中煤第一建设有限公司山不拉煤矿 鄂尔多斯 017100
摘要：煤矿开采时，由于受重力影响，局部地区容易出现地面间隙，从而导致地面塌陷。人工监测方法无法保障高精度和大规模的塌陷监测，卫星遥感技术图片不清晰且无法辨别微小地表开裂。无人机遥感技术具有分辨率高、资金投入低、使用方便、不受地形影响等技术优势，可以快速掌握地面裂纹、土层沉降及地面塌陷的规律等情况，为大规模采煤地面塌陷的监测提供技术保障。本文就对无人机遥感技术在采煤地面塌陷监测中的应用进行分析。
关键词：无人机遥感技术；采煤地面塌陷；监测；应用；
无人机遥感技术是一个复合型名词，它集合了无人机与遥感技术的双重优点，提供的影像分辨率较高且投入资本更低，应用自由，不受特殊地形的局限。在煤矿开采过程中，利用无人机遥感技术能够快速获取地面塌陷区影像，并结合实地调查数据准确无误的对采煤地面塌陷进行监测。
1、无人机遥感技术简介
无人机作为一种不载人飞机，利用无线遥控和自动程序控制整个机器的运转，其种类有定翼、多旋翼、直升机等。普通民用无人机具有机动性、便捷性、经济性的优点。随着我国计算机技术与网络通信数据的发展，在无人机技术上增添了很多现代智能化、自动化的装置，进一步提高了无人机的应用程度，在拍摄、勘探等方面有非常突出的
优点。无人机遥感技术是在遥感传感器的基础上根据不同类型的遥感任务进行数据探测的技术，常见的机载遥感设备有 CCD 数码相机、轻型光学相机、合成孔径雷达等，无人机的遥感系统多采用小型数字相机，与传统航片相比，这种小型数字相机采集的图像更有针对性，且影响数量存储大，能够实现几何模型对图像的辐射校正，也能通过自动识别和快速拼接提高影像质量、飞行质量。总的来说，一个完整的无人机遥感系统包括外业空间信息采集和内页数据处理两个子系统，子系统中又分别囊括不同环节。
2、无人机遥感系统
2.1 无人机遥感系统的组成
无人机遥感系统是指以无人飞机作为平台，搭载高性能数码相机、数码摄录机等数字遥感设备进行拍摄和记录，通过对遥感影像数据的分析处理，以实现对地面信息的实时调查与监测。一个完整的无人机遥感系统包括外业空间信息采集和内业数据处理两个子系统：外业空间信息采集系统分为导航设备、飞行平台、地面站、遥控设备、数据接收和传感器 6 个部分；内业数据处理系统主要包括影像畸变纠正、自动空中三角测量和数字立体测图等数据处理子系统，通过数据处理
获取 DOM、DEM、DLG 和 DSM 等成果，如图1所示。
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图1 无人机遥感系统组成图
2.2 传感器特征
采用的遥感传感器是日本索尼公司生产的SONYA7R 数码相机，具有操作稳定、坚固耐用、高精度和大容量性能等特点，并适用于恶劣环境条件。该相机配备 3 640 万有效像素和 3 700 万最大像素的全画幅CMOS 传感器，传感器尺寸为 35.9 mm×24 mm，续航能力为340张，分辨率是 7 360×4 912 像素，像元大小为 4.88μm，采用35 mm定焦。
2.3 数据处理系统
数据信息处理系统多使用 Pix 4D Mapper2.0图像处理软件。该软件具有高校、自动、精度高等优势，能够把几千张图像资料制成精度较高的三维地理模型。
3、地面塌陷监测方法与技术
3.1 航线设计
使用无人机遥感技术进行地面塌陷监测，其首要任务是要对航线进行设计。在航线的设计过程中，必须充分考察煤矿区域内可以达到的飞行高度、飞行方向以及重叠度。工作区域为矩形的煤矿，航线设计比较简单，可以把航线中的重叠度调整为 50%和 65%，利用相机的分辨率和镜头焦距等参数来确定无人机的飞行高度，其计算公式
为:H = f × GSD/a。矿区地面开裂是采煤地表塌陷的主要表现之一，大部分煤矿裂缝数目多并且宽度较小(约 2cm)，是勘测的焦点。为了保证飞行高度的计算数据与矿井实际情况相符，也可以对其进行调节测试，对相同地表裂缝开展不同飞行高度的航拍，对比回收数据后，确定无人机的飞行高度。
3.2 遥感图像的收集与处理
监测采煤地面塌陷的最佳时期是风速较低且天气晴朗的午间时段，采用 POS 对航拍采集的图像资料的重叠度和质量进行检测。目前，大部分图像处理软件是 Pix 4D Mapper2.0 版，只需要把采集到的 POS 信息和无人机收集的图像上传，就可以自动修正影像当中的模糊部分，进而制作成相应的数字文件。在采煤地面塌陷监测过程中，
有时需要收集数量非常多的影像资料，一般的仪器设备无法完成大规模数据的读取任务，因此在数据导入前需将工作面划分成几部分，最后再生成相应的 DOM 文档，这样不但可以处理采煤地面的精准区域，还可以从宏观角度对图像资料进行处理。
4、采煤地面塌陷遥感解译
4.1 采煤地面塌陷类型及图像特征
采煤地面塌陷类型多元，根据不同的地形地貌可分为不同的塌陷类型。大多数采煤矿井处的地面塌陷为拉伸型地表裂缝，地表裂缝长度不一，少则几米多则上百米。地表裂缝分布于煤矿开采的工作面上方，在形态上有弧形、折线形、交叉形等，如果裂缝存在较多则其多呈现平行排列，图像特征在色彩上多以深灰色为主。根据无人机提供
的图像发现，这种平行排列的缝隙间距为 8m 左右，与工作面呈 C 型排列。而塌陷盆地处，地表下沉值基本大于 10cm，上下煤层的开采区比叠置区的数值明显增大，在盆地环境中中央下沉的数值最大，沿工作面中心部位像放射状四周下沉，这时无人机遥感图像体现的坡度比较小。
4.2 解译标志
对无人机遥感技术提供的图像需要进行解译，在 DOM 文件的图像中进行目视解译，常见的标志方法有直接标志和简介标志两种。前者说明无人机拍摄的图像矿井裂缝和塌陷处纹理明显，多以锯齿状和线状环绕周边，假如拍摄的矿井裂缝中间宽两边窄，则其裂缝长度能比较大，造成的地面塌陷也比较严重，这类拉伸型地表裂缝在遥感图像中会呈现明显的色调特点;而后者在图像上则多表现在工作面内部，很多细小的裂缝不明显，或者被人局部处理过、人工填埋过，因此在遥感影像上不会呈现很明显的灰白色条带，这种间接标志在解译时更麻烦一些。
4.3 解译方法
4.3.1 人工目视解译
顾名思义，人工目视解译更依赖人的知识与经验，在一些植被较少、地形相对简单的煤矿开采中，利用无人机遥感技术拍摄画面后将特定的DOM 稳健导入 AutoCAD 软件，利用 AutoCAD 软件强大的绘图功能对图像中的重点部分进行标志，然后在综合分析、识别图像中的地表裂缝区。重点圈出后利用人工目视解译的方法对特定的研究
区进行识别，很多地表裂缝发育较多，在图像呈现上非常清晰，只要有足够的知识经验，并遵循从整体到局部、从难到易的原则，就能利用人工将塌陷区识别出来。
4.3.2计算机自动分类
对一些不明显的间接标志，人工目视无法准确解译，必须借助计算机的智能化与自动化进行数据提取，一般多采用 ENVI5.1软件进行图像分类和处理。该技术在样本和规则上自动划分区域对象处理，对于很多拉伸型地表缝隙中呈现的颜色较两侧发暗的问题，可以考虑光谱、延长线的辅助，单纯的计算机软件对这种间接标志的捕捉能力有限，因此去除其他影响因素，可考虑面向对象信息提取分类方法。毕竟光谱和延长度等方法对地表塌陷的监测识别度更高。
5、结语
目前，无人机遥感技术在采集土地资源、环境信息等方面有非常大的优势，将该技术运用到采煤地面塌陷的监测作业中，可以协助工程作业人员了解煤矿的开采信息，为企业的安全部署打下扎实的基础。
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