基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演

矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar, UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型(digital elevation model, DEM),两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。结果表明：DEM精度分别为34 mm和37 mm;下沉盆地精度为50 mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。     

矿区地表变形等值线图的自动绘制

分析了开采沉陷预计矿区地表变形等值线绘制的研究现状和微软最新软件开发工具VB2008(Visual Basic 2008)的新特性,提出基于VB2008开发地表变形等值线绘制程序的方法.对开采沉陷预计系统数据输出格式(格网)的基本特性和等值线追踪多义性问题的发生进行了研究,提出增加预计点的多义性解决方案;对等值线自动标注的原则和要点进行研究后,提出基于方位角的标注算法;研究了DXF图形交换文件格式特点和等值线实体、标注实体特性.通过运用VB2008的GDI+函数库,WPF用户界面技术,编程实现了基于格网的地表变形等值线自动追踪,自动标注,DXF文件生成.该模块能较好地提高开采沉陷预计系统的工作效率,软件集成度,方便用户使用.     

DEM对典型喀斯特山区地形及流域特征的尺度效应分析

通过对数字高程模型(DEM)数据进行最近邻方法重采样,获取不同空间尺度DEM数据.针对不同空间尺度DEM,研究地形因子和流域信息提取与DEM的尺度效应,并进行相关性分析.结果表明:1)随DEM空间尺度的增大,高程信息、坡度和地面粗糙度等地形因子的平均值呈下降趋势,河网总长度与河网密度值随DEM空间尺度的增大而减小,大尺度DEM无法较好地表达喀斯特山区细小河流信息;2)经相关性分析发现,坡度、地面粗糙度与DEM分辨率相关性较强,用幂函数拟合相关性为显著相关;3)借鉴信息熵理论方法分析可知,研究区地形和流域信息提取的DEM最佳分辨率范围区间为30~120 m.     

针对广西地形激光LiDAR点云滤波处理的研究及应用

机载LiDAR能够快速获取精确的高分辨率数字地面模型以及地面物体的三维坐标,是一种DEM数据快速生产的重要手段,在地球空间信息科学等领域具有广阔的发展前景和应用需求。然而在中国广西地区,由于地形地貌存在大量陡峭石山,地形破碎,以及部分地区植被十分茂密等特点,导致LiDAR数据的常规滤波算法将丢失大量地面点,增加人工编辑工作量,最终造成DEM生产质量不高。本文所提出的三个LiDAR点云数据精细化处理改进算法能够较好地识别这些特殊地形,采取一定的调整算法和处理,对陡石山进行重分类;对水体、断壁边界添加断裂线;对茂密植被区重新模拟地面,基本能大致修复丢失的地表,具有较强的实用性,也较大程度地提高了作业效率,尤其适合广西植被覆盖高、地形破碎、山地占比高的地区。     

一种基于网格数据的等高线生成算法

等高线在地理空间信息表达中占据着重要的地位,与数字高程模型(DEM)都是用来表示地形信息的,从格网DEM中快速提取等高线数据并绘制出精确的等高线是十分有必要的。在格网生成等高线的传统算法基础上,提出一种针对数据量少、数据分布大致呈网格分布的网格等高线生成方法,在网格的横边和纵边上快速扫描跟踪各个等值线的点并绘制出地形图的等高线和水利大坝的温度等值线。试验结果显示算法具有较高的精度和实用性。     

南方典型丘陵区域DEM高程插值方法研究

以湖南城市学院玉壶山为研究区域,利用曲面移动拟合法、线性内插法、自然邻点插值法和Kriging插值法等4种插值方法对采样点数据进行高程插值,生成规则格网DEM,并对内插结果进行了精度分析.在建立DEM的基础上,对4种插值方法生成相应的等值线、坡度和坡向值,通过与实际地形的比较,对不同算法插值结果进行了分析和评价.实验结果表明,在地貌类型以丘陵和山地为主的南方地区,曲面移动拟合法(SMF)有着更加良好的表现,能够更精确地模拟出真实的地形.本文研究可为南方典型丘陵区域DEM内插算法的选择提供参考和借鉴.     

长江中下游河道岸滩低空机载LiDAR点云地形滤波算法

探索新兴的低空机载Li DAR技术,解决长江中下游植被高覆盖、高遮挡区岸滩地形测绘难题。提出一种针对多层次、高密度植被覆盖区的低空机载Li DAR点云植被滤波算法,该算法通过多回波分析对点云进行粗滤波后,采用数学形态学运算获取地面种子点,对地形局部进行趋势面拟合,再通过随机采样一致性检测,剔除植被点,保留地面点,从而获取测区的数字高程模型(DEM)。典型测区试验表明,该滤波算法能解决长江中下游河道岸滩地区地形起伏较大、植被高覆盖区域植被点云智能化剥离难题。根据测区实际情况,设计针对性的滤波算法,即使是植被与地面点云高度混淆、激光穿透率低于15%的复杂情形,仍能有效分离出地面和非地面点。     

顾及地表沉陷的矿区地貌可视化实现方法

在矿区开采沉陷预计结果的可视化过程中,由于矿区原始地貌离散高程数据与开采沉陷预计格网数据这两种空间数据不一致,数据融合很复杂,很难将矿区受开采沉陷影响后的地貌详实的显示出来.为此,基于CASS软件有效地融合了这两种空间数据,并成功的实现了顾及地表沉陷的矿区地貌可视化.该方法形象真实的反映矿区开采地表沉陷后的地貌特征,为分析和评价开采沉陷损害程度以及沉陷区治理提供了依据.     

山西汾西矿区采煤沉陷调查

根据收集的汾西矿区沉陷资料,计算出了矿区沉陷下沉值与水平变形值,圈出了沉陷区的范围,对沉陷区地表的稳定性进行了评价,划分出了稳定沉陷区及非稳定沉陷区。     

巨厚砾岩下开采地表沉陷预计模型的改进

为了探究巨厚砾岩下开采的地表沉陷规律,结合关键层理论,通过数值模拟从垂直应力、塑性区、垂直位移3个方面分析覆岩内部稳定性及造成地表倾向下沉曲线偏态的原因,基于概率积分法,建立改进的地表沉陷预计模型。结果表明:关键层初次破断距为291 m,周期破断距为281 m;悬力臂是造成下沉曲线偏态的主要原因;相对于经典的概率积分沉陷预计模型,改进的地表沉陷预计模型相对误差减小114%。可见在巨厚砾岩层下开采地表沉陷预计中,改进的地表沉降预计模型具有较高的准确度和适用性。     

利用正射影像检查InSAR DEM

合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)是一种提取地表高程信息的新兴技术,已经成为获取数字高程模型DEM的重要手段之一。在地形复杂区域受相位噪声和解缠精度等因素的影响,所获取DEM的精度不能满足要求。本文提出了一种基于正射影像和共线方程的InSAR DEM检测方法,并进行了试验研究,证明该方法确实能够对InSAR DEM的质量进行有效检测。     

基于TanDEM-X和ERS数据的InSAR提取DEM的实验研究

以天山地区为研究区域,利用干涉合成孔径雷达干涉测量技术(In SAR)分别对Tan DEM-X和ERS获取的数据进行干涉处理生成数字高程模型(DEM),结合SRTM DEM和我国1∶5万数字高程模型标准,对所获取的DEM的精度进行比较和分析.结果显示,由于实验区域地形复杂、高程变化剧烈且植被茂密,2组数据生成的DEM与SRTM DEM之间的整体差值偏大,标准差分别为11.55 m和16.74 m,但Tan DEM-X数据获取的DEM精度更高.结果表明,在地形复杂区域Tan DEM-X数据能够监测到C波段数据所不能监测到的细节,其生成DEM的结果较ERS数据具有明显优势.     

基于RANSAC模型的机载LiDAR数据中建筑轮廓提取算法

使用正交多项式分带滤波方法对机载LiDAR点云数据进行滤波处理,通过迭代不断剔除非地面高点数据,最终得到由贴近地面的数据拟合而成的正交多项式.通过设定高程阈值将数据分成地面部分与非地面部分.提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)算法模型的建筑物面片识别和轮廓提取算法,实现在包含噪声的点云数据中快速准确地识别和提取建筑物轮廓.在实验中对长春市的机载LiDAR数据进行了滤波、建筑屋顶面及其轮廓的提取,验证了本文算法的较高效率和精度.     

采煤沉陷区地形插值方法精度对比分析及改进

为探究采煤沉陷区精确的地形特征,在常用地形插值模型的基础上提出一种改良插值模型。运用图像对比、交叉验证、相关性分析等方法对各插值方法进行精度分析,选取最合适该区域的插值方法;再根据非充分采动区沉陷地质结构和无法保留地形细节的情况,采用合适的插值法、使用K-means聚类法将整个研究区域分块,选取地表粗糙度Sr较大的区域,用薄板样条插值法重构局部地形DEM。线性三角网法插值曲面与真实的沉陷地形更吻合且连续性和趋势符合性良好,其评价指标精度最高。采用拟合度为0.9的薄板样条插值法重构Sr>1.50的地形DEM,并计算得整个区域的决定系数R²为0.981 5。结果表明,该组合插值方法在保持高精度的同时,具有可靠的平滑性,可以保留更多的地形细节。结论可为无人船数据构建沉陷区水下地形DEM选择最佳的插值方法及相关工作提供一定的参考。     

基于遥感影像的DEM地形信息增强表达研究——以梯田DEM构建为例

将遥感影像信息应用于梯田DEM构建是实现DEM地形信息增强表达的有效方式.通过RTK测量方法获取梯田实验样区实测点高程数据,构建了0.5 m分辨率Hc-DEM作为对“真实地表面”的模拟.根据1∶10000国家基本比例尺地形图精度标准,基于Hc-DEM提取等高距5 m等高线并插值生成5 m分辨率DEM,以该数据作为基础数据分别使用快速构建方法与基于田面边界的梯田DEM构建方法进行梯田DEM构建,实现梯田信息在DEM数据上的信息强化表达.对比分析上述4种DEM数据的高程频率特征,并以Hc-DEM数据作为参照求取高程中误差,结果表明从遥感影像上获取相关梯田信息进而辅助梯田DEM表达具有可行性,基于田面边界的梯田DEM构建方法对梯田地形强化效果相对较优,该研究将为构建其他有遥感信息加入的地形信息增强DEM提供一定参考.     

曲面拟合技术在开采沉陷预计中的应用

在以前的开采沉陷预计软件中,往往采用等倾角或分段等倾角来预计工作面回采后地表的沉陷情况,这不符合煤层实际的赋存情况,因此,也带来理论上预计的误差。采用曲面拟合技术可以消除这种理论上的预计误差。利用地理信系统采集煤层底板等高线的基础数据,再拟合出工作面煤层的曲面方程,根据曲面方程可以求出工作面煤层的倾角、倾向;求出开采微单元的各种变形值的偏移方向和偏移值,按照概率积分法叠加原理最终求出预计区域内的地表沉陷的各种变形值。通过工程实例验证曲面拟合方法下沉预计值标准方差为:411.4,水平移动标准方差为:268.39;采用等倾角或分段等倾角预计下沉值标准方差为:5329.1,水平移动标准方差为986.6.曲面拟合法优于分段等倾角法。     

基于改进窗口尺寸的LiDAR点云数据滤波

激光LiDAR点云数据的滤波处理是激光LiDAR数据处理的基础和关键技术,数学形态学的滤波算法在许多领域应用广泛。鉴于传统数学形态学滤波算法中窗口尺寸确定的问题,提出了一种改进的渐进式数学形态学滤波方法。通过改进窗口尺寸给定的数学公式,不断地迭代窗口尺寸大小以及相应的高程差阈值。依据数学形态学滤波的基本原理,证明了改进窗口尺寸这公式的可行性。利用LiDAR点云数据,对所提得方法进行了实验论证。实验结果显示,改进后的方法可以有效地滤除大多数的非地面点,并且同时使得Ⅰ类误差率平均下降了1.47%,总误差率平均下降了0.72%。     

基于机载小光斑LiDAR数据插值的亚热带森林丘陵地形的误差分析

以激光雷达(LiDAR)地面点云数据为数据源,将北亚热带天然次生林下的丘陵地形作为研究对象,分析了6种常用局部插值方法生成DEM的全局误差及其与地形因子、地面插值点密度和地表植被状况的相互关系,并借助随机森林方法进行插值误差不确定性制图。研究表明:各插值表面的预测值总体偏低,其最佳输出空间分辨率为2 m; 其中以自然邻近法插值生成的数字地形精度最高且可视化效果最好,而张力样条法的精度最低; 全局误差随坡度增大而逐渐提升,随地面插值点密度提高逐渐降低; 幼龄和中龄天然次生林所在区域地形插值的误差较大而成熟林的误差最大,灌木区全局误差不高但误差变异较大。同时,以LiDAR提取的植被参数与地形插值误差表现了较好的相关性,而归一化植被指数(NDVI)与误差之间的相关不明显,这表明以LiDAR数据提取植被参数在NDVI易饱和地区也可以较好地反映地形插值精度。     

喀斯特地形对DEM精度的响应——以清镇王家寨地区为例

以高精度的1∶1万DEM为准值,通过对1∶5万和1∶1万DEM提取定量地形要素的叠合、比较与统计分析,探讨岩溶高原面上喀斯特地形对DEM精度的响应。结果表明,地面平均高程、等高线长度和地表表面积存在一定的差异,但1∶1万与1∶5万地形图所反映的地面坡度差异不是很明显,在喀斯特地区应用1∶5万DEM信息源仍有较高的精度。     

金沙江干热河谷高精度冲沟DEM重采样研究

以金沙江干热河谷区典型冲沟为对象,基于野外实测数据构建0.5 m×0.5 m格网冲沟DEM,对比分析了最邻近(NEAR)、双线性(BIL)及三次卷积(CUB)重采样方法对高程中误差(Er)、冲沟表面积(S)和体积(V)的影响.结果表明,DEM重采样到5.0 m×5.0 m过程中,BIL及CUB重采样DEM的高程中误差略小于NEAR;重采样过程中表面积比体积随格网分辨率变化敏感,2.5 m×2.5 m DEM表达的冲沟表面积降低为初始表面积的90%,4.0 m×4.0 m DEM冲沟的体积降低为90%.结果显示,对于形态复杂的冲沟,DEM重采样方法以BIL为首选,侧重宏观特征,如地形表面积等分析时约2.0 m×2.0 m格网较为适宜.