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...     

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。     

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。针对沉陷盆地和非沉陷区域选用不同的小波参数,先利用非沉陷区下沉值为零的先验条件,对全区域数据进行多层次小波分解,再对沉陷区进行低层次小波分解,最后将两者结果进行镶嵌处理。实测验证表明,经上述小波去噪后的沉陷模型精度得到显著改善,并有效保留了沉陷盆地的细节特征,沉陷模型的总体标准差在50 mm以内,能够满足西部矿区地表大变形监测的基本要求。进一步根据沉陷模型边缘的随机误差特征,提出了基于下沉坡度临界值的沉陷边界提取方法,为机载LiDAR技术用于西部矿区采煤沉陷的高效监测与精细建模提供了可行方案。     

基于 InSAR 技术的开采沉陷影响边界划定方法

开采沉陷影响边界(沉陷边界)是地表建(构)筑物损害鉴定的重要依据。 传统沉陷边界划定方法大都 依赖于矿区地面实测沉降或地下开采进度等资料,对于缺乏地表实测资料的矿区则难以采用传统方法划定沉陷边 界。 合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术可通过存档的 SAR 影像“回溯”矿区高空间分辨率历史变形信息,为不依赖 矿区实测资料的沉陷边界划定提供了新契机。 然而现有的 InSAR 沉陷边界划定方法通常以忽略地表东西向和南北 方向水平移动的矿区 InSAR 沉降为基础,采用下沉 1 cm 等值线作为阈值划定沉陷边界。 该方法未顾及 InSAR 观测误 差差异,导致其划定的沉陷边界可靠性不高,容易“误导”开采损害鉴定。 为克服该局限,提出了一种全新的基于 InSAR 技术的开采沉陷影响边界划定方法。 首先,仅忽略 InSAR 不敏感的南北向水平移动分量,通过融合升降轨 InSAR 观测值获取矿区历史沉降,提高 InSAR 沉降监测精度;其次,以非形变区监测值为样本自适应评估 InSAR 开采沉陷估 计值的整体精度;然后以不同的置信区间为指标选取等值线阈值,并据此划定矿区沉陷边界;最后通过模拟试验和唐 山某矿区的真实数据试验进行了方法验证。 试验结果表明:以 99%置信区间(约 2. 58 倍 InSAR 沉降标准差)为阈值 划定的 InSAR 沉陷边界与参考边界较为接近。     

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。     

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。     

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。     

基于DS-InSAR的西部矿区地表时序沉降监测与分析

针对常规时序合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar ,InSAR）技术在西部矿区受高原堆积型沙丘地貌的影响难以获取足够数量的监测点,无法完整提取矿区地表形变信息的问题,以西部矿区内蒙古石拉乌素煤矿为例,基于覆盖研究区域的52景Sentinel 1A数据,利用一种针对西部矿区高原堆积型沙丘地貌的基于分布式目标InSAR（Distributed Target InSAR ,DS InSAR）的时序地表形变监测方法,获取了2016—2018年研究区域采动引起的地表形变时空分布信息。研究结果表明：在监测时段内矿区地表出现了2处明显的下沉盆地,盆地内垂直方向最大累计沉降超过400 mm;与常规时序InSAR方法相比,该方法可在研究区域内获取更多数量空间分布均匀的监测点,从而更加准确地提取研究区域的面状地表形变信息。与水准实测数据对比结果显示,二者相关系数为0.97,二者间绝对误差较小且误差整体分布合理,表明该方法具有较高的可靠性,能够很好地应用于西部矿区高原堆积型沙丘地貌特征下非充分采动时的地表形变监测。     

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DBD-Net的InSAR矿区开采沉陷盆地检测方法

目前通过合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)检测开采沉陷盆地主要依靠地下开采资料或人为目视解译,针对这一问题,提出一种针对大范围InSAR干涉图的开采沉陷盆地检测网络(Deformation Basin Detection Network, DBD-Net);同时,为了训练该网络,利用矿区的真实差分干涉图数据和模拟干涉数据建立了开采沉陷盆地样本库,在神东矿区和兖州矿区各选取3幅不同时间基线的差分干涉影像对网络性能进行验证。结果表明：DBD-Net在大范围InSAR干涉图中对开采沉陷盆地的平均检测准确度为81.87%,漏检和误检区域大多是噪声严重污染和特征不明显的区域。     

PALSAR数据在矿区地表沉陷监测中的应用研究

本文简述了D-InSAR技术形变测量基本原理,讨论了InSAR技术对地形形变的敏感度和D-InSAR测量的误差源;然后针对数据的处理流程以及处理过程中的重要环节进行论述;通过实例研究PALSAR数据在矿区地表沉陷监测中的应用,并与基于概率积分法的预计结果进行比较分析;最后得出了相应结论并对D-InSAR技术在矿区开采沉陷中的应用做了展望。     

基于“空天地”一体化技术的岩层采动损伤监测与应用

矿区采动损伤监测是研究地表移动变形规律、开采损害预警、减损设计的重要依据。由于西部特殊开采地质条件、生态损伤累积效应和传统开采沉陷监测技术在观测精度、数据处理、成本投入和监测效率等方面的缺陷,从煤炭开采全生命周期角度出发,提出采动损伤科学内涵并构建矿区“空天地”一体化监测技术体系。以神东矿区上湾煤矿12401工作面为研究背景,利用BDS+GPS进行控制测量,为地表形变监测提供高精度空间三维坐标;基于InSAR技术探究地表沉降量和形变速率的时空演化规律;采用无人机与现场实测方法厘清地裂缝发育规律与工作面推进速度、来压步距的对应关系;运用固定站式三维激光扫描精确获得地表下沉量;通过高密度电法和探地雷达揭示地下深层隐伏裂缝的发育趋势与部分岩层的离层现象。研究成果发现开采后地表存在抬升现象,在抬升与下沉交界处容易形成地裂缝。中部动态裂缝宽度变化存在“单峰裂隙”与“双峰裂隙”演化规律,前峰裂缝宽度约为后峰的1.5倍,前后峰值间隔10 d左右。通过InSAR精细观测区、GNSS控制点与三维激光扫描结果进行多源数据融合,得到工作面地表沉降云图和采动损伤数据信息,厘清基本顶周期来压、主关键层破断与地表...     

基于SBAS-InSAR技术的矿区开采损害鉴定研究

为了实现矿区开采沉陷损害的高效可靠鉴定,以山西东坡煤矿开采井田为研究对象,利用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术监测分析了该区域矿区开采所引起的地表形变,同时基于概率积分模型预计了该矿区开采移动变形情况,随后利用边界角确定了开采边界,结合实地调查最终确定该井田开采是否会对矿区附近某村庄产生损害影响。结果表明：分析矿区在2007年1月至2019年4月期间InSAR形变监测结果以及预计的地表移动变形发现,该村庄始终处于由边界角确定的开采损害边界以外,同时结合实地调查发现建构筑物未有采动损害迹象。     

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。     

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。     

InSAR拓展和融合技术在矿山开采监测中的应用

对InSAR及其拓展技术和融合技术在矿山开采监测中的应用可行性进行了研究。通过分析,认为该技术在矿区的应用不只限于地表沉陷监测,而且还可在矿区尾矿石失稳效应及自燃监测、矿区地形图的修测补测、违法矿井开采监测等领域中发挥重要作用。由此可见,InSAR技术在矿山开采监测中的应用前景非常广阔。     

利用差分干涉测量技术监测煤矿区开采沉陷变形的初步研究

近年来,差分干涉测量技术（D-InSAR）越来越多地被应用于地表沉陷变形监测方面,如地震、地下水过度开采等造成的地表形变,地下煤炭资源开采所造成的地表形变具有影响空间范围小、沉降速度缓慢的特点,而差分干涉测量的精度又易受大气、时间和空间基线等因素的影响,因此,利用D-InSAR对煤炭资源开采沉陷所造成的形变进行监测,具有更大的难度。为了验证D-InSAR技术对于该类沉陷的监测能力,选择了地表观测记录资料较为翔实、沉陷灾害比较严重的山西潞安矿区作为研究区域。结果表明,利用D-InSAR技术可以比较容易地确定地表沉陷的位置和分布范围,具备监测采煤沉陷地表变形的能力。下一步的研究,是希望建立基于D-InSAR技术的稳健、经济、高效的煤矿区开采沉陷变形监测系统。     

基于多源遥感监测的煤矿开采沉降及矿区环境变化分析

煤矿的开采会导致地面下沉、塌陷，从而对植被、农作物等矿区环境造成影响。采用多源遥感手段，对矿区地表变化及矿区环境及时监测具有重要的作用。由此，以平顶山煤矿为例，采用InSAR技术，使用43景Sentinel-1A影像获取煤矿开采区的形变情况；针对因煤矿开采而导致的地表环境变化，采用Landsat 8光学影像使用支持向量机和随机森林方法提取地表覆盖情况。研究结果表明：D-InSAR技术可以快速判断沉陷区域的大致范围，而Stacking-InSAR和SBAS-InSAR技术则可以反演出研究区的形变速率和时序形变数值，在研究内区形成量级、范围大小不一的沉降漏斗，耕地面积的变化与煤矿的开采力度呈负相关、植被的面积从减少到增多。此结果对煤矿开采区的沉降范围、形变数值及生态环境修复具有一定的参考意义。     

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。