基于無人機技術的安家?guī)X露天礦內(nèi)排土場火區(qū)遙感探測

解廷堃

（中煤平朔集團有限公司 安家?guī)X露天礦，山西 朔州 036000）

煤矸石是指煤礦采掘過程中或原煤經(jīng)篩選、洗煤、加工過程后排放的廢棄固體產(chǎn)物，主要由低變質(zhì)程度煤、黏土、砂巖等礦物組成，是我國排放量最大的工業(yè)廢料之一[1]。有資料顯示，目前國有重點煤礦堆積的1 500 多座矸石山中，有389 座長期處于自燃狀態(tài)[2]。煤矸石燃燒釋放的大量有毒有害氣體和熱量不僅導致了空氣污染、植被退化、地下水污染[3-5]，還嚴重威脅著礦區(qū)作業(yè)人員的生命安全，對礦山安全生產(chǎn)方針的貫徹落實提出了挑戰(zhàn)，成為安全生產(chǎn)主抓的突出問題之一。然而，由于煤矸石山自燃火源位置具有不確定性，在無法準確判斷燃燒程度及定位高溫區(qū)范圍的情況下，控制和撲滅火災異常困難。

目前，針對煤矸石山火災的探測主要采用鉆探法、地球物理探測法和遙感法[6-9]。鉆探法需要布設大量鉆孔、鉆進工程量大、人力成本高、耗時長；地球物理探測方法需要人工在火區(qū)地表布設測線和測點，在未掌握現(xiàn)場火區(qū)范圍及燃燒程度的情況下，派遣人員貿(mào)然開展探測工作存在安全隱患；遙感技術可以獲得豐富的多光譜和熱紅外數(shù)據(jù)，其中熱紅外數(shù)據(jù)因能直接反映火災溫度變化趨勢而被研究人員用于火災的探測。近年來，由于無人機技術的快速發(fā)展，促進了航空攝影測量與熱紅外成像技術在煤矸石山火災探測領域的交叉應用，國內(nèi)外研究和現(xiàn)場應用表明，采用無人機平臺搭載熱紅外成像裝備是確定火區(qū)發(fā)展最有效的遙感方法[10-12]。

為此，針對山西安家?guī)X露天礦內(nèi)排土場煤矸石自燃區(qū)域，采用無人機熱紅外遙感探測技術，將無人機攝影測量和熱紅外成像技術的優(yōu)勢完美結合，充分發(fā)揮無人機的機動性、經(jīng)濟性、高效性，以及熱紅外成像技術對溫度差異的敏感性，重構了內(nèi)排土場自燃火區(qū)溫度場，實現(xiàn)了高溫區(qū)的準確圈定。

1 安家?guī)X露天礦內(nèi)排土場概況

安家?guī)X露天礦位于朔州市平魯區(qū)晉北煤田，礦田南北長6 556 m，東西寬7 842 m，面積約28.88 km2，核定能力2 000 萬t/a。礦區(qū)主采太原組4＃、9＃和11＃煤層，其中，4＃與9＃煤層屬自燃煤層，礦坑下存在4＃與9＃煤層小煤窯采空區(qū)自然發(fā)火。

安家?guī)X礦建設初期，按照初步設計方案，將表層剝離物排棄至開采范圍外的外排土場，隨著首采區(qū)工作面不斷向東推進，再將后續(xù)的剝離物運送至開采范圍西部已開采區(qū)域進行回填，逐步形成內(nèi)排土場。隨著采場不斷向東推進，內(nèi)排土場以30 m 臺階高度不斷向東追蹤排棄，逐步形成了X1300、X1330、X1360、X1390、X1420 內(nèi)排土場。近年來，受蘆子溝背斜影響和首采區(qū)向二采區(qū)轉(zhuǎn)向影響，X1300 上部排土場空間嚴重不足，通過開展“安家?guī)X露天礦背斜傾角較大區(qū)域傾斜底板排土方案”研究，釋放了背斜區(qū)域的排土場空間，逐漸形成了X1210、X1240、X1270 背斜內(nèi)排土場。

當前，安家?guī)X礦內(nèi)排土場排棄的煤層頂?shù)装鍔A矸、采空區(qū)火區(qū)高溫雜物等物料中含有殘煤、碳質(zhì)泥巖等高碳可燃物，排棄物粒度分布不均勻，內(nèi)部空間存在大量空隙，經(jīng)氧氣和高碳矸石的氧化反應，在野外露天長時間堆放過程中釋放熱量，內(nèi)部的熱量逐漸積聚，當溫度達到燃點后便發(fā)生自燃，白天可見煙氣從排土場縫隙中排出。

2 火區(qū)探測方案

2.1 探測設備

探測所采用的無人機為DJI Matrice 210 RTK V2 四旋翼無人機，該型號無人機可垂直起降，能夠進行高穩(wěn)定性的不規(guī)則低空飛行，內(nèi)置高性能RTK模塊，通過連接D－RTK2 高精度GNSS 移動站，能夠在不設置地面控制點網(wǎng)絡的條件下生成厘米級精度的定位數(shù)據(jù)。搭載的成像設備為DJI Zenmuse XT2雙光相機，集成了FLIR 高精度熱成像傳感器和4K可見光傳感器，可同時錄制、傳輸熱紅外與可見光影像?？梢姽忡R頭焦距為8 mm，分辨率4 000×3 000 PPI，像素尺寸1.85 μm，視場角57.12°×42.44°。紅外鏡頭配備FLIR 高端熱成像機芯Tau 2，能夠精準捕捉像素級溫度數(shù)據(jù)，焦距為25 mm，分辨率640×512 PPI，像素尺寸17 μm，視場角25°×20°，在高增幅模式下的測溫范圍為－25～135 ℃，在低增幅模式下的測溫范圍為40～550 ℃，測溫誤差約±5 ℃。

2.2 航線規(guī)劃和數(shù)據(jù)采集

航線規(guī)劃由DJI Pilot 軟件完成，飛行高度設置為100 m，以確保目標采集區(qū)域的細節(jié)完整性和更廣泛的覆蓋范圍，本次規(guī)劃的探測面積為101 122 m2?；趦A斜攝影測量原理，需要對目標區(qū)域設置5 條航線（1 條正射航線、4 條來自不同方向和傾斜角度的航線），水平飛行速度2.7 m/s，雙光相機傾斜角度為－60°，航向重疊率為80%，旁向重疊率為70%，5條航線總長度為13 235 m，可見光圖像地面分辨率約為2.31 cm/pixel，熱紅外圖像地面分辨率約為6.8 cm/pixel。XT2 雙光相機同時對目標物體進行拍攝，因此獲取的可見光圖像與紅外圖像數(shù)量對等，分別采集902 張可見光圖像及902 張熱紅外圖像。

2.3 熱紅外圖像處理

在采集完可見光及熱紅外圖像后，對紅外圖像進行合適的預處理是成功重構地表溫度場的關鍵。與常規(guī)可見光圖像的3 通道數(shù)據(jù)（RGB：紅、綠、藍）相比，紅外圖像的單通道數(shù)據(jù)對比度低、分辨率差，導致機器算法對其識別能力較低而無法實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)計算和提取，難以直接進行空中三角測量。此外，如何為所有紅外影像選擇1 個合適的溫度尺度也是一大難題，火區(qū)內(nèi)溫度跨度大，燃燒區(qū)溫度最高值可達500 ℃以上，而在冬季區(qū)域邊界最低溫度值可為0 ℃甚至更低，相鄰2 張照片中重疊部分，即使實際溫度值相同，但于紅外影像中顯示出顏色值域并不一致。因此，紅外攝影成像需要在傳統(tǒng)可見光攝影成像步驟的基礎上額外進行圖像的預處理工作，統(tǒng)一所有紅外圖像的溫度閾值和尺度，以確保各張圖像上的同種顏色代表溫度值的一致性，提高影像色彩對比度，使影像中特征點更易被識別。采用熱紅外圖像批量化預處理軟件對采集的熱紅外圖像進行批量化處理，該軟件通過.NET Framework 代碼編程模型開發(fā)工具包，采用文件流和多線程異步更新技術批量化提高熱紅外圖像的對比度和特征點的可識別度。在對902 張熱紅外圖像的溫度尺度及分布模式進行了全局統(tǒng)一后，使圖像的灰度和分辨率得到了提高，有利于后續(xù)的空中三角測量運算。

將902 張經(jīng)過預處理過的熱紅外圖像導入三維建模軟件，輸入相機鏡頭尺寸、焦距等參數(shù)以進行平差迭代計算和修正鏡頭畸變誤差。提交軟件自動進行空中三角測量，過程中分別采用SIFT 算法和RANSAC 算法提取和匹配特征點、修正誤差。軟件應用高斯函數(shù)對多視圖影像進行卷積降采樣，構建影像高斯差分金字塔（尺度空間）?；诙嘁晥D系列影像中集成的POS 數(shù)據(jù)提供外方位元素、相機安裝位置關系、控制點數(shù)據(jù)，建立影像空間拓撲關系進而實現(xiàn)特征點匹配效率的提升。基于最小二乘法和光束法區(qū)域網(wǎng)平差進行通過多視角聯(lián)合誤差解算，實現(xiàn)稀疏點云的構建，稀疏點云經(jīng)多次迭代擴散、錯誤單元過濾擴展成三維尺度的密集點云，軟件對其進行三角割分構建不規(guī)則三角網(wǎng)（TIN）并封裝白模；提取熱紅外圖像中對應點位置的紋理數(shù)據(jù)進行映射，最終生成具有精細紋理細節(jié)的熱紅外模型，得到測區(qū)地表溫度模型。

3 探測結果分析

測區(qū)地表溫度場分布如圖1。

圖1 測區(qū)地表溫度場分布

為測區(qū)基于預處理后的熱紅外圖像直接構建出的地表溫度場模型，考慮到紅外相機傳感器對太陽光照射的敏感性所產(chǎn)生的溫度值誤差范圍，現(xiàn)場大部分區(qū)域溫度在－2 ℃（陰暗面）至15 ℃（受光面）的正常變化范圍內(nèi)，但在中部平臺地區(qū)矸石堆區(qū)域的高溫區(qū)內(nèi)最高溫度值達到了150 ℃以上，在測區(qū)中部分辨出2 處高溫區(qū)（圖1 中白色虛線框），面積分別為5 577 m2和1 055 m2。對此有理由認為該處的排土場內(nèi)部已經(jīng)出現(xiàn)陰燃現(xiàn)象，但并未達到發(fā)展蔓延階段而僅是處于前期熱量積累的自熱階段。由于該高溫區(qū)南側約200 m 的位置即為礦區(qū)加油站，若任由火區(qū)發(fā)展蔓延，將會嚴重威脅加油站地下油罐的安全，導致安全生產(chǎn)事故。

相較于紅外鏡頭640×514 PPI 的分辨率，可見光鏡頭4 000×3 000 PPI 的分辨率使得其視場更大，對測區(qū)的覆蓋率更高，可見光模型的現(xiàn)場覆蓋程度相較于熱紅外模型更大。該區(qū)域作為1 處用于材料堆放處、車輛停放、人員活動的區(qū)域，緊鄰供重型運輸車輛行駛的道路和加油站，若不及時采取相應的滅火工程可能導致燒空區(qū)的產(chǎn)生，造成平臺垮塌、道路塌陷，乃至嚴重的油罐爆炸事故。針對當前高溫區(qū)情況，可對高溫異常區(qū)采取剝離物料、注漿、地表黃土覆蓋等常規(guī)滅火手段，降低物料溫度、阻斷氧氣運移通道、窒息火源從而實現(xiàn)火區(qū)的控制和撲滅。

4 結語

通過采用無人機熱紅外成像技術，對安家?guī)X露天礦內(nèi)排土場自燃火區(qū)進行了探測，對獲得的902張熱紅外圖像進行了預處理，提高空中三角測量運算的精度和可靠性。重構了地表溫度場模型，圈定了2 處矸石自燃高溫異常區(qū)，為下一步火區(qū)治理方案和治理措施的制定，提供了重要參考。