矿山高精度DEM建模方法研究

邹冠华

（湖南有色金属职业技术学院，湖南 株洲 412006）

随着我国矿山智能化进程不断推进，矿山开采及建设开始逐渐朝着智能化的方向发展，矿山管理的精细化程度在不断提高，相应的对于高精度DEM应用需求也在不断提高。

在我国矿山开采规划中，DEM数据起着重要的作用，为矿山开采规划提供了重要的数据支持。本文针对当前我国DEM建模方法进行了详细的阐述，并列举高精度DEM应用实例。

1 矿山高精度DEM建模特点

矿山DEM建模主要有以下几个特点：其一，现阶段传统的数字表面模型已经无法满足现代化矿山的需要。对此，为了能够满足现代化矿山的建设与开采要求，做到企业精细化管理，必须建立一个高精度的数字表面模型DEM。其二，矿山周边区域的建筑，井下巷道等较为复杂的地形地貌，这些也是矿山高精度DEM建模中的组成部分。

2 矿山高精度DEM建模方法

制作DEM的方法通常有以下几种：

其一，全野外测量数据的构建，这种方法具有极高的精度，但是这种方法需要耗费很长的时间，而且花费的成本也比较高，更新比较困难，因此，这种方法的应用范围较小。

其二，将当前现有的地形图数字化，然后生成一个数字网络模型。这种方法较上一种可以有效节约成本，但是有可能无法准确的表达出矿山地物中的各个细节。

其三，采用摄影测量方法对矿山地形进行测量，此方法主要是采用相邻的两个对象进行对比，基于全自动摄影测量系统，将绝对定向数据、地面控制点数据、相对定向数据通过DSM建模生成。其四，使用激光雷达进行测量，所得到的数据是DSM点云数据，将收集的点云数据生成DEM数据。

2.1 数据准备

（1）机载激光点云数据

在机载点云数据采集完毕，对其进行数据处理时，首先需要对其进行处理前的准备工作，例如点云合并、点云分类去噪、点云特征线提取等。

点云合并主要指将已经生成的多个LAS和XYZ数据通过专门的软件导入合并，由于点云数据的数据量很大，因此在进行合并时一定要对合并后文件数量与点云处理软件数据承载量进行控制，确保两者的量都是相同的，不会出现差误。

（2）特征点线数据

立体像对、机载激光扫描数据、井下巷道框架这三种数据共同构成特征点数据源。

矿山巷道框架数据的准备工作需要进行数据排查、质量检查、区块划分等多个环节，建模数据的选取应遵循的原则为选取斜坡线、高程点数据、陡坎线等，将DXF设定为主要输出格式。

对于机载激光扫描数据和立体像对数据需要在数据源的特征上提取点线数据，并对其进行检查，剔除不符合要求的数据，最后将其数据输出格式转换成DXF格式。

2.2 机载激光点云数据处理

（1）原始点云数据粗提取

若对矿区地形进行点云数据提取，所提取的原始点云数据呈现出的数据统计集为一个连续性的点云数据区间。以某个矿山为例，矿体的高程统计数据存在一个较大的峰值，在对这一区间数据进行提取过程中需要将与峰值相近的波谷高程值记录下来，在波谷高程值区间内可以推测出地形点特征，以利于后续处理工作。

（2）克里金插值

将相关的地物点去除之后，矿山待测点会出现大片的空数据地带，若将这部分空数据地带进行填充，需采用克里金差值法对空白区域进行插值，因为空白区域面积较大，所以在采用克里金插值方法时需要使用迭代方式，多次插值后出现异常点采用粗提取方法进行剔除，再重新进行插值，以满足所有点符合高程限差范围。

3 高精度DEM应用实例

高精度DEM可以应用在我国多个行业领域，如水利、气象、地质、矿山建设与规划领域。

如在矿区发生灾害时，可以对地质灾害进行预估，利用高精度DEM数据去判断整个矿区容易发生地质灾害区域，并对其进行评估，然后将这些分析结果及时反馈，协助各级政府做出正确决策，为矿山企业减少不必要的经济损失。

4 小结

综上所述，传统DEM数据的制作与生产已经无法满足矿山开采及建设的需要，必须采用新的技术方法去制作DEM数据。

本文所提出的新方法主要融合了多种的数据源，结合区域地理位置特点，在制作DEM数据时进行了分层和分级，使得数据内容更加详尽。

同时在方法运用过程中，对矿区地物进行了重点建模，使得矿山DEM建模具有了极高的精度，并且真实还原了矿山的地形地貌特征。