多源數(shù)據(jù)支持下的露天礦邊坡監(jiān)測

劉士彪，劉昭華，程雨婷

(1.江西理工大學(xué) 建筑與測繪工程學(xué)院，江西 贛州 341000；2.北京市勘察設(shè)計研究院有限公司，北京 100038)

隨著露天礦山開采的深度不斷增加，同時礦山管理人員安全意識不斷提高，對礦山邊坡穩(wěn)定性監(jiān)測越來越重視。單一監(jiān)測方法獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)有限，不能全面真實的反映邊坡實際變形情況，降低了監(jiān)測成果的準確性[1]。如何將單一監(jiān)測數(shù)據(jù)整合到一起，高效的利用多源監(jiān)測數(shù)據(jù)建立高質(zhì)量的邊坡模型，對邊坡進行整體監(jiān)測，是亟需解決的問題。

國內(nèi)外很多學(xué)者在邊坡監(jiān)測方面取得很多成果，如學(xué)者何秀鳳[2]將GPS技術(shù)應(yīng)用于邊坡監(jiān)測；學(xué)者[3]基于測量機器人的接口研發(fā)了一套邊坡變形監(jiān)測及預(yù)警分析系統(tǒng)；學(xué)者Thomas[4]等人利用近景攝影測量技術(shù)在大壩的變形監(jiān)測中得到較好的驗證；學(xué)者楊化超[5]等人將近景攝影測量技術(shù)應(yīng)用在礦山地表沉降監(jiān)測并得到較好的監(jiān)測成果；但是這些研究大多數(shù)是針對特定適合的環(huán)境下選取測量技術(shù)，不存在普適性。像測量機器人邊坡監(jiān)測，只能進行通視點的監(jiān)測而且監(jiān)測點個數(shù)有限，導(dǎo)致監(jiān)測區(qū)域較小，不能反映邊坡整體變化；近景攝影測量技術(shù)通過相機曝光獲取被測物體的大量信息，進而反映出邊坡的整體變化，但絕對精度較低，不能精準監(jiān)測邊坡重要位置的變化情況。本文針對以上問題提出了一種基于最優(yōu)權(quán)法進行多源數(shù)據(jù)的融合計算與分析的多源信息整合的邊坡監(jiān)測方法，針對廣州市某露天礦山邊坡采用測量機器人點監(jiān)測和近景攝影測量面監(jiān)測的影像數(shù)據(jù)，進行監(jiān)測數(shù)據(jù)的整合分析，并通過三維激光掃描儀獲取邊坡點云數(shù)據(jù)來檢驗測量機器人采集的點數(shù)據(jù)和近景攝影測量技術(shù)獲取的影像數(shù)據(jù)整合質(zhì)量是否符合露天礦邊坡的精度要求。結(jié)果表明，在相關(guān)性較好得前提下進行多源信息整合分析可以更好地保證露天礦邊坡監(jiān)測整體性及準確性。

1 測量機器人(RTS)點監(jiān)測和近景攝影測量面監(jiān)測

利用TM30測量機器人進行邊坡點監(jiān)測[6]，主要監(jiān)測垂直沉降量Z和水平位移量X、Y變化量。再利用近景攝影測量技術(shù)獲取整個坡面不同時段的影像數(shù)據(jù)資料，通過監(jiān)測點的數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)整合，從而獲取整個坡面滑動的區(qū)域及重要監(jiān)測區(qū)域的位移和沉降情況。

1.1 監(jiān)測方法

邊坡變形監(jiān)測點采用三維監(jiān)測，既測定其平面坐標及其水平位移，也測定其高程及其垂直變化。采用極坐標法觀測，在首先對基準點觀測檢核基礎(chǔ)上，再對變形點進行測量；變形點垂直位移觀測，采用電磁波三角高程測量的方法與水平位移同時進行，并觀測垂直角及儀器和標志高[7]。垂直角觀測要求如表1所示。

表1 垂直角觀測要求

在測量機器人進行點監(jiān)測的同時進行邊坡影像數(shù)據(jù)的采集，拍攝平均距離大約為80 m。影像重疊度在80%以上，并且保證影像重疊部分有監(jiān)測點，為之后的數(shù)據(jù)處理以及模型的建立奠定基礎(chǔ)。在采集數(shù)據(jù)時，盡量正對著邊坡，降低幾何變形，拍攝的仰角不要大于45°；拍攝時不能調(diào)整相機焦距，保證相機焦距保持不變；拍攝的每一幅影像應(yīng)該保證至少2/3的像幅包含所測邊坡。為保證2種監(jiān)測方法連續(xù)性和時效性，每次面監(jiān)測和點監(jiān)測要同時進行。

觀測精度按《工程測量規(guī)范》要求三等進行，采用徠卡TM30測量機器人(0.5/1″,0.6 mm+1 ppm)配合觀測棱鏡進行角度、距離測量，利用COSA平差軟件進行平差計算，得到各個監(jiān)測點坐標及其精度。在邊坡上布設(shè)A01，A02, A03, A04, A05, A06, A07，A08，A09，A10，啟用測量機器人自動識別系統(tǒng)進行自動監(jiān)測。本次主要是水平位移與垂直位移監(jiān)測，均按照三等2個測回觀測，且在觀測的過程中加入溫度、氣壓等氣象參數(shù)改正[8]。對影像數(shù)據(jù)首先需要進行空三匹配，再導(dǎo)入PhotoScan全自動匹配，得到稀疏點云，通過測量機器人測出控制點的三維坐標，結(jié)合像片的空間位置和姿態(tài)，將生成的稀疏點云加密成密集點云，進而建立邊坡模型，通過DEM模型對比結(jié)果來全面的評價邊坡的穩(wěn)定性[9]。

1.2 監(jiān)測成果

從2017年6月25到2017年11月4日共經(jīng)行26期，取第一期成果作為起始數(shù)據(jù)來進行測量機器人點監(jiān)測的分析，繪制點位變化曲線計算10個監(jiān)測點的三維平均偏移量。

利用RTS監(jiān)測的A01，A02，A03，A04，A05，A06，A07，A08，A09，A10；最大變形點A10水平位移量為300.4 mm，沉降量-83.0 mm；最小變形點A03，水平位移4.32mm，沉降量-1.2 mm，平均水平位移量260.7 mm，平均沉降量-64.9 mm；三維平均變化量268.6 mm。取其中6期進行水平位移與垂直位移的曲線繪制圖1、圖2所示。利用近景攝影測量獲得加密點云，建成的邊坡模型疊加分析來凸顯邊坡變形的區(qū)域范圍如圖3所示。

圖1 監(jiān)測點的水平位移變化量曲線圖

圖2 監(jiān)測點垂直沉降量變化曲線圖

圖3 兩期疊加分析圖

2 相關(guān)性聯(lián)系

由于監(jiān)測數(shù)據(jù)來源不同，數(shù)據(jù)格式不一致, 數(shù)據(jù)雜亂, 坐標系不同，需要對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)去噪，關(guān)聯(lián)性檢驗。點監(jiān)測和面監(jiān)測進行的邊坡變形量的分析都進行了水平位移和沉降量的計算，進行監(jiān)測數(shù)據(jù)整合，將三維平均下滑量作為點監(jiān)測和面監(jiān)測關(guān)聯(lián)性檢驗的依據(jù)[10]。

近景攝影測量的面監(jiān)測的成果主要是通過兩期點云模型進行疊加分析，選擇同一區(qū)域根據(jù)點云空間的差值和高程顏色變化來形象體現(xiàn)滑坡體的三維變化量，但絕對精度相對比較低。因此，為了提高面監(jiān)測的絕對精度將測量機器人監(jiān)測的變形點整合到面監(jiān)測的模型中，計算融合后面監(jiān)測變形區(qū)域的三維平均變化量[11]，引入了最優(yōu)權(quán)法的思想[12]。取近景攝影測量一定半徑區(qū)域圓內(nèi)的點云與RTS監(jiān)測的點之間的偏移量為觀測值X，點云數(shù)量為觀測次數(shù)，求解所有偏差量的平方和，對其進行倒數(shù)運算，明確該點云誤差在總點云中的權(quán)值，使其偏差量平方和最小，其公式為

(1)

式中，Δj為第j個點云偏移的平方項，

(2)

式中，Xi為第i個的點云觀測值，Li為第i個的點監(jiān)測觀測值，三維變化量P

P=n1X1+n2X2+…+niXi

(3)

采用最優(yōu)權(quán)法計算的整合坡面變形區(qū)域的三維平均變化量257.3 mm，與測量機器人點監(jiān)測的平均三維變化量相差11.3 mm。《工程測量規(guī)范》中規(guī)定水平位移監(jiān)測的點位中誤差為6 mm，垂直位移監(jiān)測的高程中誤差為3mm，由公式計算三維點位中誤差為6.7 mm，取3倍三維點位中誤差作為誤差限，則誤差容許值為20.1 mm，所以誤差限差之內(nèi)[13]。

通過測量機器人對可能重要變形的點進行監(jiān)測，結(jié)合近景攝影測量短時間內(nèi)可以曝光大量的邊坡整體信息優(yōu)勢用于邊坡建模。測量機器人提供重要點監(jiān)測水平位移和沉降數(shù)據(jù)信息，近景攝影測量獲取的信息用來邊坡建模，通過最優(yōu)權(quán)方法將其整合到一起，這樣既能呈現(xiàn)出邊坡的整體動態(tài)監(jiān)測信息和重要監(jiān)測點的三維坐標信息，也提高了邊坡模型的絕對精度。

3 精度評定與數(shù)據(jù)整合分析

三維激光掃描技術(shù)(TLS)快速發(fā)展，很多學(xué)者成功的將三維激光掃描技術(shù)應(yīng)用到露天礦邊坡監(jiān)測實際工程中，如2017年，國內(nèi)北京天河道云公司采用三維激光掃描儀，對普朗銅礦在邊坡進行變形監(jiān)測取得了較好效果；2018年，學(xué)者劉九陽[14]采用三維激光掃描技術(shù)分析邊坡位移變化，驗證了超長距三維激光掃描技術(shù)在高陡邊坡監(jiān)測的可行性；學(xué)者Abellan[15]等人將三維激光掃描技術(shù)監(jiān)測某危巖體，其監(jiān)測精度能達到毫米級，證明了該技術(shù)應(yīng)用在邊坡高精度監(jiān)測研究中可行性。地面三維激光掃描(TLS)不用接觸目標物，獲取數(shù)據(jù)更加快捷、實時、穩(wěn)定，可以探索出其潛在的滑動面的區(qū)域范圍及其整體的位移情況，完全可以監(jiān)測露天礦邊坡整體變化情況，精度可以達到毫米級。

3.1 精度評定

為了驗證測量機器人的點數(shù)據(jù)和近景攝影測量影像數(shù)據(jù)融合精度，本文通過三維激光掃描儀對此邊坡進行掃描、配準、去噪和建模，同時選取六個監(jiān)測點進行對比分析，來驗證測量機器人和近景攝影測量對邊坡監(jiān)測數(shù)據(jù)整合性分析是否一致。

由上表2中，JC1表示測量機器人和近景攝影測量整合監(jiān)測數(shù)據(jù)，JC1'表示三維激光掃描測量監(jiān)測數(shù)據(jù)。對邊坡模型的精度評定，本文選擇用檢查點的坐標中誤差 (mx,my,mz)和空間點位誤差mτ來評定。由以下公式計算得：

表2兩期整合數(shù)據(jù)和三維激光掃描測里監(jiān)測點坐標對比表

式中，Δx,Δy,Δz分別代表為三維激光掃描測量系統(tǒng)輸出的監(jiān)測點的三維坐標和整合數(shù)據(jù)監(jiān)測點的三維坐標的差值，n為監(jiān)測點個數(shù)，利用以上公式進行精度評定，結(jié)果如表3所示。

表3 整合數(shù)據(jù)與三維激光掃描測量監(jiān)測點精度評定表

由表3看出，計算測量機器人和近景攝影測量技術(shù)整合數(shù)據(jù)監(jiān)測點X方向的中誤差為0.84 mm，Y方向的中誤差為0.44 mm，Z方向的中誤差為1.35 mm，點位中誤差為1.65 mm；利用三維激光掃描系統(tǒng)驗證邊坡監(jiān)測點三維坐標X、Y、Z方向中誤差和點位中誤差，分別為1.03 mm、0.61 mm、1.09 mm，點位中誤差為1.62 mm。可以看出利用測量機器人和近景攝影測量整合后的監(jiān)測點X、Y、Z方向中誤差和點位中誤差，與三維激光掃描測量計算監(jiān)測點X、Y、Z方向中誤差和點位中誤差很接近，驗證了測量機器人和近景攝影測量整合數(shù)據(jù)對露天礦邊坡監(jiān)測也有較高的測量精度。

利用Riscan Pro點云處理軟件進行整體邊坡點云三維平均變化量的計算，利用第六期點云數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，第1期的點云模型作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進行邊坡模型的疊加分析，實質(zhì)上是對偏離第一期模型的點云一個整體反應(yīng)，邊坡模型的偏差分析結(jié)果如圖4所示。

圖4 兩期疊加分析圖

如上圖所示，兩次面監(jiān)測分析滑坡趨勢基本上相同，其中TLS面監(jiān)測變化區(qū)域的點云數(shù)量為548 548個，軟件自動計算的點云3D偏差為254.8 mm。與RTS點監(jiān)測和近景攝影測量數(shù)據(jù)結(jié)果對比分析，其三維平均變化量相差2.5 mm,相對誤差遠遠小于邊坡監(jiān)測要求的限差。說明RTS點監(jiān)測和近景攝影測量面監(jiān)測數(shù)據(jù)整合可以滿足邊坡變形監(jiān)測要求。

3.2 多源數(shù)據(jù)整合分析

基于多源監(jiān)測數(shù)據(jù)的整合分析，實現(xiàn)了露天礦邊坡各個區(qū)域的量化表述。單一的數(shù)據(jù)源通常不能從測量對象中獲得足夠多的有用信息，不能真實的反映出目標的整體變形情況；而多源監(jiān)測數(shù)據(jù)整合分析，可以在不同空間、時間、屬性上監(jiān)測露天礦邊坡變化[16-18]，得到高質(zhì)量邊坡整體信息。

(1)通過測量機器人、近景攝影測量融合數(shù)據(jù)與三維激光掃描儀的數(shù)據(jù)對比，根據(jù)測量機器人反映的位移量和沉降量大小和方向和近景攝影測量整體效果判定，變形主要在南區(qū)治理區(qū)域，基于TLS面監(jiān)測3D對比圖根據(jù)顏色異?？梢詼蚀_的反映滑體變形主要在南區(qū)邊坡附近，多源數(shù)據(jù)整合分析結(jié)果與TLS面監(jiān)測結(jié)果基本一致。

(2)多源數(shù)據(jù)整合，對邊坡進行了點到面的監(jiān)測分析，不僅能準確提取邊坡的水平位移偏移量和垂直沉降量，利用面監(jiān)測數(shù)據(jù)可以進行坡度、等高線的獲取以及滑坡土石方量的計算，還可以獲取邊坡豐富的點面物理信息和幾何信息。

4 結(jié) 論

本文以廣州市某露天礦區(qū)邊坡為例，利用測量機器人和近景攝影測量進行了露天礦邊坡監(jiān)測數(shù)據(jù)的獲取，主要研究了點監(jiān)測和面監(jiān)測獲取的數(shù)據(jù)基于最優(yōu)權(quán)思想進行相關(guān)性計算與分析，選取6個監(jiān)測點與TLS面監(jiān)測在X、Y、Z方向上中誤差和點位中誤差對比分析，檢驗結(jié)果與TLS面監(jiān)測點的中誤差和點位中誤差基本一致，然后用Riscan Pro軟件計算TLS面監(jiān)測三維平均下滑量，與RTS點監(jiān)測、近景攝影測量面監(jiān)測整合的方式監(jiān)測邊坡平均三維變化量相差2.5 mm，驗證了最優(yōu)權(quán)法計算出的三維變化量的正確性。通過RTS點監(jiān)測和近景攝影測量面監(jiān)測進行多源數(shù)據(jù)支持下的露天礦邊坡監(jiān)測分析，有效彌補單一數(shù)據(jù)監(jiān)測不全面的缺陷，可以較好的對露天礦邊坡變化進行有效的監(jiān)控。因此，本文提出的多源數(shù)據(jù)支持下的露天礦邊坡監(jiān)測分析方法具有一定應(yīng)用價值和指導(dǎo)意義。