無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)在礦區(qū)巖移數(shù)據(jù)測量中的應(yīng)用

湯立坤 TANG Li-kun

（內(nèi)蒙古蒙東能源有限公司，呼倫貝爾 021100）

0 引言

為了有效控制因為礦區(qū)沉降所造成的生命財產(chǎn)損失，國內(nèi)很多礦區(qū)在開采之前率先進(jìn)行巖移監(jiān)測評估[1]。隨著各類復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境下的測繪技術(shù)發(fā)展，無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)也逐漸開始應(yīng)用在礦區(qū)測量領(lǐng)域[2]。無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)結(jié)合了無人機(jī)與三維激光掃描技術(shù)，以無人機(jī)作為搭載平臺，突破傳統(tǒng)三維激光掃描技術(shù)在礦區(qū)測繪中應(yīng)用的局限性，實現(xiàn)對礦區(qū)地表坐標(biāo)數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的快速獲取，在礦區(qū)巖移數(shù)據(jù)測量領(lǐng)域可謂大有前景[3-5]。目前，國內(nèi)學(xué)者在此方面的理論探究較少，尤其是無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)在礦區(qū)巖移數(shù)據(jù)測量中的應(yīng)用相關(guān)研究內(nèi)容較少[6-8]。鑒于此，本研究以敏東一礦工程為例，分析了無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)在礦區(qū)巖移數(shù)據(jù)測量中的應(yīng)用，以探究該項技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢。

1 無人機(jī)三維激光掃描系統(tǒng)

無人機(jī)三維激光掃描系統(tǒng)（圖1）共分為兩個部分，分別是無人機(jī)飛行平臺與機(jī)載激光雷達(dá)。無人機(jī)飛行平臺采用了1 架六旋翼、大負(fù)載、長續(xù)航曜宇無人機(jī)，該無人機(jī)在空載狀態(tài)下可實現(xiàn)2h 超長續(xù)航，而負(fù)載未超過8kg 時，續(xù)航時間仍然能達(dá)到1h。無人機(jī)飛行平臺通過無線基站與操作系統(tǒng)相連，無人機(jī)最遠(yuǎn)監(jiān)測距離為15km。機(jī)載激光雷達(dá)選用Riegl miniVUX-1UAV 輕小型激光掃描儀，可實現(xiàn)最遠(yuǎn)250m 的測量，絕對測量精度在1cm 以內(nèi)，有效荷載小于5kg，測角分頻率達(dá)到了0.001°，最大有效測量速度為100000點/s。該激光雷達(dá)運用了多次回波技術(shù)，使其即使處于植被茂密、遮擋較為嚴(yán)重的地形內(nèi)同樣可以實現(xiàn)高效測量。

圖1 無人機(jī)機(jī)載三維激光掃描系統(tǒng)

2 無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)在礦區(qū)巖移數(shù)據(jù)測量中的應(yīng)用實例

敏東一礦位于伊敏河?xùn)|煤田（圖2），位于大興安嶺西坡呼倫貝爾草原伊敏河中下游東側(cè)，屬于生態(tài)脆弱區(qū)，該礦東西長100.3km，南北寬7.57km，礦井面積約為49.14km2。礦區(qū)內(nèi)由東至西分布有松林帶、山陵帶、沙丘帶與沼澤帶，植被主要以樟松林與天然干草場為主，草原覆蓋率為50%～70%。敏東一礦可采煤層多為伊敏組，主采煤層主要有16-3 上煤與16-3 煤。

圖2 敏東一礦地理位置

2.1 外業(yè)數(shù)據(jù)獲取

根據(jù)敏東一礦現(xiàn)場情況，本研究最終確定測區(qū)范圍為長2.4km、寬2.4km，飛行高度相對掃描范圍內(nèi)最高處約140m，覆蓋飛行面積約2km2，地面采樣距離5cm，無人機(jī)三維激光掃描系統(tǒng)的測區(qū)范圍如圖3 所示。

圖3 無人機(jī)三維激光掃描系統(tǒng)可覆蓋的測區(qū)范圍

選取晴天進(jìn)行敏東一礦目標(biāo)測區(qū)執(zhí)行無人機(jī)航測任務(wù)，在作業(yè)前率先對航線進(jìn)行規(guī)劃，根據(jù)前期觀測點的布設(shè)與航線規(guī)劃選取適合的起降點，對整個目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行劃分，確保不同區(qū)塊間可以相互銜接，杜絕漏飛與路徑重復(fù)等現(xiàn)象，有效保障飛行作業(yè)效率。通過操作系統(tǒng)控制無人機(jī)在實際起降點起飛，并在飛行作業(yè)中實時調(diào)整飛行航線，以及獲取三維激光掃描系統(tǒng)獲取到的拍攝畫面，從而實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的獲取工作。在獲取到相關(guān)巖移數(shù)據(jù)以后，需要通過計算機(jī)軟件對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2.2 點云數(shù)據(jù)處理

本研究采用組合濾波算法對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，考慮到研究所用的三維激光掃描系統(tǒng)可以接受激光點云的5次回波信息，因此將第5 次接收到的回波信息視為最后回波信息，即當(dāng)回波信息超過5 次時，也僅將第5 次的回波信息視為最后回波信息。因此，最后回波信息通常沒有穿透地物，即可判斷出目標(biāo)地物為地面點或建筑物點，并明確最后一次回波為激光無法穿透的點。同時，針對點云數(shù)據(jù)中只有一次回波的激光點，可以將其視為地面點的候選點，并采用反射率信息對候選點進(jìn)行篩選。在不同測區(qū)，激光點云反饋的地物回波信息在能量上具有差異性，可以通過反射率判斷出相應(yīng)的地物信息。一般來說，灌木叢、草地、樹木等植被的激光回波反射率在0~100 之間，而道路、橋梁、建筑物等的激光回波反射率在80~250 之間，因此可以根據(jù)這一點排除反射率在0~80 之間的激光點云[9]。此外，根據(jù)回波反射率的信息，還可以進(jìn)一步獲取到相鄰地物間的屬性，如果二者屬性差異較大，可以通過回波強(qiáng)度分辨出不同地物的點云，從而判斷出地物類型。本研究根據(jù)回波次數(shù)與反射率信息完成了初次濾波，獲取到的點云數(shù)據(jù)中僅存在著少量植被的點云數(shù)據(jù)，點云數(shù)量剩余5876122 個。在探究礦區(qū)巖移時，初次濾波時需要保留更加清晰的點云數(shù)據(jù)，初次濾波可以有效減少地物候選點數(shù)量，大大降低迭代運算時間。

在初次濾波結(jié)束以后，需要獲取種子點。首先，需要查看所有點云數(shù)據(jù)，對激光點云格網(wǎng)化處理，大小差異可根據(jù)選取的區(qū)域類型自行調(diào)節(jié)，格網(wǎng)邊長為建筑物最大尺寸，并在所有格網(wǎng)內(nèi)分別選取最低點，以此作為初始地面種子點。通過選取的初始地點種子點可以構(gòu)建初始三角網(wǎng)，之后采用改進(jìn)的漸進(jìn)加密三角網(wǎng)濾波算法進(jìn)行點云數(shù)據(jù)的判斷與分類。需要將所有待分點均投影到三角網(wǎng)中，并計算得到待分類點p（xp，yp，zp）與三角面間的距離d，以及其與三角網(wǎng)三個頂點V1（x1，y1，z1）、V2（x2，y2，z2）、V3（x3，y3，z3）間的夾角a1、a2、a3，計算流程如下：

式中，D 可通過已知點（x0，y0，z0）計算得到，D=Ax0+By0+Cz0。

并判斷是否超出設(shè)定的閾值，如果未超出，則可以認(rèn)為該點為地面點，重復(fù)這一過程進(jìn)行篩選，直至不會出現(xiàn)新的地面點，算法流程圖如圖4 所示。

圖4 組合濾波算法流程圖

在經(jīng)過改進(jìn)的漸進(jìn)加密三角網(wǎng)濾波算法進(jìn)一步二次處理以后，剩余點云數(shù)量4010896 個，地面點數(shù)量占比超過了60%，濾波效果非常好。通過獲取的點云數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型（DEM），分別按照100%、80%、60%、40%、20%、10%、1%的比例進(jìn)行重采樣，最終獲取到40086 個點云數(shù)據(jù)，平均高程為1026.86m，高程標(biāo)準(zhǔn)差為33.21mm，使用逐點插入法構(gòu)建Delaunay，頂點數(shù)量為4008623 個，三角網(wǎng)數(shù)量為8011678 個，并最終采用克里金插值法進(jìn)行差值，獲取到最終DEM。

2.3 巖移分析方法

本研究采用的無人機(jī)三維激光掃描系統(tǒng)不具備直接分析巖移的能力，因此采取點云與點云直接比較的方式進(jìn)行巖移分析。采用數(shù)學(xué)差值的方法進(jìn)行點云與點云間的直接對比，考慮到不同時期的點云因為不存在大量特征點，難以在平面坐標(biāo)內(nèi)實現(xiàn)點云與點云的一一比較。因此，本研究在進(jìn)行比較的時候采用區(qū)域分割的方法，最佳擬合面法可以有效避免點云質(zhì)量的影響，具體流程如下：

①對兩期或者多期點云數(shù)據(jù)按照本研究確定的點云數(shù)據(jù)處理流程進(jìn)行去噪與濾波處理，獲取到對應(yīng)的地面模型，以為后續(xù)對比提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

②為兩期或者多期點云數(shù)據(jù)構(gòu)建索引結(jié)構(gòu)，采用KD樹的方式加速查找過程。

③判斷對比點與K 鄰域間的距離，以第二期點云數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，尋找與之對應(yīng)的第一期數(shù)據(jù)中的K 鄰域。

④判斷變化點，計算得到待判斷點與擬合平面間的距離，若該值大于閥值，則標(biāo)記待判斷點為變化點。

3 巖移監(jiān)測結(jié)果分析

在礦區(qū)巖移監(jiān)測中，坡度與坡向是兩個非常重要的地形因子，二者的大小均可通過數(shù)字直接表述。坡向是指某點切平面的法線的正方向，法矢量記為n，其平面投影與正北方向的夾角φ。本研究通過DEM 獲取到坡度與坡向分布情況，發(fā)現(xiàn)坡度在0~76°范圍內(nèi)變化，坡向信息則分布在0~360°范圍內(nèi)。同時，坡度大于55°的占比相對較小，測區(qū)范圍內(nèi)僅存在少兩個比較陡的峭壁。

為了對平面精度以及數(shù)據(jù)統(tǒng)一性進(jìn)行評定，本研究采用三次采集數(shù)據(jù)進(jìn)行一一對比。平面精度的評定需要通過對比同一地物在平面的變化，然而獲取到的點云數(shù)據(jù)無法進(jìn)行一一對應(yīng)，無法確保指定點位必定為待比較的點位。本研究通過提取線狀特征后，求取線狀特征的交點，以解決上述問題。本研究采用點位中誤差來衡量點位精度，其可以描述為在X 軸與Y 軸的誤差平方和的平方根，本研究設(shè)定第一期坐標(biāo)（xi，yi）為真值，對比點坐標(biāo)為（xj，yj），可以計算得到誤差di：

點位中誤差M 為：

根據(jù)上述流程計算出平面精度，平面精度評定結(jié)果如表1 所示，發(fā)現(xiàn)最大與最小平均誤差分別為0.056 與0.001，最大與最小中誤差分別為0.058 與0.005，由此，可以判斷出隨著工作面的不斷推進(jìn)，觀測點下沉量并未出現(xiàn)明顯變化，巖移變化量完全可以滿足設(shè)計要求以及地形測量精度要求。

表1 平面精度評定結(jié)果（m）

4 結(jié)語

無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)鑒于其強(qiáng)大的空間測量優(yōu)勢，目前廣受各個領(lǐng)域的關(guān)注，目前在地形測繪與電力巡檢等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛，本研究主要探究了無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)在礦區(qū)巖移數(shù)據(jù)測量中的應(yīng)用可行性，以敏東一礦的作業(yè)勘測為研究對象，采用無人機(jī)三維激光掃描技術(shù)獲取礦區(qū)巖移相關(guān)點云數(shù)據(jù)，通過點云數(shù)據(jù)的對比獲取到不同階段的巖移情況，結(jié)果顯示該項技術(shù)可以更加便捷、精準(zhǔn)地獲取到礦區(qū)巖移點云數(shù)據(jù)，觀測期間的最大平均誤差僅為0.056，最大中誤差為0.058，說明巖移變化量可以滿足地形測量精度要求，且在工作面推進(jìn)期間并未出現(xiàn)明顯的下沉問題。