基于无人机航空摄影测量技术的矿区地表变形监测外业数据采集

2020-10-10

世界有色金属 2020年13期

（甘肃煤田地质局一四六队，甘肃平凉 744000）

如何更加有效、合理且安全的对矿产资源进行开发和利用，是矿产领域研究学者们一直研究的重要话题[1]。目前大多数的矿产开发企业仍以地下开采的方法为主，并且随着对矿产资源需求量的不断增加，对矿山开采的深度也越来越深。因此，做好对矿区地表变形的监测对于整个矿山的安全和生产具有重要意义。随着现代科技的快速发展，矿山摄影测量技术得到了不断地优化和更新，最早期的测量技术是以测量仪器作为中心的模拟摄影测量，而后逐渐被解析摄影测量所代替。现如今随着计算机的应用不断普及，逐渐进入到了全数字摄影测量阶段。无人机航空摄影测量最早应用于军事领域，凭借其独特的优势当前已经在工程应用中占据更加广阔的市场空间。因此，本文结合无人机航空摄影测量技术的优势，将其应用于矿区地表变形监测当中，提出一种全新的外业数据采集方法。

1 基于无人机航空摄影测量技术的矿区地表变形监测外业数据采集方法设计

1.1 无人机航空摄影相机数据采集精度确定

针对矿区地表变形监测外业数据采集的需要，本文选择的标定方法为棋盘格式标定法，为保证最终数据采集的准确性，标定板采用厂家定值的标定板。标定板上每个小方格的边长为15mm，采用铝制材料保证其光学基板误差精度不超过±0.10mm。在进行实际标定时，需要从矿区地表的不同方位上对已经获取的参数信息标定板进行拍摄[2]。当获取到多张摄影图像后，根据每幅图像的单位矩阵求解出无人机航空摄像头的畸变参数。利用棋盘格式标定法的操作更加简单，且对于界面相更友好。标定时还需要建立空间当中某一点与无人机摄像头平面摄影点的映射关系，假设在空间中某一点的坐标为X=[a，b，c，1]T，则对应的畸形图像中该点的对应坐标为x=[m，n，1]T。根据平面标定算法，得出空间中某一点与畸形图像中该点的投影映射关系式：

公式（1）中，k表示为一个比例因子；C表示为无人机摄像头的内参数矩阵；j表示为旋转的矩阵；s表示为位移关系的矩阵。将公式（1）简化后可得：

公式（2）中，H表示为单应性矩阵。公式（2）可看作是空间中某一点与该点在无人机摄像头平面上投影点之间的关系。通过角点检测的方法获取畸变图像当中对应的坐标，再根据标定板获取在空间当中该点的对应点位置。通过上述方法能够在每一张畸形图像当中获取与之相对应的一个H矩阵。通过将H矩阵改写为一个三个列矩阵的形式，再对相机的内参数进行求解，最后再根据内参数矩阵的对称性将其简化为一个六维矩阵，最终得到一个2×6的矩阵，该矩阵代表每一张畸形图像当中可以获取到两个共包含六个未知数的方程。因此，根据数学知识可以得出，对六个不同未知数进行求解，至少需要六个不同的方程，因此在获取畸形图像时，至少需要三张畸形图像。当完成对原始参数的求解后，根据求出的参数将无人机拍摄到的图像中对应的点映射到空间中，再通过最小化反省向投影点的坐标与真实坐标之间的差值，得到最终的最优解。

在进行拍摄过程中需要两个人相互配合，一人拍照，一人移动标定板。在拍摄前首先固定无人机航空摄像头的具体位置，对标定板进行移动，从而使镜头所在的平面始终处于不同的角度，完成拍摄。根据上文可知，至少完成三张图像才可完成标定。本文为使结果更加准确，达到最好的标定效果，在实际操作时控制图像拍摄至少为15张。

1.2 矿区地表变形监测控制点选取与布设

完成对无人机航空摄影测量的标定后，在进行数据采集前，还需要对矿区地表变形监测控制点进行选择，并完成人工标志布设。本文最终采集到的数据信息主要是针对矿区地表变形区域，因此为了精准地对地表塌陷程度进行测量，必须首先了解无人机航线区域的具体坐标值信息，对人工标记点进行布设。在设计标记点的形状时，本文采用如图1所示的标志。

图1 标记点形状示意图

标记点形状是将一个正方形平均分成四个面积相同的三角形，选择其中任意一对对边的两个三角形为黑色，另外两个三角形为白色。考虑到在对矿区地表塌陷位置的表面十分不稳定，因此不能将标记点直接放置在地表。在放置前，需要设立一个规则的钢筋水泥柱。大部分矿区地表变形区域均有矿产企业的GPS接收机进行监测，因此在地表上设有水泥柱。在需要进行外业数据采集的区域中选择六个不同的水泥柱作为控制点，将人工标志放置在稳定性更强的水泥柱上。将原始GPS坐标作为标准，对矿区地表变形区域进行实形建模，分析该区域的变形情况。

1.3 基于无人机航空摄影测量技术的影像数据采集

在对矿区地表变形区域影像数据进行采集时，不仅需要考虑相关仪器设备的性能，还需要对采集区域的地形、地势以及高差等进行综合考虑。在利用无人机航空摄影测量技术进行影像数据采集时还需要根据采集当前的天气状况，选择天气晴朗的天气最为适宜。在完成航空摄影后，需要对拍摄到的图像质量进行检查，检查内容主要包括图像的清晰度、是否存在重叠现象。

获取图像中数据信息的具体步骤为：首先对于矿区地表土壤材料利用类型信息的提取可通过人工识别和勾画的方法完成，或利用计算机中的相应软件对其进行分类。针对监测区域较大，利用人力会消耗大量时间的区域，根据前期建立的标识点，利用面向对象的方法通过多尺度分割成像技术，计算出被监测对象的形状信息及纹理信息，通过特征参数的固定组合，建立规则集，完成对土地利用类型信息的分类。其次，对于外业数据的采集，可在GIS系统中，利用数字高程模型和文档对拍摄图像成果直接获取被监测对象的特定位置信息，主要包括经纬度、坐标和高程信息。针对监测对象长度和面积信息获取可借鉴土地利用类型信息获取方法，通过人工勾画或计算机自动分类获取，并在GIS系统中，对被监测对象的长度进行测量，进一步计算出相应的面积信息。利用数字摄影测量平台对图像进行相关匹配和编辑，并生成数字高程模型。利用高程模型对数字影像进行几何纠正。完成上述操作后，立即将所有拍摄的图像数据下载到移动硬盘当中并进行妥善保管。

2 实验论证分析

为验证本文提出的基于无人机航空摄影测量技术的矿区地表变形监测外业数据采集方法在实际应用中的可行性，将其与传统采集方法进行对比。设置本文采集方法为实验组，传统采集方法为对照组。选择某矿山区域地表出现过明显变形的区域作为实验对象。分别利用实验组和对照组两种方法对该区域已知的五个地表变形区域数据进行采集。五个监测点的横纵坐标分别为A：（233.4m，215.4m）、B：（253.1m，321.2m）、C：（323.8m，365.1m）、D：（402.1m，393.1m）、E：（452.1m，423.1m）。根据上述实验描述完成对比实验，并将实验组与对照组得到的数据采集时间进行记录，绘制成如表1所示。

表1 实验组与对照组数据采集时间对比

根据表1中的实验结果可以看出，实验组的数据采集最多消耗时间为23.14ms，对照组的数据采集最少消耗时间为75.31ms，因此实验组对数据采集时间明显小于对照组。通过实验证明，本文提出的基于无人机航空摄影测量技术的矿区地表变形监测外业数据采集方法有效缩短了对数据采集的时间，提高了该方法的效率，满足矿山生产企业对数据采集的高效性需求，能够为矿山企业施工建设的顺利展开提供有利条件，并在一定程度上降低地质灾害问题对人们造成的影响。