煤礦的開采隨著礦井煤炭容量的降低，整個礦井地質(zhì)表 面的承受能力也在逐步下降，在礦井開采晚期即稱為尾礦， 尾礦產(chǎn)生了大量的廢棄物，其中包含礦物質(zhì)提取物的固體顆 粒以及水和混凝劑和絮凝劑等附加成分的混合物，往往會造 成礦區(qū)環(huán)境污染。特別是，由于潛在的滲水、泄漏和大壩倒 塌，傳統(tǒng)的泥漿形式的尾礦存儲會對尾礦的質(zhì)量造成嚴(yán)重的 環(huán)境風(fēng)險，并且煤礦地面塌陷的主要原因就是尾礦問題處理 不當(dāng)造成的，因此合理處理尾礦以及利用遙感探測技術(shù)對監(jiān) 測區(qū)域的地質(zhì)變化進行分析研究成為解決采煤地面塌陷問 題的主要解決手段之一。

相關(guān)學(xué)者對煤礦地面塌陷問題進行了相應(yīng)的研究，并提出了各種解決方法，主要包含尾礦處理方式、地面遙感探測等。文獻(xiàn)中提出采用脫水手段將尾礦連續(xù)體從低粘度流體變?yōu)楦雍隣畹臓顟B(tài)，同時，該手段會增加尾礦的固結(jié)速率（由于排水造成的體積減少）和尾礦堆的穩(wěn)定性。文獻(xiàn)中提出了一種新的尾礦泥漿處理技術(shù)，該技術(shù)具有沉積角度大，土地占地面積減少，堤岸升高的頻率減少，滲透和穩(wěn)定性 問題減少以及材料分離度降低等優(yōu)點。然而對于低溫條件下的尾礦處理技術(shù)研究較少，與傳統(tǒng)的泥漿儲存方法相比，使用泥漿技術(shù)沉積尾礦需要更多的投資和更高程度的礦山管理，礦山管理作為解決地面塌陷的主要手段，提升管理水平對于減少尾礦損失由顯著效果，文獻(xiàn)中 Rico等人研究了尾礦造成采煤區(qū)地面塌陷的兩個原因：一是氣象事件，如極端降雨和融雪;第二個最常見的原因是管理不善。對于極端天氣可能會對尾礦蓄水層產(chǎn)生較大的影響，如在較 為寒冷的地區(qū)（像我國的東北地區(qū)），寒冷氣候下的凍結(jié)溫 度，可能會引起在蓄水層內(nèi)形成永久凍土層，長期凍土可以 在基質(zhì)保持凍結(jié)的同時增加尾礦的強度，但在解凍時（例如 由于氣候變化），它會對穩(wěn)定性產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面影響，特別是在上游堤防上升的情況下。利用現(xiàn)代遙感技術(shù)來支持對采煤地面塌陷的監(jiān)測，主要通過對尾礦的蓄水量進行遙測， 國內(nèi)外在該領(lǐng)域的相關(guān)研究介紹如下。

利用無人機（UAV）結(jié)合運動回復(fù)結(jié)構(gòu)（Structurefrom Motion，SfM）實現(xiàn)目標(biāo)攝影測量— 所謂 SfM 是一種從計算機視覺和傳統(tǒng)攝影測量技術(shù)發(fā)展而來的低成本地形測量技術(shù)，可快速生成3D 模型。文獻(xiàn)采用 UAV-SfM 應(yīng)用于繪制各個領(lǐng)域的地表位移，如冰川學(xué)和滑坡監(jiān)測等。對于采煤地面塌陷領(lǐng)域的研究較少，本文利用無人機對目標(biāo)采煤區(qū)域地面變化情況進行監(jiān)測統(tǒng)計分析，通過四次的現(xiàn)場測量活動從而收集數(shù)據(jù)，采用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）測量以評估無人機數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。采用 SfM 技術(shù)生成數(shù)字高程模型（DEM）和點云;通過生成差分 DDoS（DEMsofDifference）來估算礦井地面沉降，評估了 DEM 相對于 GNSS 測量的準(zhǔn)確性。

1 研究方法介紹

1.1 研究條件背景介紹

采用四架無人機分別在在3月、5月、7月、9月進行了四次現(xiàn)場測量，測量設(shè)備配置如表1所示。

第一次監(jiān)測事件是在3 月5 日進行的，搭載一臺配備1 200萬像素（MP）佳能 PowershotSX260 HS 相機的 Cryow- ingScout固定翼無人機，飛行高度約為300 米，平均地面速度約為20 米/秒。共獲得664 張照片，地面分辨率約為 10厘米/像素。第二次監(jiān)測事件是在5 月15 日進行的，使用無 人機搭載22毫米鏡頭的18MP 的佳能 EOS M 相機，無人機 飛行高度設(shè)定為150 米，平均地面速度約為15 米/秒，整個采集過程共獲取376張照片，圖像分辨率約為3 厘米/像素。在該兩個監(jiān)測周期內(nèi)分別完成了12 個和15 個地面關(guān)鍵點的監(jiān) 測 （Ground ControlPoints，GCPs），通 過 GR-5 RTK GNSS接收機進行數(shù)據(jù)收集。

7月和9月分別搭載索尼CyberDSC-RX1RII無反光鏡相機，配備42萬像素全畫幅傳感器和35 mm 固定鏡頭。鏡片，兩次監(jiān)測的飛行高度大約為150 m，目標(biāo)飛行速度為14米/秒。分別收集了894 張和711 張照片，在該期間的 GCP用SLC 多功能 RTK GNSS接收機進行測量。在七月的監(jiān)測過程中，收集了20個 GCP，如圖2所示。

圖1 不同時間監(jiān)測的GCPs分布圖

圖2 遙感監(jiān)測過程圖

在9月份的監(jiān)測過程中，收集了11個新的 GCP，并且有 8個現(xiàn)存的保存完好的 GCP 被重新使用，利 用 R8 RTK GNSS接收機在所檢測的采煤地面區(qū)周圍的服務(wù)道路收集了189個 GNSS 地面檢查站，這些區(qū)域是相對穩(wěn)定的監(jiān)測 點，因此，這些測量結(jié)果可以用于估計采用 SfM 方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

根據(jù)目標(biāo)實現(xiàn)的需求，整個遙感監(jiān)測的過成描述如圖2 所示。

2.2 數(shù)據(jù)處理

使用 AGIDOFTPhotoscan軟件進行處理每個監(jiān)測活動的照片，該軟件采用SfM 攝影測量技術(shù)生成密集點云及數(shù)字高程模型（DDEM），使用 GCP 來改善正射校正，如表2所示。

數(shù)據(jù)處理過程中，發(fā)現(xiàn)對于5 月收集的一個 GCP 和7 月收集的一個 GCP，發(fā)現(xiàn)輸入坐標(biāo)與根據(jù)圖像估計的坐標(biāo)之間的距離（即估計的方位誤差）比其他點高一個數(shù)量級并在處理過程中被丟棄。

采用 CloudCompare中進行了不同點云數(shù)據(jù)集的配準(zhǔn)，并進行了手動調(diào)整，并采用了ICP 算法的內(nèi)置“精確配準(zhǔn)”工具。方法介紹如下：

（i）模型構(gòu)建，模型突出圍繞采煤區(qū)域頂部建立的大概穩(wěn)定的服務(wù)道路;

（ii）在精確注冊中利用相應(yīng)的點云分段。易于識別的地形標(biāo)志首先用于手動注冊，然后使用ICP 進行注冊優(yōu)化;最后，將路段的迭代變換矩陣用于全數(shù)據(jù)集的配準(zhǔn)過程。

將九月的數(shù)據(jù)用作協(xié)同注冊點云的基線以及收集的189個 GNSS檢查點。注冊后，點云之間的點對點差異統(tǒng)計數(shù)據(jù)被導(dǎo)出以供進一步分析。將點云數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為全分辨率DEM，并通過 ArcGIS10.5地圖比較 GNSS地面檢查點來評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。最后，生成1 米/像素分辨率光柵 DEM，以簡化數(shù)據(jù)可視化并消除異常值。通過計算各個高程模型之間的逐像素高程差異，在 ArcGIS10.5 中生成突出顯示地面位移量差異的 DEM 的值 ΔZij 如式（1）。

ΔZij = Zij，1 -Zij，2 （1）

其中Zij，1 是時間t1 期間像素ij 的高度，Zij，2 是時間t2 期間像素ij 的高度，并且t2 》t1 。

2 結(jié) 果

利用無人機運動產(chǎn)生的一級數(shù)據(jù)產(chǎn)品是非常高分辨率的正射影像圖，密集點云和柵格DEM。由于飛行高度降低和攝像機質(zhì)量提高，產(chǎn)生的地面分辨率從3 月到9 月得到了提升，地面檢查點與表3中 DEM 值之間的比較表明，地面分辨率的提高伴隨著垂直精度的提高。平均誤差的計算 結(jié)果——— 數(shù)據(jù)共同登記，而平均絕對誤差則更好地突出了單個DEM 的內(nèi)部準(zhǔn)確性，如表3所示。

表3 采集結(jié)果平均誤差記算表

通過記錄采煤地面變化數(shù)據(jù)，因此對于常見的礦產(chǎn)開發(fā) 環(huán)境形成的尾礦主要以尾礦蓄水池的變化判斷礦井地面變 化情況。通過證明，利用無人機可以有效、快速、經(jīng)濟及高效 地監(jiān)控尾礦地質(zhì)在分米范圍內(nèi)的運動。在主動采礦階段，監(jiān) 測蓄水區(qū)的尾礦庫容并優(yōu)化處理技術(shù)具有較高的經(jīng)濟意義。

本文所采用的機遇SfM 方法結(jié)合 UAV 搭載具有以下意義：

1）可作為尾礦表面剖面繪制的有效工具

2）可作為計算尾礦蓄水池蓄水量的數(shù)據(jù)來源;

3）可作為預(yù)測未來更具體地的需求，例如可為礦井維護工作提供支持。

從地質(zhì)技術(shù)的角度來看，UAV-SfM 方法可以幫助優(yōu)化處理方案，例如，它可以幫助決定將蓄水池中的尾礦泵送到哪里，以便盡可能有效地利用儲存能力并檢查尾礦表面坡度。該方法適用于監(jiān)測尾礦表面的變化，但并不能最終解釋變化的原因。

然而在實際使用 UAV-SfM 方法時也會有一些限制。例如在亞北極地區(qū)（如我國的東北地區(qū)），測量的時間受到限制。由于雪蓋掩蓋了地表能見度，尾礦表面每年可能被雪覆蓋的周期大約在半年時間，這就表明 UAV-SfM 方法無法取代冬季期間的其他監(jiān)測方法。同樣強降水和融雪水覆蓋也可以防止或限制無人機的測量;此外，在限制訪問的區(qū)域工作時，應(yīng)考慮在數(shù)據(jù)處理之前可能會被忽視的可能問題（例如，GCP 的布置不合理或者布置點太少），一種選擇是在現(xiàn)場制作低質(zhì)量模型，并在需要時進行補充測量;而對于常規(guī)維護操作中應(yīng)用的方法、工作流程和處理均可簡化，如在正常操作中，使用固定和精確測量的 GCP 及無人機飛行、相機和處理參數(shù)可以通過經(jīng)驗在一段時間內(nèi)得到優(yōu)化。

3 總 結(jié)

本文主要以實際實例介紹了無人機結(jié)合 SfM 技術(shù)生產(chǎn)的數(shù)字高層模型（DEM）在一年的4 個月份進行了采煤地面區(qū)域的地質(zhì)變化情況，通過 DEM 與 GCPs之間的點對柵格比較表明，垂直平均絕對誤差從3 月到9 月發(fā)生了下降，主要原因是地面分辨率（攝像機質(zhì)量和飛行高度）提高以及越來越多的 GCP 分布。在數(shù)據(jù)共同注冊中使用諸如服務(wù)道路之類的穩(wěn)定區(qū)域被證明是用于精細(xì)注冊和映射相對變化的

合適方法，證明了采用無人機搭載各類遙測設(shè)備獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)是足夠準(zhǔn)確的。

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