【摘 要】
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煤炭是保障我国社会及经济发展的主要能源之一,长期高强度的开采导致地表沉陷及环境问题日益严重。开采引起上覆岩体的移动和破坏在时空上是一个复杂的过程,因此加强对矿区地表沉陷的实时动态监测,有利于及时掌握煤矿开采地表沉陷规律,对于矿区生态环境的保护与煤矿智能化开采有着重要意义。测量技术的发展促进了高分辨率地形数据的获取,无人机摄影测量灵活高效,成本较低,机载LiDAR可全天时、高精度监测。因此,针对传统
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煤炭是保障我国社会及经济发展的主要能源之一,长期高强度的开采导致地表沉陷及环境问题日益严重。开采引起上覆岩体的移动和破坏在时空上是一个复杂的过程,因此加强对矿区地表沉陷的实时动态监测,有利于及时掌握煤矿开采地表沉陷规律,对于矿区生态环境的保护与煤矿智能化开采有着重要意义。测量技术的发展促进了高分辨率地形数据的获取,无人机摄影测量灵活高效,成本较低,机载LiDAR可全天时、高精度监测。因此,针对传统的观测技术在矿区沉陷监测中效率低、劳动强度大和无法形成整个工作面影响区域的面状沉陷盆地等问题,本文采用无人机搭载可见光相机和LiDAR传感器,对采煤沉陷形成的面状盆地进行多时段全面监测,对获取高精度DEM的问题进一步细化和解决,为采煤沉陷地面监测提供了一条技术革新的途径。主要研究内容和成果有:（1）总结了无人机沉陷监测、无人机地理参考方法和点云滤波算法在国内外的研究现状,指出了在这些方面研究中的不足,阐述了无人机沉陷监测中的关键技术,总结了无人机摄影测量和机载LiDAR的数据采集及一般处理流程,对比分析了两种技术存在的差异。（2）针对地面控制点（GCP）的分布密度对无人机摄影测量成果精度的影响问题,本文开展了基于飞马D2000无人机的摄影测量实验,提出了成果准确性评估方法与工作流程,研究了无地面控制的直接地理参考方法获取数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）的位置准确度以及与GCP的数量和分布的关系。结果表明:在GSD为1.7cm/像素的情况下无人机直接地理参考方法获得的DSM垂直RMSE为0.087m,约等于5GSD,DOM水平RMSE为0.041m,约等于2.4GSD。无人机直接地理参考方法减少了在光束法平差中对地面布设控制点的依赖,是一种灵活高效获取高分辨率地形数据的方法。（3）针对在无人机密集匹配点云中去除非地面点的滤波问题,本文从定性和定量两方面评估了在广泛使用的软件中实现的五种不同地面点滤波算法的性能,研究了点云密度对滤波结果的影响。结果表明:地面点云滤波算法的成功与否在一定程度上取决于最优参数的选择。五种滤波方法都能去除大部分的非地面点,没有哪种方法能在保留地面点和去除非地面点这两方面都表现得最好,其中自适应不规则三角网算法（ATIN）通过较好地去除非地面点在两个试验区都获得了最小的总误差。点密度对滤波结果的影响相对较小,总体上在数据的分辨率降低时,地面点与地物的分离会更加困难。在没有机载LiDAR数据时密集匹配点云也是一种良好的替代。（4）针对传统观测技术无法形成面状沉陷盆地的问题,本文利用机载LiDAR点云在植被地区有一定穿透性的特点,将机载LiDAR点云作为参考数据对多时相无人机密集匹配点云进行了联合配准,通过计算的M3C2距离评估了联合配准的性能,然后基于无人机密集匹配点云滤波和插值得到的差分DEM构建了用于地表沉陷监测的动态沉陷盆地,研究了移动盆地的发展过程和下沉规律,通过与地面实测点的比较分析了动态沉陷盆地的精度,量化了差分DEM的不确定性。结果表明:四个沉陷DEM上监测点对应的高程差与实测数据下沉差计算的均方根误差值大部分在0.2m和0.3m之间,精度最高时可达到0.17m。虽然单点监测精度不高,但是在四个沉陷DEM主断面上提取的大量点有一定的抗差性,曲线拟合后得到的最大下沉值与实测最大下沉值的相对误差最大时不超过20%,最小时可达0.7%。无人机沉陷DEM监测能够达到分米级精度,监测最大下沉值的精度较高,为矿区沉陷监测和后续生态环境恢复提供了良好的数据参考。
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