无人机航测在矿山地形测绘中的精度分析与应用研究

姚鹏程

矿山地形测绘对于矿业行业的规划和管理至关重要，而无人机航测作为一种新兴技术，为此领域提供了全新的可能性。通过分析无人机航测的特点，深入探讨其在高程模型、点云数据生成方面的应用，通过借助先进的传感器技术、数据处理与分析算法的改进以及飞行计划与管理策略的优化，无人机航测可以实现更高精度的地形测绘。

矿山地形测绘中无人机航测特点

高程模型的生成。高程模型（DEM）生成在地理信息科学和测绘工程行业起着重要作用，为了能全面了解高程模型的生成全过程，表1将从不同的方法和数据源来显示其多元性和复杂性，高程模型的生成可以借助光学遥感、雷达测高、激光扫描等几种技术，每一种技术都有其独特的优势与应用领域。光学遥感能够提供高分辨率的图像，适用平整区域的高程模型生成，雷达测高在森林和山区地带表现优异，可穿透自然植被和云层获得地面高程信息内容，激光扫描因其高精密和相对密度被广泛用于城市建设和地形测绘。

表1 高程模型生成方法和数据源对比

方法 数据源 优势 应用领域

光学遥感 高分辨率卫星影像 易获取，适用于平坦地区 城市规划，农业监测

雷达测高 SAR影像，LIDAR点云数据 能穿透植被，适用于山区和森林 森林监测，地质勘探

激光扫描 LIDAR点云数据 高精度，高密度，适用于城市和复杂地形 建筑设计，地质测绘

高程模型的生成不仅仅是数据采集和处理问题，還要考虑到坐标系统、精密度评估和模型验证等，种种因素的综合考虑直接决定了最后高程模型的可信度和适用性，高程模型的生成涉及多种方法和数据源的综合运用，应该根据具体内容与环境选择适合自己的对策，该过程不仅有着多样性和多元性，并且需要严格的数据库管理和质量控制以保证生成的高程模型可以满足不同应用需要。

点云数据采集与处理。点云数据的收集与处理在无人机航测中是至关重要的，特别是在矿山地形测绘行业，点云数据是由激光雷达或摄影器材获得的很多点三维坐标信息，能够准确反映地面和物体的形态，无人机航测通过点云数据的收集与处理为矿山地形测绘带来了高精密、高分辨率的地形模型，点云数据采集的关键是感应器技术的选择和数据的获取，当代无人机配置了前沿的激光雷达和照相机设备，能够实现快速准确的点云数据采集，在矿山地形测绘中激光雷达一般用于获得地面的高程信息，而照相机设备用以获得地面的线条和色彩信息，这类传感器数据的整合使点云数据更丰富和广泛。点云数据的处理方法涉及数据信息清洗、配准、滤波和切分等，数据清洗用以清除采集过程的噪音和极端值以提高数据质量，配准过程将不同位置与时间采集的点云数据对齐以建立完整的地形模型，滤波和切分操作用以分离地面和物体点便于进行后续的解读和建模。在矿山地形测绘中点云数据的处理方法还可用于定量分析地貌转变、发掘地区体积计算、地质特征的提取和矿床资源评估等领域，无人机航测根据点云数据的收集与处理为矿山地形测绘带来了高效率、精确、数据可视化解决方案，为矿业产业发展和资源优化配置提供了强有力的适用，点云数据采集处理工艺的不断完善与创新，将进一步推动无人机航测在矿山地形测绘中的运用，为科研和工程实践带来更多机遇与挑战。

正射影像图的生成与应用。正射影像作为矿山地形测绘中无人机测量测绘的重要成果之一具备广阔的应用前景，正射影像是一种将地面纹理和土地类型特点投影到平面上的图像，具有高度地理空间尺度几何校正，不仅能给予直观的地形信息还能够用于地理信息系统（GIS）、遥感分析、资源优化配置、环保监测等行业。在正射影像图的生成中无人机航测技术能通过高分辨率传感器精准的GPS手机定位系统捕获地面小细节包含房屋建筑、路面、植物群落，通过改进数据处理方法与分析算法优化，能够实现正射影像图的一键生成，降低人工控制并提升形成效率和精确性。正射影像图的运用都是多元化的，正射影像图可用于矿山整体规划、资源评估和环保监测，矿山企业可以通过这些图像准确测量矿区的地形特征，掌握矿产资源的分布和品质以推动管理决策资源开发利用，伴随着技术的不断进步和算法提升，正射影像图将再次发挥重要作用，为矿山地形测绘给予最准确、更可靠的数据支撑。

矿山地形测绘中无人机航测存在的问题

精度与误差分析。在学术研究领域精度和误差分析是一个不可忽视的核心问题，研究人员既需要追求高精度的检测与分析，还要深入了解误差的源头影响来保证研究的靠谱性和准确性，以地理信息系统领域（GIS）为例可以看到误差分析的必要性，在GIS中地图设计和空间分析一般涉及自然地理数据收集整理与处理，但是地球曲率、空气影响感应器精度等各种因素都有可能导致误差，研究人员需要充分考虑这种误差并使用统计方法与数学分析模型来进行准确评估误差大小和分布并提升高程实体模型准确性。在地理数据的时空研究中也要仔细斟酌误差的叠加效应，小误差很有可能在一次次研究中逐渐积累造成可变性提升，因而在研发繁杂的时空建模和信息处理系统时要严格解决与分析误差传播影响，精度和误差分析在学术研究中是至关重要的，这类细致的误差分析是研究领域对数据可靠性和可信度的坚持不懈，是科学方法不可或缺的一部分。

数据处理与存储挑战。数据处理与存储在当代学术研究中是至关重要的，但是伴随着数据规模的不断增长而面临着巨大的挑战，数据处理与存储包含数据清理、分析、模型训练等各个环节，而数据存储则应该考虑容量、速率和可靠性等多方面，不一样项目的数据处理时间以及存储需求存有显著性差异，主要取决于数据的种类、规模和研究内容，如表2所示。

表2 不同项目中数据处理时间与存储需求的比较

项目 数据种类 数据处理时间（小时） 数据存储需求（TB） 主要挑战

项目A 遥感影像数据 36 10 大规模数据清理和特征提取

项目B 生物信息学数据 72 5 复杂的数据分析和模型训练

项目C 社交媒体文本数据 24 2 文本挖掘和情感分析

项目D 大气科学模拟数据 120 50 大规模数据模拟和模型验证

表2展示了在不一样项目中数据处理时间存储需求的差别会受到数据多元性和规模的影响，比如项目A的大规模遥感影像数据需要大量时长来清理和特征抽取，而项目D中大气科学仿真模拟数据的复杂性造成了长久的数据仿真模拟和验证过程，不一样项目的数据存储需求也因为数据规模的不同而不同，数据可靠性和可访问性需要综合考虑。数据处理与存储广泛用于学术研究中，其多样性和多元性要求科研人员不但要具有数据科学专业技能，还需要灵活应对不一样项目的需求以保证数据的有效处理和加密存储，从而推动学术研究领域发展与创新。

矿山地形测绘中无人机航测的优化对策

传感器技术与设备升级。在矿山地形测绘行业，无人机航测作为一种关键技术手段，其性能和质量的提高一直备受关注，其中传感器技术及设备升级起着关键作用，对无人机航测的改善尤为重要，传感器技术的升级代表着更高分辨率的数据采集、更大范围的参数监控和更精准的测量，以高程模型的形成为例，新一代感应器能够捕获地貌小细节，包含地表的细微波动和地形特点进而提高地形模型的精度，除此之外，多谱段传感器的应用促使地面温度、植被指数等几种数据信息在同一航线上获得，进一步丰富了地形数据内容，这类升级不但提高了基础数据并且拓展了无人机航测的应用范围。在系统升级层面无人机的稳定性和航行性能才是关键参考标准，更有效的新型电池和机身设计可延长飞行时间并提高数据收集效率。与此同时，先进的自动校正和故障检测功能能够降低数据误差和航行风险性提高航行安全系数，此设备升级不但提高了无人机的稳定性并且减少了技术难度使更多的行业得益于无人机航测技术。

数据处理与分析算法改进。数据处理方法与分析算法对矿山地形测绘行业无人机航测技术的改善尤为重要，这一领域包含地貌多元性、海量数据和高精度标准，因而要不断改进算法来满足这些要求，一方面，无人机航测所获得的数据信息通常包括大量点云数据和图像信息，这就需要合理的数据处理算法来获取有价值的地貌信息，为了达到更高精密度，科研人员持续改进点云数据处理算法，包含点云配准、特征提取和三维模型形成，这种改进有利于提升地形模型准确性，为矿山地形测绘提供更可靠的数据支撑。另一方面，数据统计分析算法的改进是关键的一步，矿山地形测绘往往需要规模性數据分析以获取倾斜度、容积、倾斜度分布等核心地貌信息，改进数据分析算法可以更快地建立模型，提升测绘工程高效率以及降低人工干预的需求，这一点在矿山规划和资源优化配置方面有着巨大的潜力。

飞行计划与管理策略。飞行计划和管理模式在矿山地形测绘中是至关重要的，其优化对保证任务成功完成和高品质的数据采集尤为重要，这一领域包括从飞行路径规划到数据传输和管理的各个方面，飞行路径规划是飞行计划的关键，在复杂的矿山开采地貌中无人机需要避开地貌阻碍物以确保覆盖所有测绘工程地区，优化路径规划优化算法能够帮助无人机选择最佳的飞行途径，降低飞行时间与燃料消耗以保证数据收集的全方位性和准确性。另一个重要的方面是数据传输及管理，规模性地形测绘一般会产生大量数据信息，所以需要高效的数据传输存储对策，根据数据编码、实时传输和云存储技术能够确保数据的及时和易用性，为后续的数据分析和解决给予支持。

无人机航测在矿山地形测绘中展现出巨大的潜力和优势，通过充分利用先进的传感器技术、改进的数据处理与分析算法以及优化的飞行计划与管理策略可以实现更高精度的地形测绘，这不仅有助于提高矿山规划和资源管理的效率，还为矿业行业带来了新的可能性。但需要注意的是无人机航测在不同的环境条件下面临着不同的挑战，因此，需要综合考虑多种因素来优化飞行任务，研究将继续探索无人机航测技术的潜力以进一步提高其在矿山地形测绘中的应用价值。

（作者单位：甘肃智广地质工程勘察设计有限公司）