有效手段。     

免像控无人机摄影测量开采沉陷监测方法研究

针对常规全站仪等传统监测方法在矿区沉陷监测中存在的监测周期长、劳动强度大等问题,以山西 某矿区为例,利用免像控无人机摄影测量技术在短期内采集研究区 5 期影像数据,通过对内业数据处理成果密集 匹配点云进行滤波和插值处理得到每期的 DEM 数据,将两时段的 DEM 相减得到矿区地表沉陷盆地,并利用实测数 据对其进行验证。首先分析了监测期间动态沉陷盆地的发展过程,将全站仪实测与无人机沉陷 DEM 提取的下沉 曲线进行对比,计算均方根误差;其次分析了无人机监测的误差来源以及减小误差的方法;最后提取工作面主断面 数据进行多项式拟合,验证拟合后曲线最大下沉值的精度,讨论了开采工作面主断面方向的累计沉降特征,总结了 工作面开采沉陷规律。研究表明：时序无人机摄影测量沉陷数据与同时期的全站仪实测数据对比,平均均方根误 差为 150 mm,拟合曲线的最大下沉监测精度最优值与实测值相差仅 20 mm;随着工作面的推进,地表累计沉降值增 加,矿区沉降总体趋势体现出下沉盆地特征,并且沉陷盆地的发展过程符合开采沉陷规律;免像控无人机摄影测量 技术可以有效监测矿区开采地表沉陷,为无人机摄影测量在矿区开采沉陷监测中的推广应用提供了技术支撑。     

西部山区某矿开采扰动下地形变化特征及致灾点分析

开采后地形变化是煤炭生产面临的现实问题,东部平原地区的开采沉陷问题已经得到了较为细致的研究,但西部山区受地形因素影响,如何准确地获取沉陷数据及地表变化规律仍需进一步探讨。为确定开 采扰动下山区地形变化规律,为矿区地质灾害防治提供技术支撑,以西部山区某矿工作面开采扰动区为例,首先利用无人机快速获取研究区域数字影像,生成多期数字高程模型（DEM）,得到测区下沉盆地,研究地表 随工作面开采的沉陷情况。然后利用DEM提取研究区域的坡度、坡向和起伏度信息,得到该工作面开采前后的地形整体变化情况。研究表明：研究区地表变化受地下采煤活动影响明显,具体表现为工作面开采过后,坡 度整体变缓,起伏度减小,随着后续工作面的开采,坡度和起伏度均有所变大,但是变化较小。利用坡度变化这一特征获取地下开采导致的地表致灾点,结合原始高程、原始坡度和开采沉陷情况分析致灾点的分布形 态,发现致灾点多位于海拔较高、原始坡度较小、植被覆盖率较低的沟谷、道路两侧,通过分析致灾点的位置可为矿区后续边坡治理、道路养护与土地复垦提供技术参考。     

基于D-InSAR技术的煤矿区沉陷监测

煤炭开采引起的地表移动变形时间集中、形变量大,使得基于D-In SAR技术的煤矿区沉陷监测受到了诸多的限制,很难获取准确的地表沉陷信息。为使D-In SAR技术能够更好地应用于煤矿区沉陷监测,采用"两轨法"差分干涉技术处理了多景Radar Sat-2影像数据,通过实验分析了植被因素对影像相干性的影响,探究了监测量级对地表沉陷信息解译结果的影响,并以峰峰矿区的九龙矿为试验区对D-In SAR技术的监测精度进行了分析。结果表明:地表植被覆盖率是影响影像间相干性的决定性因素,在地表植被稀疏的冬季相比植被茂盛的夏季更适合使用DIn SAR技术进行地表形变监测;由于地质采矿条件复杂,导致地表下沉速度超过卫星可监测范围,通常只能准确监测到盆地边缘的形变;当沉降量不超过监测量级时,D-In SAR技术的监测结果与常规水准测量的结果大致吻合;随着相关理论研究的不断深入与处理软件的日趋成熟,D-In SAR技术在煤矿区沉陷监测中的应用前景将更为广阔。     

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。     

大采深厚松散层开采地表沉陷特征

基于地表沉陷的观测数据,分析了极不充分开采移动和动态下沉特征,计算了极不充分工作面开采程度和下沉盆地的范围,详细描述了极不充分开采地表变形以及拐点位置。表明大采深厚松散层开采条件下,在上山方向下沉盆地的边缘即使下沉值很小,也会产生较大的水平移动;极不充分开采时地表下沉盆地十分平缓,且位置偏向上山方向;下沉盆地的拐点位于煤柱的上方而非采空区上方。对于指导相似地质条件下开采,解放建筑物下压煤具有较大的实用价值和指导意义。     

利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数

针对概率积分法开采沉陷预计参数反演时存在算法复杂、计算量大等问题,将具有算法简单、计算量小、精度高等特点的果蝇算法引入到概率积分法开采沉陷预计参数反演中,研究了利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数的基本原理,构造了下沉拟合值与实测值均方差最小的适应度函数模型。结合安徽省某煤矿的实测数据,分别采用果蝇算法、遗传算法以及粒子群算法反演概率积分法开采沉陷预计参数,并以下沉拟合值与实测值的均方差为各算法反演精度的评价标准进行对比分析,结果表明：利用果蝇算法反演出的下沉拟合值与实测值的均方差（33.7 mm）以及相对中误差（1.4%）均小于同类条件下遗传算法、粒子群算法的反演结果,说明果蝇算法适用于反演概率积分法开采沉陷预计参数,对于提高概率积分法开采沉陷预计的精度有一定的参考价值。     

基于SBAS-InSAR的矿区全盆地开采沉陷求参方法研究

传统测量手段监测矿区开采沉陷时所需的成本较高,且无法全面反映地表移动盆地的沉降情况。为了使矿区地表沉陷监测更全面高效,从而获得更高精度的概率积分预计参数,以内蒙古某矿区为例,先采用SBAS-InSAR技术处理27景Sentinel-1A卫星数据,获得2017年9月至2018年7月间的全矿区地表时序形变情况,再结合改进步长的果蝇优化算法实现地表全盆地3 723个点的共同求参。结果显示,工作面开采导致的地表最大沉降量为201 mm,与实测数据相比,其绝对误差的平均值为3.00 mm,相对误差的平均值为9%。研究结果表明:SBAS-InSAR技术与传统手段相比,对于监测矿区工作面开采引起的地表全盆地沉陷具有较大优势;此外,采用改进步长的果蝇优化算法能将全盆地开采沉陷结果用于概率积分预计参数的求取,得到一组效果良好的参数;获得的研究区域最优概率积分预计参数为:下沉系数q=0.33,主要影响角正切tan β=1.83,拐点偏移距s=0.045H(H为采深),开采影响传播角θ0=89°。研究成果为今后矿区地表的开采沉陷监测与概率积分预计参数确定提供了科学依据。     

基于三角形剖分算法的开采沉陷预计系统设计

矿区沉陷预计是开采沉陷研究的重要内容,现有的开采沉陷预计软件多以矩形剖分为基础,存在对凹多边形工作面适应性差、预计结果准确性低等问题。为此,首先采用VB编程语言,基于三角形剖分模型,以改正后的角点坐标为基础,将开采工作面划分为多个独立的三角形;然后运用概率积分法,采用二重变步长辛卜生算法计算每个三角形区域开采引起的移动变形值;最后将三角形单元预计结果进行叠加,实现多个开采工作面地表沉陷的高精度预计及预计结果的可视化输出。试验结果表明：①基于三角形剖分算法的开采沉陷预计克服了矩形剖分预计中的工作面处理难度大、等效剖分等缺点,在满足工程需要的同时,简化了数据处理流程,预计结果的准确性及可靠性得到了进一步提高。②基于三角形分割模型开发的开采沉陷预计反演一体化系统具有良好的稳定性及实用性,可为“三下”采煤方案优化设计、矿区生态环境保护、矿区土地复垦等提供科学依据,为更好地实现绿色开采服务。     

基于沉陷对称特征的近水平煤层开采InSAR三维位移反演模型

利用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术进行煤矿开采沉陷监测时,所获得的雷达视线方向(LOS)位移是地表点垂直向、南北向、东西向三维位移的矢量叠加。将LOS向位移分解为地表下沉及沿工作面走向和倾向水平位移,是研究开采沉陷规律和获取地表移动参数的基础。目前,基于 InSAR LOS位移反演开采沉陷三维位移的主要方法有:利用不同轨道卫星的三幅SAR影像建立LOS位移方程组来求解三维位移分量;根据开采沉陷预计模型将地表水平位移视为下沉的关联函数,由单幅SAR影像来解算下沉及水平位移;或者直接忽略水平位移的影响,将 LOS向位移投影为下沉分量。本文在分析上述方法局限性的基础上,根据近水平煤层开采地表下沉和水平位移关于移动盆地主断面对称的基本特征,建立地表移动盆地对称点上多期InSAR LOS向叠加位移的几何方程组,并对该方程组进行叠加和差分处理,导出LOS向位移反演开采沉陷三维位移的函数模型。在工作面推进过程中,由于地表移动具有滞后性,使得动态沉陷盆地中心偏向开切眼一侧,本文依据移动盆地中央地表下沉达到最大且水平位移趋近为零的特征,基于相邻像元LOS向位移进行叠加和差分,自动搜索出地表移动盆地的动态中心位置,从而实现工作面推进过程中地表动态三维位移的分解。基于Matlab平台对上述三维位移反演模型进行了算法实现,并利用多期InSAR 实测数据进行了模型验证,其下沉和水平位移反演结果与实测资料较为一致,明显优于忽略水平位移而直接分解地表下沉的方法。上述模型能够用于近水平煤层开采地表移动稳定后和动态移动过程中InSAR监测的三维位移分解,具有较好的普适性。