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题名无人机在矿区表土特征及地质灾害监测中的应用
被引量:10
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作者
龙林丽
刘英
张旭阳
苏永东
陈孝杨
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机构
安徽理工大学地球与环境学院
安徽省高潜水位矿区水土资源高效综合利用工程实验室
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出处
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期200-211,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(4157020161)
安徽理工大学校级重点项目(自然科学类)(xjzd2020-04)。
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文摘
随着无人机的出现和发展,各种传感器的小型化和智能化程度不断提高,装载传感器的无人机成为获得空间数据的高效工具。因其成本低、重访周期短、快速高效、质轻灵活、操作简便、影像获取时空精度高等特点,广泛应用于矿区土地损伤监测。以"无人机(UAV)、反演(Inversion)、土壤监测(Soil Monitoring)、地表塌陷(Surface Collapse)、地裂缝(Ground Fissure)"为关键词,通过总结Web of Science、知网、谷歌学术等检索系统中2010年1月—2021年5月发表的学术论文,对比分析无人机监测技术与其他监测技术的差别,综述无人机监测矿区重金属、土壤含水率、含盐量、地表塌陷、地裂缝及边坡稳定性的一般流程及数据处理方法,并概述无人机在矿区表土特征及地质灾害监测中的应用前景,认为未来可通过集成野外时序跟踪调查、高精度土壤质量监测技术、高空间分辨率无人机监测技术、数字模拟手段和典型工作面的试验监测与分析,研究工作面自开切眼至停采线动态推进中地质灾害与土壤质量演化耦合关系,构建采煤沉陷区土壤质量演化预测理论体系和时序演变模型。从而进一步探讨矿区土壤质量与地质灾害之间的关系,提出减缓、控制及提升矿区土壤质量的措施,为我国煤炭生产基地煤炭资源开采与生态环境的协调可持续发展提供技术支撑。
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关键词
无人机
采煤矿区
土壤监测
地质灾害监测
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Keywords
UAV
coal mining area
soil monitoring
geological disaster monitoring
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分类号
TD167
[矿业工程—矿山地质测量]
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