基于南京“慧眼守土”的三维矿山动态监测应用研究

徐苏维，唐 华，杨 彪

(1.南京市国土资源信息中心，江苏 南京 210005;2.河海大学，江苏 南京 210005)

2017年，南京市启动“慧眼守土”项目建设，搭建了“慧眼守土”视频监管平台，在全市得到广泛应用。2020年，围绕自然资源部“提升国土空间治理能力，优化国土空间开发格局，促进资源节约利用，全面提升自然资源社会化服务水平”的指导思想[1]，南京市规划和自然资源局在自然资源监管领域不断深化“慧眼守土”综合动态智能监管平台的应用，为更好的履行好自然资源高效监管职责，在土地开发利用过程的监管基础上，加强对矿产资源的准确、实时、高效、智能的动态监测，最大限度减少矿山偷盗采等现象的发生。

1 “慧眼守土”平台

1.1 总体架构

“慧眼守土”视频监管平台，以通信基站为基础搭建视频监控网络体系，通过专线实现视频信号接入到市规划和自然资源局政务网，同时对现有国土资源“一张图”建设成果进行升级改造，实现基于地图的实时视频浏览及业务应用。以视频监控为主要载体，通过监控探头的坐标、高度、角度实现项目地块精准化视频监控；通过具体项目的预设位，实现项目全过程的视频拍照取证监控[2-3]；与国土审批、监管、执法监察等业务深度结合，充分挖掘视频监控在国土行业的应用潜力。考虑到内网保密要求，平台及存储设备汇聚在运营商机房，通过光纤专线实现视频信号到国土资源政务内网的接入，通过网闸、防火墙等安全设备后，再接入核心交换机。分局及国土所采用移动光纤连接，用于承载监控视频数据调用，与国土现有专网隔离，互不影响，也为现有专网线路起到备份作用。

1.2 技术路线及关键技术

1.2.1 技术路线

依据“慧眼守土”视频监控网络体系，如图1所示，深化自然资源“一张图”及电子政务业务审批应用模式，实现业务审批“实地化”审查。过去，业务人员只能使用“一张图”系统的静态图斑辅助业务审批，现在以监控探头为主要载体，远程实时获取动态视频资源，保证了数据的现势性，实现项目审批业务的视频监控监管“落地化”管理[4]，如图2所示，达到以地找视频，以视频找地的效果。

图1 视频监控网络体系

图2 借助可视域实现视频和地图的互操作

(1)以地找视频

在一张图与视频结合的基础上，通过点击任意图斑能够快速地调出相应的视频信息，获得该地块的实时视频画面。

(2)以视频找地

通过视频浏览能够快速地在一张图上进行图斑定位，查询该地块的地类、报批、供地、规划等相关属性信息。

1.2.2 关键技术

(1)天地网一体化动态融合：通过给无人机安装高清摄像机，结合卫星测绘遥感数据，以及地面基站铁塔上的高清摄像机画面，依托运营商网络实时回传至后台数据库，通过AI等一系列智能处理手段，将违法现象证据留存，实现天地网一体化动态融合[5]。

(2)无人机摄影准实时三维实景精细建模：结合无人机摄影测量技术，研究大比例尺地形测绘无人机影像数据采集方法；研究高精度、高效的无人机影像处理方法，建立面向大比例尺地形测绘的无人机影像处理技术流程[6]。

(3)与“一张图”系统集成融合：实现国土图斑与视频影像资料的双向查询、准确定位、变化检测、预警、数据更新，提升地类规划、报批、供地、供后跟踪、执法等业务审批效率。

(4)智能分析比对：通过多方位定时拍照手段挖掘视频监控技术。系统设计两处定时拍照，一是在开启多方位拍照功能的前提下每个监测点摄像头分别在上午11点和下午2点转至八个方位各拍摄一张照片；二是关联项目详情的摄像头，可手动设置拍照时间和拍照位置。系统将自动拍摄的照片形成基于时间轴的成果展示，方便追溯土地利用的变化情况，跟踪项目用地开工进展，为土地违法案件提供取证依据。通过智能识别手段深度分析监控成果。借助人工智能、大数据等技术手段对定时拍摄的照片进行处理，自动比对筛选出疑似违法用地的照片，用户结合推送照片和实时视频信息、“一张图”土地利用现状图层等其他信息进行综合分析判断，明确系统检测正误[7]。

2 矿山监测监管应用场景

目前基于“慧眼守土”平台普通摄像头来监测矿山，如图3所示，存在监测不清、不能实时监管矿山储量变化等问题[8]，通过研究三维远程自动化监测方法，在矿区不同位置安装两台高清摄像头。根据摄影测量交会定点原理，通过自动化控制，定期采集矿山视频影像，提供固定式、粗放式的日常管理和地点精准、信息准确、时效及时的预警报警，实现视频威慑、证据留存。同时结合矿山原始地形资料和设计图，自动计算、分析矿山储量变化；将监测成果存入矿山数据库，实现面域、无人值守、全自动化远程监测，满足矿山动态监管、储量检测、网络化管理的要求。

图3 “慧眼守土”摄像头叠加一张图矿产管理数据

2.1 技术路线

在矿区安装高清摄像头，实时采集矿山视频影像，通过4G无线传输网络将视频影像自动传输到监测中心服务器，基于摄影测量原理对视频关键帧时序影像进行量测化处理，重建矿区多时相三维立体模型，自动计算、分析矿山储量变化。技术路线如图4所示。重点研究新方法中的视频影像量测化处理关键技术：

图4 技术路线

(1)实现摄像机亚像素级现场精确标定，保证视频监测影像的可量测化精度；

(2)解决无控制点的影像高精度自动定向问题，实现视频时序影像厘米级相对定位精度；

(3)克服影像仿射变形、遮挡、噪声等影响，实现视频影像的稠密匹配，满足场景稠密三维重建的要求；

(4)与国土资源“一张图”集成，实现监测结果的在线发布、监测数据与成果的信息化管理。

2.2 数据采集

以南京市栖霞江南小野田水泥有限公司栖霞乌龟山矿为监测对象，如图5所示，通过布设500万像素高清摄像机实时采集数据，具备人脸检测、区域入侵检测、越界检测、进入区域、离开区域、徘徊、人员聚集、场景变更、虚焦侦测、音频异常检测等功能。

图5 栖霞江南小野田乌龟山露采矿山立体监测

2.3 数据处理关键技术

2.3.1 双相机模型现场高精度标定方法

本文采用高精度的Luca Lucchese模型作为数码相机畸变改正模型。该模型考虑径向、切向畸变差，并保留了高阶畸变系数，对各种镜头畸变差模精度可达到0.1像元以内的高精度。同时，本文采用抗相关的摄像机精确标定方法，即将畸变系数和内方位元素分别在二维和三维控制场中进行检校，可以有效减弱未知参数之间相关性的影响，对各种数码相机标定的实际精度可达到0.1～0.2像素以内。此外，该方法所使用的三维控制场对于物方控制点的空间点位分布要求略低于光束法，控制点可以分布于一个近似平面上。算法原理是依据平面控制场与像片的透视变换关系求解畸变系数，利用求得的畸变系数对三维控制场各控制点的像方坐标进行畸变差改正，然后代入共线方程平差解算内方位元素。

2.3.2 无控制点的自由网光束法时序影像定向

影像定向的目的是重构物像空间相对位置和姿态参数，为矿山地形三维重建提供基本参数，其精度也是决定监测精度的主要因素之一。现有的摄影测量监测定向方法都依赖于严格的物方控制或像方控制，否则时序监测中三维重建的场景无法配准到同一欧氏空间参考系，使监测结果因缺乏统一的基准而无法计算分析。然而，矿山远程监测时序影像定向存在特殊性，一是物方受开挖影响存在整体或局部形变，固定的物方控制模式不适宜；二是受风力、温度等影响，相机的位置和姿态存在一定程度的扰动，难以保持严格固定，抵触了像方控制“一劳永逸”的优势。在这种物方控制和像方控制都失效的情形下，时序影像定向因缺乏统一的基准而成为一个独立坐标系自由网空间定位与配准难题。考虑到时序监测采用固定摄影装置，相机位置和姿态变化范围有限，拟采用前期影像的定向结果作为先验知识来约束后期影像的定向，改善平差结果，提高数据处理的精度。对于首期监测(相机现场安装时)，先通过尺度空间特征点提取、描述、匹配、优选，获取鲁棒定向点，再基于控制点或者其它高精度空间参考目标，依次通过严格的相对定向、概略绝对定向，获取影像的概略外方位和定向点物方坐标，再通过光束法平差，精确标定相机外参数初值。

2.3.3 宽基线倾斜摄影密集匹配方法

一是多原则、多策略、多层次影像匹配新方法，通过构建视差约束、极几何约束、整体一致性约束等多原则匹配策略与误匹配剔除方法，以及分阶匹配加密与精化，解决影像鲁棒稠密匹配难题；二是匹配时序传播：充分利用视频监控的大量冗余影像，提高匹配的可靠性。

2.3.4 储量计算分析与预警方法

为计算矿山动用储量，建立矿山采区多时相数字高程模型(DEM)：(1)将矿山开采前的栅格地形图矢量化，经过插值，得到矿区范围的原始DEM0；(2)根据设计的矿山终采境界图，建立矿区终采境界DEM1；(3)根据数码摄影测量采集的点云数据，获取目前已开采区域R，并对点云进行插值，得到矿山开采宕口DEM2；(4)按照平面位置将DEM2与DEM0叠加，将区域R内的DEM0数据替换为DEM2相同区域的数据，得到矿区当前DEM3。

通过多时相矿区DEM叠加分析，自动计算矿山开采面积、剥离量、已采矿量、剩余储量等量化指标，方法如下：

(1)分别计算矿界内、最低采高H0以上DEM0、DEM1、DEM3 的体积，分别记为V0、V1、V3。

(2)计算总浮土层表面积S0：S0为H0高程以上、矿界内的DEM0 的表面积。

(3)计算已剥离浮土层表面积S1：S1为H0高程以上、开采区域R内的原始DEM0 的表面积。

(4)据体积V0、V1、V2以及含矿率α、矿石比重t、浮土层厚度h计算矿山已采量和剩余储量：

总储量(t)：T0=(V0-V1-S0×h)×a×t

已采量(t)：T1=(V0-V3-S1×h)×a×t

剩余储量(t)：T2=T0-T1

结合终采境界三维模型，采用上述方法，分析越界开采情况，对越界开采等违法行为进行自动预警。

2.3.5 监测数据管理与集成方法

一是生成测绘产品，如DEM、DOM、等高线等；二是通过DEM与DOM复合，实现矿山真实场景三维可视化；三是实现监测数据与成果的信息化管理；四是与“一张图”集成，实现监测结果的在线发布。

2.4 软件开发与实现

2.4.1 系统架构

系统基于VC++、OpenGL、GPU并行计算、多线程、面向对象编程等技术，实现“影像数据输入—数据处理与分析—矿山实景三维重建—储量计算与预警—成果输出在线发布”功能一体化，为面域、无人值守、高精度、全自动化的矿山储量远程监测提供了新技术手段，如图6所示。

图6 总体架构

2.4.2 主要功能模块

系统主要包括参数设置模块、栅格地图矢量化与三维重建模块、时序影像三维重建模块、储量计算分析模块(如图7所示)、三维可视化模块(如图8所示)。

图7 储量计算分析模块

图8 三维可视化模块

3 结 语

随着自然资源管理业务的深度融合以及信息技术的飞速发展，“慧眼守土”在自然资源监测监管的应用将会越来越重要，除了矿山监测，在土地利用、耕地保护、违法用地等应用场景也越来越广。下一步工作主要是在“慧眼守土”1.0的基础上，融合自然资源人工智能算法，利用实景视频监控、大数据分析技术，实现针对自然资源管理耕地保护、矿山监管、地灾监测、森林防火、生态修复等场景的人工智能动态监测预警，自然资源“一张图”数据图层与视频实景数据的动态套合、叠加分析，以科技手段助力自然资源管理工作。一是拓展“视图联动”功能。通过映射算法建立三维视频倾斜坐标与地理坐标系的对应联系，实现将业务图层套合叠加在视频监控中，方便工作人员通过视频监控直观的浏览地块分布，并结合业务数据进行综合分析。二是挖掘AI预警功能。利用深度学习技术[9]，建立图像识别原型[10]，包括板房棚房识别、脚手架识别、挖掘机识别等，当发现监控画面中出现矿山偷盗采等违法行为时，自动拍照取证，将相关的视频点位数据回传至服务器，在执法监察指挥中心进行预警提示，全面提升监测监管的智慧化水平。