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。     

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。     

西部黄土高原矿区采煤沉陷多源遥感监测技术进展与展望

西部黄土覆盖区是我国重要的煤炭生产基地,地貌及地质采矿条件复杂,黄土层厚度巨大,开采沉陷具有不同于其它矿区的特殊性,地表下沉速度大,起动距偏小,采动裂缝等非连续破坏更为严重,地表沉陷盆地形状和沉陷变形分布特征更为复杂多变。在当前技术条件下开展地表沉陷的高效监测和定量评价仍面临一定困难。近年来,合成孔径雷达干涉测量(InSAR)、无人机摄影测量(UAV photogrammetry)、激光雷达(LiDAR)等多源遥感技术迅速发展,其具备的非接触式观测、大范围覆盖、高时空分辨率等特点,能够实现地表沉陷连续性、动态性和全面性监测,通过多源观测数据的融合处理,可为西部矿区开采沉陷高效监测提供新的技术途径。综述了多源遥感技术在矿区沉陷监测中的应用进展;通过现场试验探索了InSAR、UAV photogrammetry、LiDAR用于黄土高原矿区沉陷监测的实际效果,发现在地貌复杂、地形起伏和植被覆盖及地表大梯度形变条件下,InSAR干涉失相关和大气延迟等各种误差过大;无人机航测影像构建的三维模型受植被和地形影响导致地面模型的高程精度不足;无人机激光扫描受地形坡度、点云密度和地表点水平移动的综合影响...     

用三维激光扫描技术监测矿山开采沉陷

经典地表沉陷监测方法具有工作量大、监测点保护困难、监测时间长、监测成本高等缺点,难以适应实时化矿山开采沉陷监测的需要。为此,以某矿山为例,结合三维激光扫描技术,提出了一种矿山开采沉陷高精度监测方法。在分析三维激光扫描技术工作原理的基础上,首先对矿区生产概况、监测方案、地表移动监测站设置方案进行了分析;然后结合MATLAB软件,利用分离非地面点和地面点、去除孤立点、拼接点云数据等方法处理经三维激光扫描得到的沉陷数据,并基于矿区2014年10月、2016年10月两期三维激光扫描数据,利用Kriging算法分别建立了矿区地表下沉盆地数字高程模型(Digital elevation model,DEM),对矿区地表沉陷进行分析;最后选取了矿区若干有代表性的监测点的开采沉陷监测值与对应的水准测量结果进行了对比分析。研究表明:监测结果与实测值的误差达到毫米级,反应出利用三维激光扫描技术不仅可快速获取矿区开采沉陷监测数据,而且可对开采沉陷进行高精度监测,对于进一步研究矿区开采沉陷规律、提高矿区开采沉陷监测效率有一定的参考价值。     

三维激光扫描监测开采沉陷的精度分析

为了克服传统地表沉陷观测时间长、工作量大、观测费用高、测点难以保护等缺点,采用三维激光扫描现代化测绘新技术,对高强度长壁综采放顶煤开采引起的地表沉陷盆地进行了现场三维激光扫描观测。通过对三维激光扫描观测数据的处理,并与传统地表移动观测站的结果进行对比分析,建立了高强度开采地表下沉陷盆地的三维数字高程模型。结果表明:三维激光扫描技术能够快速高效地获取整个下沉盆地的沉陷数据,所测的中误差为0.012 7 m,应用于煤矿地表沉陷的观测是可行的。同时在开采沉陷数据采集效率、速度等方面具有明显的优势,具有较好的推广应用前景。     

矿区地表沉陷监测中RTK代替四等水准的可行性分析

针对矿区地表沉陷监测工作中四等水准测量耗时耗力的问题，从RTK测量精度以及测量误差对地表沉陷预计参数的影响程度的角度，探讨了RTK在矿区地表沉陷监测工作中代替四等水准的可行性。研究得出:RTK的高程精度约为20 mm，不满足开采沉陷10 mm的精度要求，不能直接代替四等水准进行沉陷监测工作；通过正交设计对概率积分参数敏感性分析得到，下沉系数q属于敏感因子，开采影响传播角θ属于最不敏感因子，主要影响角正切tan β影响介于两者之间；通过在下沉值中加入中误差分别为10，20，30 mm的随机误差，反演参数值，分析测量误差对参数的影响，结果显示RTK误差对预计参数的影响不足6%，此时RTK误差对预计参数的影响较小，求参结果可靠。结果表明，RTK可用于地表预计参数工作的进行，对地表沉陷预计参数求取的后续工作有指导性意义。     

浅析D-InSAR在煤矿开采沉陷监测中的应用

文章通过分析合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术在矿区的应用,为矿区开采沉陷监测怕进一步研究和应用提供新的技术方法,从而弥补常规沉陷监测技术的不足,为开采沉陷预计等提供更多数据。该文分析了国内外合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和D-InSAR技术发展及其在矿区地表沉陷监测中的应用成果和存在的问题,提出一些解决方法,并为实现煤矿区开采沉陷实时动监测等提供技术支持。     

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SAR技术的开采沉陷全盆地分区形变提取方法北大核心

针对合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)和偏移跟踪(Offset-Tracking,OT)技术在沉陷盆地边缘小形变和中心大形变交汇区域适用性低的问题,提出1种融合累积DInSAR和自适应OT的开采沉陷全盆地分区形变提取方法;该方法以相干系数和地表形变梯度为阈值,将矿区开采沉陷盆地划分为3种不同形变量级区域。以大柳塔煤矿52303工作面开采沉陷盆地为研究对象,结合同期现场实测数据对比验证,采用融合方法得到的中等量级形变监测结果均方根误差(RMSE)小于0.05 m,研究区地表完整形变RMSE小于0.11 m。融合方法为实现矿区开采沉陷盆地进行精细监测提供1种新的路径。     

提高CORS RTK测量精度的卡尔曼滤波算法

结合开采沉陷监测的特点,以煤矿开采沉陷自动化监测系统的实时数据采集终端系统2min内各历元采集的坐标及精度为基础,构建卡尔曼滤波模型,以进一步改善移动终端CORS RTK测量精度。利用地表移动观测站的实测数据,通过与CORS RTK测量、水准测量结果的比较分析,滤波后的测量精度得到了较好的改善,平面测量精度和高程测量精度均可达到±10.0mm,能基本满足开采沉陷监测的精度要求。     

基于D-InSAR监测黄土沟壑山区采煤引起的地表沉陷实验研究

针对黄土沟壑区煤矿开采引起的地表形变,探讨D-InSAR技术监测的可行性。以彬长矿区亭南煤矿为例,采用5景Sentinel数据进行差分干涉处理,生成矿区形变结果并与水准数据进行对比分析。结果表明:水准数据与D-InSAR处理的形变结果有着差异,不过两者在走势上是大致相同的,D-InSAR技术能够反映出黄土沟壑区地表沉陷趋势。将雷达视线方向形变转换为地表三维形变,D-InSAR监测数据能够更好地反映矿区地表移动规律。     

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SBAS-DInSAR的大宁矿区多工作面开采地表沉陷规律研究

针对常规DInSAR监测方法对多工作面开采沉陷预计难度较大的问题,以大宁矿区为例,利用小基线集技术对研究区9景PALSAR数据进行时序处理,去除轨道误差、残余数字高程模型误差和大气延迟误差,得到研究区沉降速率图、时序累计沉降图,并利用实测数据对SBAS-DInSAR的反演结果进行验证。首先分析了2007年1月—2008年7月的矿区地表沉降速率;其次选择了沉降范围较大的研究区东部P101、P102、P103工作面作为研究对象,分析正在开采的工作面对已采工作面的影响;最后讨论了开采工作面走向和倾向方向观测点的累计沉降特征,总结了矿区多工作面开采沉陷规律。研究表明:矿区开采工作面上方地表发生的沉降范围广、速率快,在多工作面开采作业条件下,相邻工作面的开采会使已采工作面上方的地表移动衰退期延长,且随着时间的推移,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;SBAS-DInSAR技术可以有效监测矿区多工作面开采地表沉陷,可为类似矿区开采沉陷高精度监测提供参考。     

基于SBAS-InSAR的大采深条带开采地表沉降监测与特征分析

矿区地下开采造成地表不同程度的沉降,引发安全隐患,InSAR技术是地表变形监测 的重要手段之一。项目利用31景Sentinel-1A影像,基于SBAS-InSAR技术,通过去除地形误差、轨 道误差及大气延迟误差等,获得下沉盆地年平均沉降速率达到61 mm/a,最大沉降127 mm,整体呈 现下沉趋势,不均匀沉降较为明显,局部区域沉降量持续增大。统计下沉盆地沉降面积发现,沉 降量大于100 mm的沉降面积达到0.32 km2,累计沉降面积达到4.33 km2,沉降面积呈现逐渐增加 的趋势;将SBAS-InSAR结果与水准数据对比分析,均误差为2.9 mm,两者结果基本吻合。从SBAS 结果提取研究区下沉盆地的剖面时序沉降信息并做高斯曲线拟合,曲线形态与开采沉陷概率积分 法特征一致。研究表明：基于SBAS-InSAR在大采深条带开采矿区地表变形监测中是可行的,受条 带工作面开采的影响,引发相邻老采空区持续发生沉降,地表变形较小,地表移动范围大, SBAS-InSAR可以有效得到全盆地、全要素地表变形信息,为类似矿区开采沉陷高精度监测提供参 考。     

江西盘古山钨矿区开采沉陷预计的GA-SVA算法

传统矿山开采沉陷监测方法存在耗时较多且精度不高等不足,且难以对矿区开采沉陷发展趋势进行准确预计。以江西盘古山钨矿区为例,将遗传算法(Genetic algorithm,GA)与支持向量机(Support vector machine,SVM)算法相结合,提出了一种基于GA-SVM算法的开采沉陷预计方法。首先利用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行选择、变异和交叉,生成精度符合要求的数据集群;然后采用GA-SVM算法对概率积分法开采沉陷预计参数进行了训练,对矿区开采沉陷进行了预计。研究表明:基于GA-SVA算法的开采沉陷预计值与实测值的误差小于5%,基于该算法的预计值构建的矿区数字高程模型(Digital elevation model,DEM)与基于实测数据构建的数字高程模型(DEM)具有高度的一致性,表明利用所提算法预计矿山开采沉陷具有较高的精度。     

应用Sentine1-1A卫星数据对宁东煤炭基地进行沉陷监测试验研究

西部黄土高原煤炭开采造成的地表沉陷严重威胁煤矿安全生产,利用InSAR技术监测地表沉陷已成为矿区监测新途径。文中使用Sentinel-1A数据对宁东金凤煤矿探测,得到沉降图,并插值失相干区域的形变数据得到整个矿区的沉陷数据,为矿区灾害预警提供决策信息。     

高精度矿区地表沉陷远程监测系统构建与应用

针对目前矿区地表沉陷监测方法普遍存在监测精度不高、无法实现实时监测的问题,采用振弦式静力水准仪作为传感器、GPRS(General packet radio service)无线传输技术作为数据传输手段,构建了一套高精度矿区地表沉陷监测系统。详细介绍了该系统的基本架构及工作流程,并进行了长时间的性能测试,认为该系统可以实现实时监测,稳定性较好。将该系统应用于山西某煤矿进行了为期9 d(2017年4月2日~2017年4月10日)的开采沉陷监测试验,研究表明:系统监测值与相应的精密水准测量数据的最大误差仅为0.425 mm,明显优于GPS 5 mm的监测精度,可见该系统的开采沉陷监测精度较高,有一定的实用价值。     

矿区地表移动"空天地"一体化监测技术研究

矿区地表移动观测是研究开采影响规律、损害防治、矿区地质灾害预警、开采减损方案设计或优化的主要手段和依据。因观测技术的局限性和矿区地形条件的复杂性,使得观测工作在观测精度、观测效率、人力投入、经济成本及数据处理等方面难以满足实际需求。为实现复杂地形或大区域条件下矿区地表移动的高效、高精度观测,阐述了目前矿区常用的精密水准测量、导线测量、GNSS测量技术、InSAR测量技术、无人机遥感测量技术、激光雷达扫描技术在观测精度、作业效率、数据可靠性等方面的优势和不足;针对传感器空间位置特征、数据采集特征以及数据的可融合性,提出了传统高精度测量与现代高效快速大范围测量相结合的空天地一体化监测技术,建立了集数据采集、数据处理及结果展示为一体的空天地一体化监测体系;提出了数据采集以高精度、高效率、低成本,数据处理以高质量、快速,结果展示以直观、全面的空天地一体化监测准则。采用InSAR、GNSS、三维激光扫描技术在神东上湾矿进行了监测,较好地分析了地表下沉分布特征,协同监测结果表明,在开采面积0.58km~2时,地表沉陷面积0.71 km~2,最大下沉量5 812～6 300 mm,下沉系数0.68～0.72,与动态实时监测结果一致。应用结果表明,空天地一体化监测多源数据融合方法,可以满足浅埋、高强度开采、复杂地形及植被影响矿区的地表移动观测需求。     

基于SBAS-InSAR的窑街煤矿开采沉陷研究

基于SBAS-InSAR技术,利用84期Sentinel-1A数据,对窑街煤矿矿区2014年10月至2018年9月期间地表形变进行监测,获取研究区时间序列地表形变信息。研究发现矿区范围内存在三处开采沉陷区,提取沉陷影响面积,并对时序沉陷规律进行分析。最大累积沉陷值达到350 mm,沉陷中心区最大年平均沉陷速率约为200 mm/a,沉陷区位置与煤矿开采工作区一致。研究表明SBASIn SAR技术可以有效应用于开采沉陷区的识别与监测,为采空区灾害的预防及治理提供技术服务。