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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
矿区地表沉陷与裂缝无人机遥感观测研究现状及发展
  • 171
  • 作者

    张俊阳王昆赵同彬房平齐宽魏博为李政岳

  • 单位

    山东科技大学能源与矿业工程学院北京昊华能源股份有限公司中煤地生态环境科技有限公司

  • 摘要
    地下煤炭资源开发利用引发矿区地表沉陷与裂缝,不利于矿区生态环境保护和能源矿产持续稳定供应,对于矿区地表沉陷与裂缝的全面高效观测可提升采动地表损害认知水准、科学防治次生灾害。当前主流观测方法如地面测点人工施测、卫星遥感等存在人工作业强度高、造价昂贵、采集数据效率低等问题,卫星InSAR受波长限制难以获取大尺度变形。无人机遥感技术作为一种新兴地理信息获取方法,具备机动灵活、高效、可重复、全面覆盖等优势,在矿区地表沉陷与裂缝观测领域备受瞩目。文章系统梳理该领域国内外文献,分析前沿进展与发展态势,以促进矿山无人机遥感的技术革新与创新应用。首先,简要介绍无人机遥感技术要点及观测矿区地表沉陷与裂缝技术流程,无人机搭载可见光相机、激光雷达、红外热成像相机等传感器,生成数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)、数字正射影像(Digital Orthophoto Map, DOM)等遥感成果;在地表沉陷观测方面,分别列举文献案例分析沉陷区域地形获取、差分DEM沉陷模型及沉陷参数求取、水平位移观测三个方向的研究进展、技术难点与展望;在地表裂缝观测方面,介绍图像处理法、机器学习法与红外热成像观测识别裂缝的研究进展与问题;最终,从无人机遥感技术沉陷观测优势、裂缝背景噪声、裂缝预测及识别准确率、数据处理速度等方面展望未来发展方向。研究结果表明:(1)无人机遥感技术可胜任矿区地表地形获取与沉陷观测,与InSAR等数据融合可提高沉陷参数求取精度;(2)图像处理法、机器学习法等处理无人机遥感DOM可实现地表裂缝智能识别,深度学习被研究用于排除环境干扰、提高裂缝识别准确率;(3)地表水平位移与沉陷规律研究、裂缝识别率提高及其分布预测、航测数据的快速与自动化处理、多源遥感数据融合是该领域技术应用与研究的主要发展方向。无人机遥感技术在矿区地表沉陷与裂缝观测领域具有广阔前景,可从技术层面驱动矿山绿色、智能化发展转型。
  • 关键词

    无人机遥感煤炭开采地表沉陷裂缝识别

  • 文章目录
    0引 言
    1无人机遥感技术
    2矿区地表沉陷无人机遥感观测
    2.1 沉陷区域地形获取
    2.2 地表沉陷观测及参数求取
    2.3 地表水平位移观测
    2.4 沉陷观测技术展望
    3矿区地表裂缝无人机遥感观测
    3.1 图像处理法识别地表裂缝
    3.2 机器学习法识别地表裂缝
    3.3 机载红外热成像相机识别裂缝
    3.4 地表裂缝识别方法展望
    4不足与展望
    4.1 不足
    4.2 展望
    5 结论
  • 引用格式
    张俊阳,王昆,赵同彬等.矿区地表沉陷与裂缝无人机遥感观测研究现状及发展[J/OL].煤炭科学技术:1-11[2023-07-14].DOI:10.13199/j.cnki.cst.2023-0438.
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