基于无人机低空遥感数据的时序动态生物量计算研究

为解决林分自然生长和人工剪伐修枝引起的单木特征参数变化所造成的生物量变化问题,采用地基激光雷达数据(TLS)和无人机激光雷达数据(UAV-LS)为数据源,通过单木分割的方法,以地基激光雷达数据提供的高精度数字高程模型为基础,提升无人机激光雷达数据的单木召回率;基于无人机激光雷达数据进行单木树高的提取及一致性评定,通过优化的生物量模型,利用树高参数计算2022年和2023年各树种单木生物量。结果表明,联合地面激光雷达数据可以将无人机激光雷达数据的单木召回率从60.0%提升至73.1%;对2022年、2023年树高参数提取得到近两年树木自然生长、修剪状况;对树高一致性评定得到一致性相关系数(Concordance correlation coefficient,CCC)为0.98,均方根误差(RMSE)为1.12 m;对生物量计算得到近两年各树种单木生物量、林分生物量,2022年、2023年单位面积生物量分别为77.39、81.56 t/hm^(2)。研究证实在研究区通过无人机低空遥感数据获取树高时序动态计算各树种单木生物量可行,可以掌握林分自然生长和人工修剪引起的生物量变化。

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用MATLAB App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明:基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。

LiDAR点云全属性转Cesium的pnts瓦片算法

Cesium作为性能优异的三维前端可视化框架之一,针对点云数据展示有对应的pnts瓦片格式。LiDAR点云采集手段和应用需求不断扩展,在前端较为完整地显示LiDAR点云有庞大的需求,但是目前行业内应用较广泛的LiDAR点云到pnts瓦片的数据转换方法,只针对点云坐标和颜色等简单属性的转换,限制了有LiDAR点云扫描角属性参与的点云算法在前端中的直接应用。本文针对LiDAR点云的扫描角属性在pnts瓦片中的保存,提出解决方案并完成转换算法,得到挂载LiDAR点云扫描角属性的pnts瓦片;并对影响其加载性能的重要属性的算法和LOD组织调度的策略作出相应的适配。最终得到的pnts瓦片满足Cesium官方规定的加载要求,可以实现需要扫描角属性参与的点云算法在前端的直接应用。

无人机低空遥感裂缝识别与采动地表变形指标的相关性研究

山西煤炭资源丰富,随着煤炭资源大规模开采利用诱发了一系列地质灾害,地表裂缝即为地质灾害的主要表现形式之一。目前对地表裂缝监测多采用人工野外调查识别和卫星影像解译识别方法,存在成本高、效率低、分辨率低、易受天气影响等不足。利用飞马D2000无人机对山西省华阳二矿某地质灾害易发区进行了航空摄影测量,得到了测区数字正射影像模型(DOM)、数字表面模型(DSM)和三维点云模型(3DPCM),基于这3种模型数据解译得到地表裂缝发育与分布特征。同时,根据地质采矿条件进行地表移动变形预计,分析了地表变形指标与采动裂缝分布之间的关系。结果表明:利用DOM与3DPCM模型数据可以高效、准确地识别地表裂缝,且裂缝分布情况与采动引起的地表曲率变形、水平变形高度相关。研究结果对于预测评估开采引起的地表裂缝发育情况具有参考意义。

我国矿山测量领域三维激光扫描技术的应用现状及存在问题

三维激光扫描作为一种非接触式测量技术,近年来在我国矿山测量领域得到了广泛应用,涉及了矿区边坡监测、露天矿储量管理、地表沉陷监测等方面。结合近年来的相关研究成果,系统分析了我国矿山测量领域三维激光扫描技术的应用现状,并对存在的问题进行了探讨。研究表明:矿山测量工程应用及科学研究中使用的三维激光扫描设备与配套软件以国外进口为主,国产设备与软件较少;从数据采集、处理、成果应用等方面分析,主要存在的问题有采集数据质量不佳、点云数据匹配精度有待提高、点云数据滤波算法精度不高、特殊监测领域的应用成果不明显等。在上述分析的基础上,认为该领域的主要研究方向为:①高精度的空天地一体化数据采集方案,如InSAR、LiDAR、倾斜摄影测量与地面三维激光扫描技术相结合;②具有自主知识产权的点云数据处理软件开发,包括点云数据智能匹配算法、智能化高精度点云数据滤波算法等;③三维激光点云数据后期成果应用,包括面状地物变形监测理论与方法、大数据技术与人工智能技术相结合的三维激光扫描实时动态监测方法。总体来说,进一步推进三维激光扫描技术在我国矿山测量领域的应用,有助于大幅提升相关工程技术人员的空间三维数据处理能力,进而提高工作效率。

无人机低空遥感矿山地质灾害监测研究进展及发展趋势

矿产资源开采导致矿区地表频繁发生地质灾害,严重制约了矿山智能化的建设进程,监测并预警地质灾害的发生对于矿区正常生产及防灾部署具有重大意义。当前矿区地质灾害主要依靠传统地面监测手段及In SAR等方法,存在费时费力、周期长及In SAR无法监测大梯度形变等不足,无人机低空遥感作为一种新兴手段,以其独特的优势已经被广泛应用于矿山地质灾害监测中。结合现阶段典型成果及课题组近年来的探索实践,简述了矿山地质灾害的类型,分析了无人机低空遥感矿山地质灾害监测的应用现状,总结了无人机低空遥感在开采沉陷监测、煤火识别及地质灾害监测等方面应用的基本流程,提炼了现阶段无人机遥感实时高精度沉陷盆地构建、水平位移监测及多源时空数据融合等技术发展亟需攻克的技术难点,并从无人机高精度数据采集、多类型载荷协同、5G实时传输及智能灾害监测等方面展望了未来发展方向。未来矿山地质灾害要向“多网融合+实时监测+智能作业+任务协同+全面感知+自主决策”的智能监测预警体系方向发展,需要多学科、多部门学者开展协同攻关,实现“产学研用”联动发展。

山区开采地表动态移动变形规律

我国约有1/3的煤矿位于山区,开采造成的山区地表移动变形与平原地区有较大区别。为探究山区开采地表移动变形的时空特征,揭示山区开采地表动态移动变形规律,首先通过分析山区地表移动变形特征,确定了山区开采滑移影响函数,并应用叠加原理构建了顾及山区地形与平原因素的山区地表移动变形预计模型;然后结合Knothe时间函数,推导了山区开采地表动态移动变形预计公式;最后分析了正坡、反坡2种模型的地表动态移动变形规律。采用山西某矿的现场实测数据对山区地表移动变形预计模型进行了验证,取得了较好的一致性。山区开采地表动态移动变形规律的分析,为最大限度确保矿区地表建(构)筑物免于地表动态移动变形破坏提供了技术依据。

煤矿开采动态地表下沉预计算法

针对煤矿地下开采造成岩层及地表移动随时空变化、开采时间与空间的变化对地表移动变形影响等问题,为准确预测开采过程中的地表移动变形,对开采沉陷的影响函数预计方法进行了理论分析与应用研究.应用数值积分方法,通过数学建模实现了开采沉陷预计系统.明确了开采沉陷动态移动变形模型的具体算法,提出了通过倾向微元化达到顾及主要影响半径随采深变化的方法,使得缓倾斜煤层的使用Knothe模型得以实现.应用VB开发了开采沉陷地表动态移动变形系统,并通过现场实测数据验证了动态预计算法的正确性.

三维激光扫描技术在矿井联系测量投点中的应用研究

矿井联系测量是保证地下工程施工过程中井上、井下坐标统一的一个重要环节。为简化矿井联系测量中垂线摆动投点观测方法,采用三维激光扫描技术结合自行设计用于垂线投点的三维激光球形靶标,进行了矿井联系测量的垂线投点试验。应用全站扫描仪验证了三维激光球形靶标球心坐标提取值与棱镜测量值的点位误差为±1.6 mm,能够基本满足矿井联系测量的精度要求。应用三维激光扫描技术开展了垂线投点试验,垂线长度从3.44 m到13.03 m的变化过程中,球形靶标的投点误差保持在1.5 mm以内,能够满足地下工程测量的基本需求。研究结果为三维激光扫描技术在矿井联系测量中的应用提供了新的思路,为矿井建设及城市地下空间工程井上、井下联系测量提供了新的途径。

工作面推进速度对地表移动变形的影响研究

为了探究工作面推进速度对地表移动变形的影响,利用开采沉陷概率积分预计模型,并结合克诺特(Knothe)时间影响函数,对同一地质采矿条件下不同推进速度(2m/d和5m/d)时的地表移动变形情况进行分析研究,研究结果表明,推进速度与地表移动曲线的动态峰值成反比,即提高推进速度能够降低开采对地表的破坏,但无法降低开采对工作面切眼与终采线上方地表的破坏,研究结果对矿区开采沉陷防治具有重要的指导意义。

免像控无人机摄影测量开采沉陷监测方法研究

针对常规全站仪等传统监测方法在矿区沉陷监测中存在的监测周期长、劳动强度大等问题,以山西某矿区为例,利用免像控无人机摄影测量技术在短期内采集研究区5期影像数据,通过对内业数据处理成果密集匹配点云进行滤波和插值处理得到每期的DEM数据,将两时段的DEM相减得到矿区地表沉陷盆地,并利用实测数据对其进行验证。首先分析了监测期间动态沉陷盆地的发展过程,将全站仪实测与无人机沉陷DEM提取的下沉曲线进行对比,计算均方根误差;其次分析了无人机监测的误差来源以及减小误差的方法;最后提取工作面主断面数据进行多项式拟合,验证拟合后曲线最大下沉值的精度,讨论了开采工作面主断面方向的累计沉降特征,总结了工作面开采沉陷规律。研究表明:时序无人机摄影测量沉陷数据与同时期的全站仪实测数据对比,平均均方根误差为150 mm,拟合曲线的最大下沉监测精度最优值与实测值相差仅20 mm;随着工作面的推进,地表累计沉降值增加,矿区沉降总体趋势体现出下沉盆地特征,并且沉陷盆地的发展过程符合开采沉陷规律;免像控无人机摄影测量技术可以有效监测矿区开采地表沉陷,为无人机摄影测量在矿区开采沉陷监测中的推广应用提供了技术支撑。

基于Unity 3D的井下测量虚拟仿真程序设计

通过3D Max建模软件构建了全站仪、水准仪、三角架等测量仪器3D模型及井下巷道虚拟场景,基于Unity 3D虚拟现实引擎平台进行测量场景的集成,采用C#语言进行系统开发,实现测量仪器模型的交互,具有测量仪器结构认知、井下对中、角度测量、水准测量等一系列关键功能。该系统将虚拟仿真技术与专业实践教学联系起来,构建了虚拟的矿山测量学习环境,为矿山井下测量实践提供了新的途径。

隧道围岩变形监测及变形规律分析

文中介绍了全站仪自由设站法在隧道变形监测工程中的应用;通过对观测结果的分析,探讨了围岩变形的非线性规律,研究结果为隧道支护时机的选择和进行后续支护工作提供了依据,对隧道安全和质量的保证具有重要的意义。

矿山地面灾害三维激光扫描监测及空间分析

矿山地面灾害监测对矿区安全生产具有重要的意义,应用MS50全站扫描仪对煤矿采动过程中形成的山体崩落、滑坡、地面台阶裂缝进行了扫描,并与传统全站仪监测进行了对比分析。三维激光扫描监测及分析对于地面灾害的局部现状详细描述具有较大优势,而全站仪监测对单点的绝对位移监测具有较大优势,监测过程中可将二者结合,将绝对位移与现状描述相结合,为矿区的安全生产提供保证。

三维激光扫描技术在采动区房屋变形监测中的应用

基于三维激光扫描技术,提出应用房屋特征点提取采动区房屋移动变形的方法,并通过误差分析理论,评价三维激光扫描直接获取数据与间接计算数据的精度,结果显示其精度能满足房屋移动变形监测要求。应用三维激光扫描数据,分析采动区房屋移动变形规律,对村庄房屋下开采的安全开采具有指导意义。

山西黄土丘陵采煤沉陷区生态环境破坏与修复研究

山西省煤炭开采大都处于黄土沟壑和丘陵山区,其采煤沉陷及地表破坏具有和平地不同的破坏特点,产生的多种形式和不同大小的地表裂缝、槽形塌陷及采动滑坡,使地形地貌及景观产生较大的破坏,水土流失加重等。因此,研究适宜山西地貌和气候特征,以及山西采煤沉陷损伤规律的土地复垦与生态重建技术,构建山西省黄土丘陵采煤沉陷地复垦技术模式显得尤为重要。分析了黄土丘陵采煤沉陷区的地表破坏的类型、形成机理及影响因素,结合黄土丘陵地貌分析研究了开采对地表水资源分布及沉陷区土地及植被的影响和破坏。地下采煤形成的覆岩及地表裂缝为水资源运移和流失提供了通道,采排矿井水对土地造成了污染,采动土地破坏及地表水土流失的加剧,是造成地面生态植被破坏的主要原因。对于采动生态环境破坏,采煤岩土体损害是根本,水资源和植被的破坏为开采损害的延续性影响,而单一类型的损害修复方法无法达到良好的修复状态,因此提出了以地形修复、水资源保护、植被重建等相结合的黄土丘陵沉陷区生态修复技术。通过山西某矿区黄土丘陵地表的土地复垦实践,证明了黄土丘陵沉陷区结合地形条件和生态环境的土地复垦技术的有效性及适宜性,研究成果对山西黄土丘陵矿区的地下开采与生态环境的恢复具有重要的指导意义。

基于Weibull时间序列函数与负指数法的动态沉陷预计

为了探讨采矿过程中受时间和空间影响的地表移动变形的发生发展机理,提出了一种基于Weibull时间序列函数与负指数法的动态沉陷预计方法。该方法以研究描述地表沉陷区观测点下沉变化过程的Weibull时间序列函数为基础,认为Weibull时间序列函数在描述地表观测点沉陷的动态过程时,不仅能较好地拟合下沉-时间(wt)曲线,而且由此推出的速度-时间(v-t)曲线和加速度-时间(a-t)曲线也能够很好地符合地表沉陷随时间变化的物理过程。基于实测资料确定的负指数法在描述地表移动盆地时具有实践应用性强、预计精度高等特点,给出了走向主断面半无限开采负指数法的下沉预计公式及参数求取方法。根据主断面动态沉陷模型的一般形式,将Weibull时间序列函数与负指数预计函数相结合,建立了充分采动条件下沉陷盆地走向主断面的动态地表下沉、倾斜、曲率、水平移动和水平变形模型,并对某煤矿的地表动态沉陷进行了预计,结果表明,预计结果与实测结果具有很好的一致性,可为实现矿区地表动态沉陷预计提供参考。

开采沉陷预计参数的广适应性BP神经网络反演方法

基于实测资料的概率积分法下沉预计能够准确描述开采引起的地表下沉变化,广泛应用于全国各大采区。为了获取准确可靠的开采沉陷概率积分法预计参数,本文以概率积分法沉陷预计为基础,利用BP人工神经网络反演求取预计参数。BP人工神经网络具良好的鲁棒性和非线性映射能力,在参数选取过程中能快速准确的确定预计参数与观测站点实测下沉量之间的映射关系,能准确反演得到实测下沉预计参数。根据地表实测数据,将概率积分法下沉预计与BP人工神经网络相结合,建立了适用于多种地质采矿条件的沉陷预计参数反演模型,并对阳泉某矿进行参数反演,得到结果与实测数据基本吻合,表明应用广适应性BP神经网络方法反演开采沉陷预计参数是可行的。

采动岩层移动变形的负指数预计方法研究

针对地下开采引起岩层移动变形,影响巷道采掘支护、地下管线运行等实际问题,利用负指数函数法建立了岩层内部任意水平的下沉预计模型,并与数值模拟结果进行对比,同时进行实例验证,均取得较好的一致性。应用负指数预计方法可准确的预测采动岩层内部移动变形,为安全采煤及浅埋工程下开采提供了可靠的技术支持。

王家岭矿岩石物理力学试验研究

为了对王家岭矿区地质条件有明确的认识,充分了解煤层上覆岩层的物理力学性质,为工程设计、实验研究提供必要的物理和力学参数,通过对王家岭矿某钻孔取芯,进行了岩石密度测试试验、岩石劈裂试验、岩石单轴压缩及变形试验、岩石变角模抗剪试验,分别获得了本矿区主要岩层的密度、抗拉强度、单轴抗压强度、弹性模量、泊松比、内摩擦角和粘聚力等物理力学参数,同时确定了剪切应力与正应力之间的函数关系,对揭示覆岩破坏形式,指导安全采矿具有指导意义.