為研究無人機遙感技術在采煤地面塌陷監測中的應用。以寧東煤炭基地金鳳煤礦011805綜采工作為例，探討了利用無人機遙感技術進行地表裂縫解譯、地面沉降量計算和地面塌陷規律研究的方法。結果表明：無人機飛行航高科根據需要識別的地表裂縫寬度確定，地形平坦地區識別2cm地表裂縫的飛行航高一般應不超過143cm；地表裂縫宜于采用基于光譜、延長度和緊密度規則的面向對象的信息提取方法進行自動識別，在采用這種方法發現地表塌陷裂縫時宜采用基于邊緣檢測的圖像分割模型和基于Full Lambda Schedule的圖像融合模型；對無人機遙感技術可應用于采煤地面沉降量檢測；綜采工作面內地表裂縫量多，總體垂直回踩方向排列，切眼和順槽附近地表裂縫數量少，總體平行順槽和切眼展布。

關鍵詞：

       無人機遙感技術；地面塌陷；地表裂縫；地質災害檢測；煤炭開發。

采煤地面塌陷是煤礦開采對地表巖土體破壞而形成的一類地質災害，主要包括地表裂縫、塌陷盆地、塌陷坑、塌陷槽和伴生滑坡崩塌等類型。寧東煤炭基地是我國重要的大型煤炭基地，其大規模、高強度開采形成的地面塌陷區具有面積大、動態變化和危險性高等特點。傳統人工檢測手段無法保證高效率和大面積精細監測，有人機遙感和衛星遙感技術又存在影像分辨率低且無法識別較小寬度地表裂縫的問題。無人機遙感技術的出現和發展，為這一問題的解決提供了一種新思路。無人機遙感具有影像分辨率高、成本低、機動靈活、不受復雜地形影響等一系列技術優點，可以實現對采煤地面塌陷區遙感影像的快速獲取，結合實地調查數據，能迅速而準確地完成采煤地面塌陷的監測任務，甚至為更大范圍采煤地面塌陷的監測提供技術支持。

  關于無人機對采煤地面塌陷的監測研究，2011年周文生等選用寧東羊場灣礦區作為研究區域，運用0.2m高分辨無人機遙感影像分析和統計了地表裂縫和塌陷盆地的分布特征。2012年魏長婧等從馬脊梁礦區地表裂縫無人機影像中，采用多種提取方法，建立了對應識別模型，繪制了裂縫分布圖。2013年趙星濤等采用無人機遙感技術獲得了0.2m高分辨率影像，解釋識別了塌陷坑和地表裂縫等采煤地面塌陷災害，并運用MAPS軟件對下沉值進行預計，得到了礦區的下沉等值線圖。2014年張啟元等利用無人機對青藏高原大通礦區進行了0.1m高分辨率采用空區地面監測，準確翻譯了塌陷信息，建立了一套適合高原特殊處理環建下采煤地面塌陷災害監測的技術流程。

總結無人機在采煤地面塌陷監測中的應用，目前利用無人機遙感技術對采煤地面塌陷的監測精度多在0,1m以上，無法識別較小寬大的地表裂縫；地表裂縫的屆時多采用人工目視解釋，基于計算機信息提取的分類方法研究不夠深入；對綜采工作面地面塌陷的發育規律認識不清，也沒有學者開展利用無人機遙感技術直接計算地表下沉值等地表巖移參數的研究。因此，提高無人機遙感影像分辨率，建立適合采煤地面塌陷裂縫的信息提取模型，借助無人機充分認識地面塌陷裂縫的信息提取模型，借助無人機充分認識地面塌陷發育規律和利用遙感影像直接計算地表下沉值是采煤地面塌陷地質災害監測中急需解決的難題。

筆者以MD4-1000四旋翼低空無人機航測系統在寧東煤炭基地金鳳煤礦011805綜采工作面地面塌陷災害監測中的應用為例，探討無人機遙感技術在采煤地面塌陷監測中的應用方法和技術，為采煤地面塌陷地質災害調查監測提供一種新方法。

011805綜采工作面隸屬神華煤業集團金鳳煤礦，地處毛烏素沙漠西南邊緣，地面標高1203.02~1328.98m，屬于平原地面，且地表植被稀少，地形地貌條件相對簡單。采用走向長臂機械化開采，垮落法管理頂板方式，2015年8月開始回采，2016年4月回踩完畢。工作面走向長度約820m，傾向長度約300m。工作面走向長度約820m，傾向長度約300m。工作面開采18煤，平均煤厚3.8m，煤層平均埋深220m，煤層平均傾角為2.2℃，屬于近水平煤層。上覆基巖厚度約180m，其中老頂平均厚度14.7m，以中砂巖和粗砂巖為主，直接頂以粉砂巖為主，平均厚度2.35m，近地表松散層厚度約40m。

該工作面西側與011803工作面毗鄰，并且與011201和011203工作面（均開采12煤且已開采完畢，平均煤厚1.85m，近水平煤層）有疊置開采區域（圖1），工作面回采后，地面塌陷破壞嚴重，地表裂縫和塌陷盆地是主要的地表破壞形式。

                                                                     圖1 研究區范圍示意圖

                                                 Fig.1 The schematic diagram of the study area

無人機遙感系統是指以無人飛機作為平臺，搭載高性能數碼相機、數碼攝錄機等數字遙感設備進行拍攝和記錄，通過對遙感影像數據的分析處理，以實現對地面信息的實時調查與監測。

一個完整的無人機遙感系統包括外業空間信息采集和內業務數據處理兩個子系統：外業空間信息采集系統分為導航設備、飛行平臺、地面站、遙控設備、數據接收和傳感器6個部分；內業務數據處理系統主要包括影像畸變糾正、自動空中三角測量和數字立位測圖等數據處理子系統，通過數據處理獲取DOM、DEM、DLG和DSM等成果，如圖2所示。本文采用的飛行平臺為德國MD4-1000四旋翼航拍專用無人機（圖3），該無人機主要性能指標見表1。

                                                               圖2 無人機遙感系統組成圖

                                          Fig.2 The illustration of UAV Remote Sensing System

                                                                    圖3 MD4-1000 無人機

                                                                     Fig.3 MD4-1000 UAV

                                                           表1 MD4-1000無人機主要性能指標

采用的遙感傳感器是日本索尼公司生產的SONY A7R數碼相機，具有操作穩定、堅固耐用、高精度和大容量性能等特點，并適用于惡劣環境條件。該相機配備3640萬有效像素和3700萬最大像素的全畫幅CMOS傳感器，傳感器尺寸為35.9 ×24mm，續航能力為340張，分辨率是7360×4912像素，像元大小為4.88μm,采用35mm定焦。

數據處理系統選擇Pix4D Mapper 2.0 無人機圖像處理專業軟件。軟件是目前市場上獨一無二的集全自動、快速、專業精度為一體的無人機數據和航空影像處理軟件，可將數千張影響快速制作成專業、精確的二維地圖和三維模型。

以金鳳煤礦011805綜采工作采煤地面塌陷地質災害為調查監測對象，進行無人機航拍、圖像處理、地面塌陷裂縫感解譯、地表下沉量計算和地面塌陷規律分析等研究工作，建立了采煤地面塌陷無人機航測遙感數據“獲取—處理—應用”的完整技術流程（圖4）。

                                                     圖4 采煤地面塌陷監測技術流程圖

                             Fig.4 Flow chat of surface collapse collapse montoring technology

無人機航線設計應充分考慮到相對航高、航向和重疊率等重要因素。金鳳煤礦011805綜采工作面近似長方形，因此無人機航線沿工作面的走向布置。由于研究區內地形地貌條件相對簡單，可將無人機的航向和旁向重疊度分別設置為70%和50%。

地表裂縫時采煤地面塌陷的主要類型，存在數量多和寬度小的特點，且多數地表裂縫寬度在2cm以上。為對該工作面內的地表裂縫進行全面檢測，可將本次監測的地面分辨率設為2cm，并結合相機參數，由無人機相對航高公式（1）計算得到相對航高約143m。

(1)式中GSD為地面分辨率，m；f為相機鏡頭焦距，mm；a為相機像元尺寸，mm。

為驗證143m的相對航高是否能夠準確識別出寬度2cm的地表裂縫，本次研究采用試驗分析的方法進行驗證，及對同一地表裂縫進行不同航高航拍。通過對一條寬度為2cm的地表裂縫進行試拍，分別得到130m、143m、150m和160m相對航高對應的圖像（圖5）。

從圖5中可以看出，130m和143m相對航高對應的圖像能比較清楚地識別裂縫，150m相對航高對應的圖像基本識別裂縫，160m相對航高對應的圖像幾乎無法識別裂縫。

結合011805工作面實際情況，通過綜合考慮圖像分辨率、重疊率、電池性能和安全等因素，本次監測將相對航高設置為143m。

本次外業航測飛行1個架次，共獲取約2cm分辨率數碼影像140張，影像獲取的時間選擇在光線較好且風力較小的晴天中午。每一架次航拍完成后導出相片和POS數據，并對遙感影像重疊度和質量進行仔細檢查。

影像處理采用Pix4D Mapper2.0無人機圖像處理專業軟件，將POS數據、相控點坐標和照片導入軟件，即可進行畸變改正、影像匹配和空三測量等處理，生成點云、DEM、DOM和DSM等數字產品。在實際圖像處理過程中，考慮到工作面航拍照片存在數量多和文件大的特點，若將所有照片進行拼接會形成一個現有設備無法讀取的超大DOM圖像文件（TIFF格式）。為避免以上問題，將工作面風割為3個部分，并分別生成對應的DOM，最后進行拼接得到整個工作面DOM圖像。

圖6利用無人機在金鳳煤礦011805工作面獲取的遙感圖像。研究區屬平原地區，采煤地面塌陷主要表現形式為拉伸地表裂縫。地表裂縫一般長幾米至100多米，寬幾厘米至幾十厘米，分布于工作面上方,形態上多表現為弧形、折線形、直線形和交叉形，大致呈等間距平行排列，在色彩上常表現出深灰色，屬于線性影像。                           

                                                          圖6 拉伸型地表裂縫遙感圖像

                                         Fig6 Remote sensing image of tensile surface cracks

本次遙感監測的主要對象是地表裂縫，通過建立地表裂縫的解釋標志在DOM圖像上進行目視解譯，并將地表裂縫的遙感解釋標志分為直接標志和簡介標志兩種。

A．直接標志  地表裂縫線狀紋理明顯，多以鋸齒狀、現狀或者環形展布在工作面內部或者周邊，裂縫中間寬兩端窄，向兩端逐漸尖滅，長度一般幾米到幾百米。拉伸型地表裂縫在遙感影像上呈現出中間色調明顯較兩邊發黑的特點。

B．簡介標志 地表裂縫在工作面內部或者周邊，采煤塌陷地表裂縫常被人工填埋，使其在遙感影像上表現為沒有植被或植被發育不良的灰白色條帶，可作為識別采煤地表裂縫的間接標志。

       選擇植被較少、地形平坦和地表裂縫數量較多且類型齊全的區域作為解釋方法的研究區，分別采用人工視解釋和計算機自動分類進行裂縫解譯方法研究。

a．人工目視解釋  

人工目視解釋是通過將DOM圖像導入Auto CAD軟件，利用CAD強大的繪圖功能按照地表裂縫解譯標志，綜合分析和識別地表裂縫的過程。本文中選取了地表裂縫發育較多、圖像較清晰的小型區域作為人工目視解譯的研究區，遵循由整體到局部和由易到難的原則，將地表裂縫全部識別出來，如圖7所示。圖7采用人工目視解譯方法識別到的地表裂縫共有16條，長度變化較大，且多以直線和弧度大致平行排列。

                                                           圖7 人工目視解譯效果示意圖

                                       Fig.7 Sketch map of the effect of artificial visual interpretation

b.計算機自動分類

計算機自動分類采用了ENVI 5.1軟件面向對象的圖像信息提供分類技術，該分類技術主要有基于樣本和基于規則的面向對象信息提取。由于拉伸型地表裂縫整體呈現出中間顏色較兩側發暗和線狀影像的特點，筆者優先考慮采用基于光譜、延長線和緊密閾值規則的面向對象信息提取分類方法。

為去除其它地物對裂縫信息提取的影響，在圖像分割和融合時可分別選用基于邊緣檢測的分割和融合時可分別選用基于邊緣檢測的分割和基于Full Lambda Schedule 的融合模型，其閾值經試驗可分別設置為95和75，而光譜閾值、延長線閾值經試驗可分別設置為95和75，而光譜閾值、延長線閾值和緊密閾值區間經試驗可分別設置為23.6~92.7、0.12~1.17和0.26~0.28，分類結果如圖8所示。

                                                           （a）分類結果     （b）疊加結果

                                                                  圖8 自動分類效果示意圖

                                               Fig.8 Sketch map of automatic classification effect

由圖8知，基于光譜、延長度和緊密規則的面向對象分類方法對拉伸型地表裂縫提取的效果較好，識別到地表裂縫的數量和長度均較為準確。相對目視解釋，具有省時、省力和高效的特點。

地表移動變形參數計算方法實際上采用的是對比分析法，即計算工作面采前和采后的地表高程差值。具體步驟是：

第一、  對無人機遙感圖像進行處理，獲得研究區各點GPS坐標數據（點云數據）；

第二、  布置坐標校正點并進行異常值計算；

第三、  進行GPS高程擬合校正；

第四、  進行地表沉降量計算與成圖。

無人機航空攝影測量能獲取研究區高精度遙感圖像，經圖像空中三角測量處理后按1000cm的網格密度大小可導出研究區內各網格點P^’₁、P^’_2、???、P^’_n的平面坐標x、y和大地高H_d，這里簡稱無人機航測點。并將計算結果列于表2中。

由于研究區工作面為矩形且面積較小，地形地貌條件簡單，故從無人機航測點中選擇5個地面測量點P_1、P_2、P_3、P₄和P₅，地面控制測量的點應分布在工作面的4個角落和中心位置（圖9）。

                                                    圖9 地面控制測量點分布示意圖

                                   Fig.9 The distribution diagram of ground control points

      分別對地面測量點P_1、P_2、P_3、P₄和P₅進行放楊，并按高程4等水準測量的高精度控制測量要求對這些地面測量點一一施測，得到個控制測量點P_1、P_2、P_3、P₄和P₅的正常高H_Z，這里簡稱為實際測量點。

分別將地面控制測量得到的5個點P_1、P_2、P_3、P₄和P₅和無人機測航得到的各網格點P^’₁、P^’_2、???、P^’_n展布在金鳳煤礦011805工作面地形圖上，分別尋找和選擇距離P_1、P_2、P_3、P₄和P₅最近的無人機航測網格點P_11、P_22、P_33、P₄₄和P₅₅，將P_11、P_22、P_33、P₄₄和P₅₅這5個點的大地高程值分別賦給P_1、P_2、P_3、P₄和P₅，即可得到P_1、P_2、P_3、P₄和P₅這5個點的對應的大地高H_d和正常高H_z，即可形成5對公共點坐標。根據式（2）可計算出各公共點P_1、P_2、P_3、P₄和P₅對應的高程異常值ξ_i，并計算結果列于表3中。

ξ_i=H_d-H_s（i=1,2，···??，5）                  （2）

                                                                     表3 公共點高程異常值

                                                  Table3 Elevation anomaly of common points

根據各公共點坐標的高程異常值，采用平面4參數擬合模型對無人機航測得到的三維坐標進行擬合校正處理。并根據公式（3）可計算得到a_0、a_1、a₂和a₃為未知參數，ξ_i為各公共點P_1、P_2、P_3、P₄和P₅對應的平面橫縱坐標，m。

由于實際情況下，由地面控制測量得到的公共點的數目大于4個，存在多余觀測結果，即可列出相應的誤差方程，即式（4）：

式中V_i為誤差值。

       寫成矩陣形式為：

                                 （5）

根據最小二乘法原理可求得公式（6），即可求得a_0、a_1、a₂和a₃的值，分別為9661427368.06582、-265.42573、-2317.990168和6.36815×10^-5。

                                         （6）

      將a_0、a_1、a₂和a₃代入式（3）可求得到研究區內的所有網格點P’1、P’2、P’3、、???、P’n的高程異常ξi=（i=1,2,3…，n），將ξi代入式（2）即可得到研究區內的所有網格點P’1、P’2、P’3、、???、P’n的校正高程值Hj，并將結果列于表4中。

       對金鳳煤礦011805綜采工作面按100m×100m進行網格劃分，并對各網格點進行編號處理。將GPS高程擬合校正后得到的點P^‘’₁、P^‘’_2、P^‘’_3、、???、P^‘’_n的坐標x、y和正常高Hj坐標分別展點到金鳳煤礦011805綜采工作面的采前地形圖上。根據式（7），對比和分析各網格點采前和采后的高程值，即可計算得出研究區開采前與開采后的

地表沉降量值dH ，并繪制綜采工作面下沉量等值線（圖10）。dH=H₀-H_j （7）式中H₀為開采前原地形圖上的高程值，m；H_j為經GPS高程擬合校正后的各平面點P^‘’₁、P^‘’_2、P^‘’_3、、???、P^‘’_n的高程值，m。

                                                           表4  GPS高程擬合校正結果

                                   Table4 Results of GPS elevation after fitting and correcting

未驗證采煤地表下沉無人機航測數據的準確性，采用概率積分對011805工作面地表移動變形參數進行預計。因金鳳煤礦18煤上覆基巖屬于以砂巖為主的較堅硬巖層，據文獻[21]取水平移動系數b為0.25，拐點偏移距d為0.15H（H為煤層埋深，m）, tanβ為1.6， η為0.65；12煤上覆基巖屬于以風化基巖為主的較軟弱巖層，取水平移動系數b為0.25，拐點偏移距d為0.10H，tanβ為2.2，η為0.85。

按半無線疊加方法計算研究區內各網格點的位置地表的最大移動變形值和下沉系數，并將部分網格的計算結果列于表5。

從表5可看出，采用概率積分方法計算得到的下沉量和下沉系數的預計值與無人機航測校正值基本一致，且相對誤差較小，但整體表現出預計值較航側校正值偏大，原因是011805工作面內的采動地面塌陷尚未達到穩定狀態。

                               圖10 011805工作面及疊置區地面下沉等值線圖（單位：m）

               Fig.10 The map of settlement contour in working face 011805 and overlapping

                                                      表5  半無限疊加開采計算結果

                        Table 5  The calculation results of the semi-infinite superposed mining

綜合利用人工目視解譯和計算機自動分類的方法對金鳳煤礦011805工作面內的地表裂縫進行解譯，根據地表裂縫解譯結果，得到011805工作面地表裂縫分布圖（圖11）。

從圖11中可看到，研究區內地表裂縫大量發育在工作上方，發育范圍略大于開采工作面。在切眼和順槽附近一般發育2~5條地表裂縫，其寬度和長度較大，對地表破壞較嚴重。

工作面內地表裂縫長度變化較大，一般長幾米至100多米，寬幾厘米至幾十厘米，且呈現出裂縫中央寬度最大，向兩側逐漸減小的特點；在形態上多表現出直線形、弧形和交叉形，大致平行排列，間距一般為8m左右，與工作面周期來壓步矩大致相同，總體上呈“C”字型，其開口方向與工作面回采方向基本相反。

從圖10可以看出，工作面邊界形處下沉值均大于10mm，即可確定塌陷盆地的范圍比工作面大。上下煤層疊置開采區域內的地表下沉值比疊置區外的明顯增大。盆地中央下沉量最大，可達3100mm，沿工作面中心部位向四周下沉值逐漸減小。下沉盆地總體上呈現平底形式，在工作面四周則表現出坡度較小的斜坡。

                                                  圖11 011805工作面部分區域裂縫分布示意圖

           Fig.11 The schematic diagram of crack distribution in partial area of working face 011805

a.無人機航線應沿工作面走向布設，航高可根據需要識別的裂縫發育寬度確定，在地形平坦地區識別寬度約2cm地表裂縫的航高一般應不超過143m。

b.目視解譯和計算機自動分類均能對采煤地面塌陷裂縫進行有效識別，但后者相對前者具有省時、省力和高效的特點。計算機自動分類宜采用基于光譜、延長線和緊密閾值為75的基于Full Lambda Schedule的融合模型。

c.利用無人機遙感數據計算得到的下沉值和下沉系數等地表移動參數與用概率積分法公式預計的基本一致，說明無人機遙感技術能運用于采煤地表移動變形參數的計算。

d.埋藏較淺的綜采工作地表裂縫大量發育，發育范圍略大于工作面。工作面切眼和順槽附近地表裂縫的寬度較大，對地表破壞較嚴重。工作面內部地表裂縫總體上呈”C”字型平行排列，裂縫寬度較小，對地表破壞較輕。疊置開采區地表下沉量和裂縫明顯增加。

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