浅谈无人机在矿山地质灾害中应用

李建锋

（甘肃煤田地质局一四九队，甘肃 兰州 730000）

矿山是地质结构、地形、地貌与地势均十分复杂的地区，由于矿山地区的基础交通设施相对滞后，并且，地区气候变化较为极端，导致矿区常出现大型地质灾害。而随着相关地质勘查工作的深入，发现矿区灾害会在很大程度上干预人类的正常生活行为，甚至会对市场经济建设造成负面影响[1]。因此，如何使用现代化高新技术，对矿山地质灾害进行测绘、预测等工作，成为了矿区工作者的关注热点。无人机在此时被提出，此种高空自动监测设备又被称为“无人驾驶飞机”，在实际应用中，使用无线电与终端网络对其进行连接，并在遥控设备的支撑上，对无人机的飞行进行远程操控。同时，无人机上集成了无线通信装置，它可以将在高空中获取的影像、视频、图片通信网络，传输到前端。相比常规的飞机，无人机更加适用于执行存在一定危险性的任务，目前，我国在无人机领域的研究已经达到了一个阶段性过程，相关应用也在市场内取得了显著性的成果。其中，民用的无人机装置主要应用在大学毕业作品制作、农业航拍等领域，军用的无人机装置主要应用于灾难现场地质勘查、疾控中心传染病控制、电力工程巡回检查、货物短程运输等领域。

1 无人机在矿山地质灾害中应用

1.1 布设无人机在矿区的低空拍摄像控点

为了实现无人机在矿山地质灾害中应用，需要在使用无人机设备前，在矿山地质灾害发生区域内，布设无人机低空拍摄的像控点。在此过程中，应先利用无人机进行矿山高空拍摄，掌握待测区域的基本地貌与地质情况，通过此种方式，获取矿区基本地质资料。资料应包括：矿山地质全貌图、卫星影像等，在了解与矿区相关的地质结构信息后，根据地质灾害的发生规模，对无人机上的拍摄端进行校正，确保后期低空拍摄获取的相关地质信息符合前端操作者需求[2]。同时，在矿山地形图上拟定无人机航拍路线，并设计不同无人机在同时飞行时的航向，在有必要的情况下，可对于地质灾害中心点区域，或灾点附近设计无人机的航向重叠角度。在完成对无人机低空拍摄相关参数的获取后，调整并校验无人机摄像端的分辨率，以此种方式，提高无人机获取影像的精度。

在完成上述相关工作的基础上，选择矿区内的像控点，要求选定的线控点可以清晰地拍摄到目标影像，并且十分有利于后期对地质环境的立体建模分析[3]。考虑到矿区地质结构较为复杂，采用垂直拍摄的方式，进行影像数据的获取，可能会受到拍摄过程中，边缘与高程高度的影响而出现阴影，因此，要求选定的低空拍摄像控点附近高程差值较低。在选定测控区域后，在此区域内均匀地排布像控点，并使用RTK网络模式，将布设的像控点与卫星终端之间建立某种直接通信联系。此外，需要使用终端仪表，对获取的间断信号进行连续化处理，直到所有的信号形成一个连续的图像，即可召回无人机，停止拍摄。为了确保获取的影像与信息具有一定时效性，可使用中杆，对布设的像控点进行反复测量，取多次测量的平均值作为最终结果。

1.2 快速处理矿山地质灾害信息

考虑到使用无人机获取的矿山地质灾害影像信息，可能会受到外界多种因素的干扰，存在影像重叠、影像内部阴影、影像粒子尺度不清晰等问题。因此，需要在完成对连续信号的获取后，采用DPGrid导航工具，对获取的信号与连续信息进行快速处理与拼接，以此种方式，确保获取的信息可以满足终端对矿山地质灾害处理、预测、测绘等方面的需求。

按照上述图1所示的流程，对矿山地质灾害基础信息进行处理，但由于获取的部分信息属于复杂信息，仍沿用基础信息处理流程无法满足终端对连续影像获取的需求，因此，可在完成图1中影像处理工作的基础上，按照下述步骤，对获取的信息进行深度处理，具体内容如下。

图1 矿山地质灾害基础信息处理流程

第一步，在与无人机通信的终端设备上，建立一个新建文件夹，在文件夹内创建一个Context Capture文件，并设定影像信息与连续信号的定向导入路径。

第二步，将无人机本地照片与影像导入此文件夹内，对文件夹的参数进行调整，设置一个可行度较高的影像采样率[4]。同时，检查拍摄影像与图片的完整性，对于相同区域内获取的影像，将其归为一个照片组，对其设定一个相机参数，参数设定时，可点击鼠标右键，在菜单栏中导入前期对无人机设定的校正参数。

第三步，对每个照片组设定一个名称，设定时可以根据“无人机拍摄时间—拍摄区域—拍摄内容”进行命名，在此基础上，根据空间三相角度，对图片与影像进行计算，并选择默认模式，选择全部的影像图片，参考影像的定位信息与地理信息，对影像文件夹进行参考信息的重新设定。在完成相关参数的设定后，对空间信息进行检索，定位所有的像控点是否与航片中的指定拍摄点对应。

第四步，构建一个针对矿区的三维地质模型，建模前，应当先生成一个产品类型，选择地质灾害的导入格式与缩放比例，确定地质灾害在矿区内的坐标轴与平移量，完成相关操作处理后，提交三维建模成果到卫星通信端。

第五步，打开无人机检索引擎，对配置文件中的任务传输路径进行定位，检查此路径与预设的路径是否匹配或一致，并将终端存储的OSDB数据，与拍摄得到的正射影像进行集成，将集成后的图像导入EPS三维测绘软件中，以此实现对矿山地质灾害区域的成图，完成对矿山地质灾害信息的快速处理。

1.3 矿山地质灾害影像解译与分析

在完成对获取影像与图像的处理后，需要使用终端多种设备与技术，对矿山地质灾害影像进行解译与分析，与此同时，将解译端与现场指挥部门之间建立直接通信联系，确保前端可以第一时间获取地质灾害现场数据[5]。为了使灾害发生点的影像成像更加清晰，可在完成上述相关工作后，将校正的影像进行DOM叠加，将叠加后的信息与矿山地质图像进行匹配，以此确定灾害中心点，确保灾害救援工作的有序实施。

在此基础上，将无人机获取的影像信息调整到一个较高的分辨率，此时，可在DOM影像上获取矿区地质灾害的发生边界，沿着边界进行灾害信息与数据的采集，最终按照对应的比例尺，计算受灾区域的占地面积与规模。

同时，使用GIS软件，在super Map工具的支撑下，沿着受灾区域边界，绘制一个针对此区域的详细地势图，形成一个具有多边结构的数据，在完成对边缘数据的处理后，将5.0m作为一个间隔，进行DEM数据的定向采集。并将地质水平面作为高程基准面，计算灾害发生中心点与高程位置的直线距离与垂直高度存在的差异，以此种方式，可以得到一个高程基准面距离边缘区域面的立方体区域，将此区域的立方体积定义为V1，在DEM数据集合中，按照相同的方式，计算从此区域到基准面地表的立方体区域体积，将此区域的立方体积定义为V2，此时可使用V1- V2的方式，得到一个具体数值，此数值为矿山地质灾害发生量。

此外，通过无人机航拍的多维度影像数据，对地质灾害区域内的路径形状、范围、长度等进行综合解析，结合区域的地形与地势，可以得到受灾面积。以此完成矿山地质灾害影像解译与分析工作，实现无人机在矿山地质灾害中应用的研究。

2 实例应用分析

在完成无人机在矿山地质灾害中应用的研究后，选择某常发地质灾害的矿区，作为此次实例应用分析的试验点，按照1.1提出的内容，在矿区内布设无人机低空拍摄像控点，调用无人机，对圈定区域的图像进行获取，以前端反馈数据的分辨率与清晰度，作为评价此次实验有效性的依据。根据试点区域的规模，选择I、II、III、IV点作为像控点，获取无人机在四个像控点获取的影像信息，将影像与图像分辨率整理成表格。如下表1所示。

表1 实验结果

根据上述表1所示的信息可知，无人机获取的图像分辨率均在300.0dpi，此分辨率可以满足印刷品图像分辨率，且终端获取的图像信号呈现连续分布，因此证明本文提出的无人机应用过程，具有一定可行性。

3 结语

在深入对无人机应用的市场调查研究中发现，相关无人机在矿山地质灾害中应用研究仍存在空白，为了发挥无人机在市场内更高的作用，本文深入到与此方面相关的研究中，拓展无人机的应用领域，在真正意义上实现使无人机成为一个“会飞的相机”。