自燃煤矸石山表面温度场红外三维模型构建∗

王海娟胡振琪王晓军陈慧玲樊 杰

(1.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院土地复垦与生态重建研究所,北京市海淀区,100083; 2.国家林业局北京林业机械研究所,北京市朝阳区,100029)

★节能与环保★

自燃煤矸石山表面温度场红外三维模型构建∗

王海娟1胡振琪1王晓军2陈慧玲1樊 杰1

(1.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院土地复垦与生态重建研究所,北京市海淀区,100083; 2.国家林业局北京林业机械研究所,北京市朝阳区,100029)

使用红外热像仪探测自燃煤矸石山表面温度时,获取的热红外影像缺乏与之对应的空间信息,难以进一步分析其温度场信息,精确探测着火点,为解决该问题,利用近景摄影测量的方式获得煤矸石山表面的空间信息,将其与煤矸石山表面温度融合得到自燃煤矸石山的温度场信息,并利用ArcGis软件构建其红外三维模型。通过实验验证了该方法具有可行性,并进行了误差分析。研究结果表明,该方法得到的三维模型点位误差在0.07 m范围内,可以满足实际煤矸石山表面着火点探测的需求。

自燃煤矸石山 近景摄影测量 热红外测量 温度场 红外三维模型

煤矸石山自燃会产生大量的有毒有害物质,不仅会破坏当地的生态环境,而且给当地居民的身体健康和生活环境带来严重危害。自燃煤矸石山的治理与改善,将是改善矿区环境的重要部分,而构建自燃煤矸石山表面温度场模型,有助于准确并迅速的寻找着火点,有针对性的进行灭火和治理。

构建自燃煤矸石山的表面温度场模型,主要是将其表面的温度信息与空间信息融合。通过热红外技术来实现温度信息的探测,但是红外热像仪测温效果受仪器自身条件限制较大,获取的影像会存在不同程度的压缩或拉伸变形,而这些几何变形很难以简单的数学关系式描述,从而造成影像信息与真实的空间信息无法对应。本文采用近景摄影测量的方法,获得煤矸石山的空间信息,使其与温度信息相互对应,从而构建煤矸石山的红外三维模型。

1 原理

1.1 热红外影像几何校正

利用红外热像仪所获取的热红外影像均会发生形变,其原因为热红外影像是通过仪器接收的热红外辐射,在其内部发生有电磁波信号转化为电信号,再由电信号转化为数字图像信号等一系列转化,最终形成的可见光图像。在该过程中,红外热像仪自动将被测量目标区域划分成若干个微小的网格面,通过采集每一个微小网格面辐射的能量而获取整个被测区域的热红外辐射的能量,即在热红外影像中每一个微小的网格面显示为一个像素,最终形成热红外影像。因此被测物体的热红外影像的灰度值,实际上表示的是每个像素所对应的温度值,而形成的温度场并不包含空间位置的信息。

若已知每个微小的网格面所在像平面中的像素坐标,与该点所在的空间位置的空间坐标之间的对应关系,便能够在像素坐标与空间坐标之间互相转化,即可以完成温度信息与空间信息的融合。但是获取热红外影像时,每一个微小网格面形状和大小是不规则的,而且观测环境会对热红外辐射的传播造成干扰,从而使得影像产生不同程度的几何拉伸或压缩变形,很难用简单的数学初等函数将其相互转化。

通过几何校正的方式,测定测点的像素坐标和空间坐标,并在两者间建立转换关系,即影像中的每一个像素均存在与之对应的空间坐标,即将像素坐标(i,j)通过几何校正函数变换转化成空间坐标(x,y),公式可表达为:f(x,y)＝g(p(i,j))。然后在求得像平面上的其他像素点所对应的空间坐标,即将温度信息与空间信息建立了联系,如图1所示。

图1 热红外影像的几何校正

1.2 近景摄影测量基本原理

近景摄影测量通常是指摄取距离在300 m的范围内的目标影像,多基线近景摄影测量则是基于以计算机视觉匹配来代替人眼测定,采用短基线来获取大重叠度序列影像的摄影测量方法。在实际的工程测量中,通过单反相机对测量目标进行摄影,并测量少量目标控制点的坐标,在lensphoto软件中对影像进行操作,经过空三匹配、空三交互和光束法平差等处理得到测量目标的密集点云分布信息。在lensphoto软件中通过对点云进行一系列编辑处理,或者导出点云至ArcGis软件中进行处理,进而可以生成TIN、DEM等。lensphoto软件内部坐标系统是右手坐标系,需根据实际情况将测量坐标系统转化使其一致。lensphoto处理影像的工作流程如图2所示。

图2 lensphoto处理影像的工作流程

2 实验验证

2.1 工程布设

实验场区位于北京市昌平区一座废弃的煤矸石山,在矸石山表面放置燃香模拟煤矸石山自燃的标志点,同时设置近景摄影测量标志点。

2.1.1 热红外影像采集

实验所用的红外热像仪型号为TH9100MV/ WV、非制冷焦平面。由于被测量的煤矸石山附近存在较多其他物体反射,从而对热红外仪获取影像造成干扰,首先需要进行反射校正;同时为减小大气和环境对温度探测的影响,需输入环境温度、相对湿度、测量距离和目标发射率等进行校正,以补偿因环境因素影响而带来的测温误差。

由于模拟自燃点温度较低,燃烧面积较小,当距离较远时,自燃点在影像中识别困难,并且由于热量扩散,大气吸收等造成影像中显示的温度与实际温度之间的误差增大;当距离过近时,会导致单幅影像包含信息较少,拼接图幅较多,误差增大,工作量增加等问题,故选择距离煤矸石山2 m处拍摄,采用弧形拍摄基站,拍摄煤矸石山顶部影像时,适当靠近山体,以保证拍摄位置与煤矸石山的被测位置距离相等,以降低影像形变。每两张相邻的影像之间至少要存在3个相同的点,便于影像拼接。热红外测量基站布设如图3所示。

2.1.2 近景摄影测量操作

实施近景摄影工作之前,首先应根据目标物的特点及实际概况布设导线控制网,对煤矸石山进行直线拍摄,近景摄影测量基站布设如图3所示。

图3 测量基站布设图

近景摄影测量影像拍摄基站设置5站,摄站间距为0.8 m,距离矸石山3 m处自左向右拍摄。保证每幅影像中矸石山所占图幅面积达80%以上,天空或无用区域不占过多画面,相机镜头尽量保持在同一水平面,以保证影像中矸石山所在位置相同。

然后将所拍摄煤矸石山照片导入Lensphoto软件中进行处理,通过工程建立、参数导入、空三匹配、空三交互和光束法平差等操作,得到点云产品,即为煤矸石山表面的空间信息点云。

2.2 模型构建

2.2.1 影像拼接

在Mikro Spec4软件中读取煤矸石山的热红外影像,并将其温度信息导出,在matlab中将温度信息生成灰度图,使其每一个像素的灰度等于该点温度,即每一个像素的信息表示成p(i,j,t)并将其导入envi软件中,利用image to map对其进行空间校正,得到像素的空间坐标f(x,y,t)。然后利用seamless mosaic将校正过得影像拼接成煤矸石山被测表面的完整的影像,如图3所示。

2.2.2 点云处理

由于近景摄影测量生成的点云比较离散,分布无规律,且间距较大,故对其进行插值,使其分布均匀、密集,更加贴合山体实际表面空间信息。

图4 拼接后的热红外灰度图

实验所选择的插值方法是克里金插值法,是一种用于空间插值的地理统计方法,不仅考虑待插值点的位置与已有数据位置之间的相互关系,而且考虑变量存在的空间构形相关性,对于待插值点位置估计是一种线性、无偏和最小估计方差的估计。其不仅能够得到插值结果,而且能够预测插值误差,这有利于评定插值的准确性,对点云进行克里金插值前后结果如图5和图6所示。

图5 原始点云

图6 克里金插值后点云

2.2.3 影像融合

在arcgis里将拼接好的红外灰度图进行校正,并矢量化,使其每一个像素都有一个坐标(x,y,t),并将插值后的点云生成面文件,将两个面文件进行融合,并根据温度对其调整颜色,得到每一个像素点对应的温度场信息,可表示为四维坐标(x,y,z,t),见表1。

表1 融合影像信息表

2.2.4 三维显示

在ArcScene将融合好的影像栅格化,加载到点云生成的TIN中,形成煤矸石山红外影像的三维模型,如图7所示,在该模型中温度与空间位置相互对应。

图7 煤矸石山热红外三维模型

3 模型精度

为了验证该模型的精度,需选择合适的验证点,查看其模型结算值与实际测量值之间的误差,见表2。由于近景摄影测量标志点只是用于lensphoto中生成点云,但点云中不存在该标志点,其坐标是插值后得到的,并且在热红外影像中易识别,且没有参与匹配与拼接,故选其为验证点,如图8所示。

图8 验证点分布

通过表2可以看出,每个方向上的误差值约为0.05 m,在Z方向上的误差相对于X、Y方向上的较大,点位误差约为0.06 m,不会超过0.07 m。其精度满足探测煤矸石山表面空间信息需要。

实验构建的自燃煤矸石山表面温度场红外三维模型,存在的误差主要表现在以下两个方面:

(1)热红外影像测量误差。使用红外热像仪进行温度测量时,会受到被测目标表面特性、大气透射率、环境温度和相对湿度等外界条件的影响,造成测温误差以及像素位置偏差。同时在影像形成过程中,由于镜头的光学变形、拍摄方式变换和被测表面不规则等多方面因素影响,会造成对热红外影像几何变形,导致温度标志点与其真实的坐标之间存在位置偏差。

(2)多基线近景摄影测量误差。受控制点测量误差等相关因素的影响,导致个别点位误差较大,同时被摄影物体的大小、摄影机的分辨率及性能、拍摄方式及相片之间的相对几何位置和所拍摄相片的数量等都会对其造成误差。并且lensphoto软件在空三匹配与空三交互处理过程由于人眼识别,全手工进行选点会存在误差,在图形拼接、点云插值以及影像融合过程中也会存在误差。

表2 误差分析表 m

4 结论

对于在利用红外热像仪监测自燃矸石山表面温度场时,获取的热红外影像中缺少与之对应的空间信息而难以进行空间分析的问题,提出了用近景摄影测量的方式获得煤矸石山空间点云,在对热红外影像进行校正、配准和拼接等处理过程中,将点云信息进行克里金插值和面化等处理,将二者融合,进而构建了自燃煤矸石山表面温度场红外三维模型。该方法简单可行,且点位误差控制在0.07 m内,精度较高,可以满足工程需要,在煤矸石山着火点定位和灭火方面具有一定的指导意义。

[1] 徐友宁,袁汉春,何芳等.煤矸石对矿山环境的影响及其防治[J].中国煤炭,2004(9)

[2] 王海娟,夏清,胡振琪等.煤矸石山温度场的温度补偿数学模型及最优观测距离探究[J].煤炭工程,2013(9)

[3] 张祖勋,杨生春,张剑清等.多基线—数字近景摄影测量[J].地理空间信息,2007(1)

[4] 盛耀彬,汪云甲.矸石山温度场红外热像的空间信息挖掘[J].红外技术,2007(1)

[5] 杨晶,M.Behnia,G.Morrison.应用红外热像技术测量电子元件正常工作条件下的表面温度[J].红外技术,2002(3)

[6] 刘高文,郭一丁.红外热成像仪温度场测量的几何信息还原[J].红外技术,2004(1)

[7] 李成龙.基于红外热图像的三维重构方法研究[D].安徽大学,2013

[8] 张建霞,王留召,王宝山.数字近景摄影测量测图应用探讨[J].测绘科学,2006(2)

[9] 李俊晓,李朝奎,殷智慧.基于ArcGIS的克里金插值方法及其应用[J].测绘通报,2013(9)

[10] 李能.多基线普通数码相机近景摄影测量精度研究[D].昆明理工大学,2013

Constructing infrared 3D model of spontaneouscoal gangue piles surface temperature field

Wang Haijuan1,Hu Zhenqi1,Wang Xiaojun2,Chen Huiling1,Fan Jie1
(1.Institute of Land Reclamation and Ecological Reconstruction,College of Geoscience and Surveying Engineering,China University of Mining and Technology,Beijing,Haidian,Beijing 100083,China; 2.Beijing Forestry Machinery Research Instiute of the State Forestry Administration, Beijing,Chaoyang,Beijing 100029,China)

When using thermal infrared imagers to detect surface temperature of spontaneous coal gangue piles,the infrared images lack corresponding spatial information,it is difficult to analyze information of temperature filed and precisely plumb the kindling point.In order to solve the problem,the authors used close range photogrammetry method to get surface special information of coal gangue pile,and ArcGis software to construct infrared 3D model which were feasible in the experiment.The analysis results of errors showed:position errors of the 3D model were less 0.07 m,and it could meet the actual requirement of plumb the kindling pointin coal gangue piles.

spontaneous coal gangue,close range photogrammetry,infrared measurement, temperature field,infrared 3D model

TD99

A

王海娟(1989－),女,河北河间市人,硕士研究生,从事煤矸石山温度场研究。

(责任编辑 孙英浩)

国家自然科学基金(41371502),林业公益性行业科研专项经费(201404224)