Encyclopedia
Please note this is an old version of this entry, which may differ significantly from the current revision.
Subjects:
Mining & Mineral Processing
|
Remote Sensing
煤矿开采造成的地质环境破坏已成为热点问题。特别是在西部矿区，采矿工作面尺寸大，开采强度高，而地表运动和变形更剧烈、更宽。因此，有必要利用适当的手段对地表进行有效监测，并对采场上覆地层结构进行研究。无人机摄影测量在矿区的应用由来已久。
- mining subsidence
- UAV photogrammetry
1. 简介
矿区的监测技术主要包括常规地表监测技术、无人机摄影测量技术、InSAR（干涉合成孔径雷达）监测技术。其中，常规表面监测技术在工作面走向或倾斜的主要部分布置“点线”观测站，并进行常规测量，例如GNSS（全球导航卫星系统），横向和/或调平[2]。该技术的观察精度高;但它具有成本高、工作量大、容易损坏测量点、易受地形限制等缺点。因此，满足西部矿区高强度、大规模采矿的地表损伤监测需求具有挑战性。
无人机摄影测量在矿区的应用由来已久。该技术最初用于地形测绘[3]。D-InSAR（差分干涉合成孔径雷达）是一种利用合成孔径雷达复杂图像的相位信息获取地表沉降信息的技术。它具有在一天中的所有时间，大面积和高精度监控的优点。同样，上覆地层结构是阐明采矿沉陷规律和机理的关键。现有文献基于现场测量、数值模拟和理论分析对各种建议进行了讨论。
二、无人机摄影测量在矿区的应用
在无人机监测方面，相关学者也开展了多项研究。在以往的研究中[4，5]，利用无人机航测技术获取采煤沉陷区表面DEM（数字高程模型）数据，证明并验证了数据精度可以达到厘米级。Paweł等人[6]利用无人机摄影测量技术对矿区表面不连续变形进行监测，验证了无人机在矿区监测领域的实用性。Ge等人[7]利用无人机观测澳大利亚新南威尔士州塔穆尔矿区的表面，绘制了矿区表面的沉降曲线。Zhou等[8，9]采用无人机摄影测量方法监测某煤矿区地表沉降，反演沉降预测参数，验证沉降盆地精度为81 mm。Puniach等人[10]利用无人机摄影测量法获得了矿区地表变形前后的高分辨率数字正射影像。此外，采用加权归一化互相关算法约束匹配结果，并将得到的水平运动与地面三维激光观测结果进行比较。作者观察到精度可以达到3-1像素。Dai等[2]利用无人机技术获取尾矿坝正射影像，监测最大沉降范围在11.0 m以内。然而，无人机技术仍然受到地雷监测成本和准确性等因素的限制。
在D-InSAR监测方面，Gabriel等[12]首先利用D-InSAR技术将干涉相的变形阶段与地形相位分离，证实了表面变形的监测精度可以达到厘米甚至毫米级。1996年，Carnec等人[13]首次使用D-InSAR方法监测Gardanne附近矿区的地表沉降;得到的最大沉降值为42 mm，监测的均方根误差约为459 mm。此外，发现差分SAR干涉测量不适用于短时间内监测大梯度变形区域。同样，Yang等人[14，15，16]基于单轨InSAR、时间序列InSAR以及InSAR技术与找平相结合的方式监测了矿区采矿引起的地表变形。验证了地表沉降预测值与InSAR监测2.15 cm之间的均方根误差，并分析了其沉降规律。Zhang等人[17]提出将“D-InSAR测量（空间）”和“氡监测（地面）”相结合，以监测矿区的露天采矿裂缝。然而，由于时空退相干、大气延迟和轨道误差的影响，D-InSAR技术无法可靠地获得沉降盆地中心区的大变形。
This entry is adapted from the peer-reviewed paper 10.3390/drones7050309
This entry is offline, you can click here to edit this entry!
