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矿区沉陷监测对于保障矿产资源安全开采、保护矿区安全具有重要意义,已有的地面监测方法劳动强度大、效率低下、覆盖范围有限。机载LiDAR系统能够快速获取大面积地表高分辨率、高精度的三维点云数据。使用机载LiDAR技术对开采塌陷引起的地表形变进行监测,可以较快地获得整个区域的空间地形变化信息,从而确定矿区的沉陷分布与地表移动下沉情况。论文基于2009、2012年两期机载LiDAR点云数据,构建了研究区沉陷信息提取的技术流程。在对两期DEM差值信息不确定性分析的基础上,去除了非开采沉陷导致的地形变化信息,进而提取到研究区沉陷盆地的空间分布与沉陷量估算值。论文主要研究内容可概括为以下三个方面:(1)分析了机载LiDAR点云数据的特点,在采用渐进三角网算法对机载LiDAR点云作滤波处理的基础上,基于反距离加权插值法建立了两期高分辨率DEM数据;(2)针对机载LiDAR数据的特点,在对DEM精度与不确定性分析的基础上,利用模糊推理方法建立了基于坡度、点云密度和地表粗糙度的误差相关表面,用于差值DEM不确定性的量化与DEM最小变化阈值的探测,进一步采用基于权重滤波窗口的贝叶斯估计判定与修正,较精确地获取了研究区地表形变信息;(3)针对上述处理中存在地表侵蚀等导致的地形变化信息,论文在坡度相关性分析的基础上,通过掩膜去除了非开采沉陷导致的地形变化信息,并利用多项式拟合方法对剖面数据进行处理,获取了较为精确的沉陷盆地信息。通过实验研究我们发现,该方法适用于大面积开采沉陷监测,能够快速确定沉陷区位置,较准确获取沉陷区的分布范围、面积及体积等信息。但是,若地表植被覆盖度增加,提取的DEM误差将增大,高程差误差也随之增大。基于机载LiDAR数据,我们能够较准确地提取沉陷区的位置、分布、沉陷深度以及沉陷量等信息,这为开采沉陷损害评价及开采沉陷预测提供了一种新的技术手段。