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。     

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。     

三维激光扫描技术在沉陷监测中应用问题探讨

为了研究三维激光扫描在沉陷监测中应用的可行性、监测精度以及参与求参点的密度,采用三维激光扫描仪对开采引起的地表沉陷进行了观测,得到了整个区域的下沉值,通过设置部分固定测点,得到水平移动值.对这些数据,基于概率积分模型,使用非线性最优化方法求取了参数.研究结果表明:三维激光扫描可以应用于沉陷监测,获取沉陷盆地;监测精度可以达到毫米级,满足沉陷监测的要求;当采样间隔与采深之比达到2%时,即可求得稳定的与下沉值相关的参数,通过在工作面4个角点分别设置2～3个固定测点可获得水平移动系数.     

基于BP神经网络的岩移监测站缺失点数据插补

岩层移动监测是研究开采沉陷问题最有效的方法。由于监测时间长、地表积水、人为损坏等原因,监测点极易缺失。研究缺失监测点的数据插补模型对提高岩移监测数据的利用率、总结开采沉陷规律等都具有重要意义。提出了采用BP神经网络模型进行缺失监测点的数据插补的思路,并采用Matlab实现了该模型。研究结果表明,人工神经网络模型能够很好的逼近地表沉陷盆地,用此模型作为岩移监测点数据插补是完全可行的。     

基于BP神经网络的岩移监测站缺失点数据插补

岩层移动监测是研究开采沉陷问题最有效的方法。由于监测时间长、地表积水、人为损坏等原因,监测点极易缺失。研究缺失监测点的数据插补模型对提高岩移监测数据的利用率、总结开采沉陷规律等都具有重要意义。提出了采用BP神经网络模型进行缺失监测点的数据插补的思路,并采用Matlab实现了该模型。研究结果表明,人工神经网络模型能够很好的逼近地表沉陷盆地,用此模型作为岩移监测点数据插补是完全可行的。     

矿区开采沉陷预计的Geomagic法

利用三维激光扫描技术监测矿区开采沉陷,效率较高,但观测点云数量大、处理困难,目前缺乏成熟的软件进行矿区点云数据分析。为有效处理沉陷区的点云数据并实现沉陷区3D比较、剖面分析和开采沉陷预计参数求取,提出了一种矿区开采沉陷预计的Geomagic法。以某矿为例,首先利用Geomagic Studio软件建立了矿区数字地面模型(Digital terrain model,DTM);其次研究了开采沉陷发生前后的矿区数字地面模型3D对比方法,利用Geomagic Qualify软件分析得到沉陷区地表下沉三维视图;然后对地表下沉三维视图进行了剖面分析,提取走向方向与倾向方向的剖面点下沉值;最后利用剖面点下沉值求取了开采沉陷预计参数,并计算了剖面点的下沉预计值,将下沉预计值与提取的下沉值进行了对比分析,可知下沉拟合准确度达到92%,表明计算出的开采沉陷预计参数具有较高的精度,对于进一步推动三维激光扫描技术在矿区开采沉陷监测预计方面的应用有一定的参考价值。     

山区工作面开采地表沉陷监测分析

通过在山区某矿区其中一个工作面的地表设置移动观测站,在采动过程中对观测点进行定期观测获取点位移动数据,并对所获得的数据进行整理、分析。运用矿山开采沉陷的基本理论求取角量参数,着重介绍此过程中山区工作面开采地表沉陷监测的特殊之处,为提高山区工作面开采地表沉陷监测质量积累经验。     

矿区沉陷DEM多重滤波方法研究

针对传统地表移动监测方法周期较长、工作量大的问题,通过无人机LiDAR和点云滤波获取地面点云,并构建沉陷DEM,实现地表沉陷监测的方法具有快速、高效的优势;由于现有点云滤波和插值算法构建的沉陷DEM模型仍会包含噪声,限制了该技术在矿区的普及,因此,进一步研究了沉陷DEM噪声的去除方法,对比分析了多重滤波与经典滤波方法。实验分析结果表明：在几种去噪方法中,中值滤波组合维纳滤波的去噪效果最好,保留了下沉盆地的细节特征,能够满足矿区地表形变监测的基本要求。     

三维激光扫描技术在地表沉陷监测中的应用

首先阐述了三维激光扫描系统的数据采集流程,然后介绍了点云去噪、配准、拼接等数据预处理的方法,并将三维激光扫描技术与RTK技术相结合应用于地表开采沉陷监测中。实践表明,利用三维激光扫描技术可以满足矿区地表开采沉陷监测的需要。     

开采沉陷移动变形数据处理与预计一体化系统

针对矿山开采沉陷地表移动变形数据处理量大、预计参数求取不稳定等不足,在借鉴和总结不同计算机语言开发系统优缺点的基础上,利用C#编程语言,结合Word和CAD开发出开采沉陷移动变形数据处理与预计一体化系统。该系统集成了数据管理、移动变形计算、输出报表以及契合CAD的移动变形曲线绘制功能,并构建了基于人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)的Logistic单点沉陷预测模型。将该系统应用于顾桥矿1414(1)工作面,试验结果表明：①系统兼容性强、操作简便,提高了开采沉陷地表移动变形数据处理的准确性和效率,可将下沉、斜率、曲率、水平移动、水平变形曲线和相应的煤层按一定的比例在CAD软件上成图,便于从图中求取地表移动盆地各角量、距离参数以及任意点的对应值,克服了传统方法只能查看、无法定量分析的不足;②结合实测下沉数据,将基于AFSA的Logistic单点预测沉陷模型进行了应用,选取的2点绝对误差最大值分别为143.6 mm、132 mm,拟合中误差分别为65.6 mm、55.8 mm,求取参数的拟合效果符合工程应用要求。     

基于遥感测绘技术的矿山开采沉陷监测方法研究

为了提升矿山开采沉陷监测方法的监测精度,缩短整体监测周期,解决矿山开采地表动态沉陷数据采集不及时问题,融入遥感测绘技术,提出了一种新的矿山开采沉陷监测方法。通过遥感无人机的航飞方案进行全方位的设计,为后续的沉陷监测提供基础保障;获取矿山开采中不同时期的点云数据,采用滤波算法处理点云数据,实现矿山开采沉陷数据滤波降噪;基于遥感测绘技术提取矿山开采沉陷量,实现矿山开采沉陷监测。通过实测分析可知,新的沉陷监测方法,其矿山开采沉陷监测值与沉陷实测值之间的偏差较小,监测结果准确率均在95.03%以上,具有较高的可行性。     

基于静态GNSS双基线的山区地表开采沉陷监测方法

对山区地表开采沉陷进行高精度监测是现阶段山区地表开采沉陷问题研究的热点和难点。对当前常用的开采沉陷监测方法的优缺点进行了分析,指出GNSS静态测量模式仍是当前山区地表开采沉陷监测的首选方法。但由于地表开采沉陷监测网型特殊,采用传统GNSS静态监测方法需要的控制点多,极大浪费人力、物力和财力。基于CORS测量原理,提出了静态GNSS双基线测量方法,讨论了该方法的实际操作技术流程和数据处理方法,并进一步分析了该方法的优越性。以某矿22618工作面地表控制点和部分监测点的其中4期监测数据为例,分析了采用静态GNSS双基线法监测山区地表开采沉陷的误差,结果显示,控制点和所选监测点解算的高程中误差最大为4.4 mm,通过对比分析控制点各期高程的高差互差,可知误差均未超过3 mm,进一步证实了该方法的有效性。在上述分析的基础上,针对该矿22618工作面采用所提方法进行了地表开采沉陷监测,获得了该地质采矿条件下的地表开采沉陷的部分角量参数。研究结果对于进一步丰富和完善山区地表开采沉陷监测理论体系具有一定的参考价值。     

基于VB的某铁矿山地表沉陷预警信息系统开发

为减少矿山地表开采沉陷对矿区居民生活及生态环境的影响,采用VB语言开发了矿山地表沉陷预警信息系统。针对GIS软件的使用兼容性,以MapX为开发平台、VB为开发环境,采用ID编码关联技术建立了逻辑数据库,结合沉陷理论模型、概率积分模型、预警模型以及集成二次开发技术,采用可视化开发工具 Visual Studio 2008开发并实现了数据可视化入库。详细分析了该系统的数据库设计、系统结构及功能设计流程,并结合安徽某铁矿山实测数据,绘制了该矿区走向和倾向的地表下沉、水平移动、曲率、倾斜、水平变形曲线图。研究表明：该系统能够准确计算各监测周期的地表沉陷最大值,并与预警极限值进行对比计算,通过曲线图直观地显示出地表沉陷监测点的下沉情况,初步判断是否超过预警值,最终实现地表沉陷预警,对于确保该矿山安全生产有一定的参考价值。     

特征区域最近点迭代地表移动分析算法

为了获取人员难以到达的陡坡、悬崖等危险地形的地表移动和变形值,采用三维激光扫描技术对其进行精细测量,结合点云特征区域提取和最近点迭代(Iteration Closest Points,ICP)算法,对点云分析方法进行了深入研究,提出了特征区域最近点迭代地表移动分析算法(Surface Movement Analysis Algorithm Based on Feature Region Iteration Closest Points,FRICP)。该算法通过点云滤波处理,实现地面点和植被点有效分离;在此基础上,将法向量和植被高程信息相结合,提取点云中的特征点;再对同一区域地面特征点进行聚类分析,形成特征区域;然后建立球形搜索区域及特征度量指标,匹配多期同名特征区域;最后使用ICP算法对同一地点不同时期的观测点云进行计算,利用获得的坐标变换参数求取地表移动值。采用某矿开采沉陷区山坡移动监测数据进行了算法验证,结果表明:FRICP算法可以准确获取山地边坡的移动和变形值,与人工精确判读结果相比,三维坐标最大偏差为12 mm,最小偏差为3 mm。FRICP算法可同时计算地表下沉和水平移动值,...     

基于Matlab曲线拟合求取地表沉陷预计参数的程序实现与优化

为解决煤矿地表移动观测站实测及数值模拟或相似材料模拟试验数据的概率积分法地表沉陷预计参数的科学、准确求取,以概率积分法为基础,应用Matlab编写了实测或试验数据曲线拟合求取地表沉陷预计参数的程序,实现了求取地表沉陷预计参数的计算机处理;对于不同工作面位置采厚的变化,提出了将实际采掘工作面以水平面划分为多个不同煤层厚度工作面叠加来进行地表沉陷预计参数求取的方法;对于矿图原始坐标位数较多、采深较小的工作面拟合求参过程中的计算容易溢出与计算速度问题,提出了对地表沉陷预计公式先降低计算坐标位数再将求取结果坐标位数提升的方法。研究结果表明:对变采高工作面地表沉陷预计参数求取,沿水平面划分为多个煤层厚度的工作面叠加求参法,减小了工作面平均采高法与垂直划分法的预计参数求取误差,尤其解决了工作面垂直划分法求参中拐点偏移距的离散性问题;同时对矿图原始坐标位数较多的煤矿区,对地表沉陷预计公式中的坐标处理方法,提升了计算速度,解决了计算容易溢出的问题。     

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。     

基于三维激光扫描的红层软岩变形及侵蚀量计算研究

针对红层软岩风化较快及上部岩体易产生侵蚀等特点,顾及传统监测方法工序复杂、时间长、效率低、监测难度大等问题,提出采用三维激光扫描技术对岩体进行非接触式变形监测分析的方法.通过三维激光扫描获取红层软岩多期点云数据,并进行配准、滤波、抽稀等数据预处理工作;利用Geomagic系列软件对配准后的多期点云数据进行分析,提取目标...     

基于无人机LiDAR的榆神矿区采煤沉陷建模方法改进

煤矿地表沉陷监测中常规的大地测量和InSAR等遥感手段均有一定的局限性。利用无人机LiDAR对沉陷区进行地面扫描,通过多期数据叠加可快速获取地表沉陷盆地的精细特征。然而,按现有的主流点云滤波及插值算法所构建的沉陷模型往往包含显著噪声,限制了该技术在矿区的实际应用。以榆神矿区某开采工作面地表为实验区,针对其地形起伏而植被覆盖度较低的地理环境,利用低空无人机Li DAR获取2期4组地面点云数据,结合常规地表移动实测数据,研究基于激光点云的矿区沉陷建模改进方法。分别采用专业化数字高程模型插值、反距离权重插值、克里金插值、自然邻域插值、样条函数插值及三角网渐进加密滤波、基于高程阈值的滤波、多尺度曲率滤波、基于坡度阈值的滤波、渐进形态学滤波等主流点云插值和滤波算法,构建实验区数字高程模型(DEM)并进行误差对比分析,发现专业化数字高程模型插值及三角网渐进加密滤波算法的效果相对较优,但两期DEM叠加生成的初始沉陷模型仍然精度不足,主要包含点云平面位置误差、非地面点噪声、点云内插误差、水域覆盖范围变化等引起的模型误差。在分析上述误差分布特征及其改进途径的基础上,提出基于小波阈值的沉陷模型去噪优化方案...     

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。     

平朔井工一矿太西区4煤综放开采地表沉陷规律

为掌握本矿区浅埋深厚煤层综放开采条件下的地表沉陷规律,并为"三下"采煤提供基础数据,中煤平朔集团有限公司在井工一矿太西区14106和14107工作面建立了地表移动观测站。并按相关技术要求进行了观测,对观测数据进行了整理、分析,掌握了该采矿地质条件下的地表沉陷特征,求取了地表沉陷计算参数及部分地表移动角量参数。通过对测点地表移动期下沉速度及下沉量的分析,得出了浅埋深综放开采相对深部开采具有地表移动活跃期短,但最大下沉速度较大,地表移动剧烈,移动活跃期地表下沉量占总下沉量比例较大的特点。