开采沉陷监测多源数据融合技术及应用研究

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随着东部煤炭资源逐渐减少,近些年开采重心逐渐向生态环境较为脆弱的西部地区转移。西部地区煤炭具有埋深浅、煤层厚、围岩硬度低及砂质表土层厚等特点,在大规模、高强度开采过程中引起地表发生严重沉陷,产生裂缝,并引起土质松散、植被破坏、土壤含水变化等问题最终造成地表生态损害。前期研究,我国各主要矿区主要是建立观测站,开展观测工作,并取得了一定可靠观测数据,大量观测资料为开采沉陷研究提供了丰富现场数据。但西部沙丘矿区地形复杂沟壑较多,观测站很难完全布设在特征点区域,并且现场观测难度较大效率低,传统地表形变观测站获取沉陷资料的方法在沙丘矿区应用暴露出一定不足。本文主要从制定星空地不同观测技术方案、数据解算方法优化及结合高分辨率多光谱遥感影像,在高效完整沉陷盆地构建、开采沉陷预计参数反演和地表生态评价应用开展研究,主要研究结论如下。(1)针对煤矿资源开采逐渐向西部转移,中西部矿区地形、地貌及地质条件有较大不同。提出采用星空地相结合的方法进行观测,并根据实际情况和星空地观测技术特点,制定了不同的技术结合方案。(2)采用误差传播定律及标准差模型,将无人机摄影测量技术获取的高精度DEM和ALOS DEM进行融合,使SAR影像解算所需外部DEM精度有米级提高到分米级,进而提高SAR影像解算精度和识别形变能力。(3)对无人机移动摄影测量外业数据采集及数据处理方案进行改进,设计高亮度像控点装置,通过多次实验得出采用四周均匀布点,四角点组布点,沉陷盆地加密布点为最佳像控点布设方案;采用DIn SAR形变数据修正GNSS观测的像控点数据提高其高程精度,进而提高空三解算精度,DEM解算中误差平均提高0.011m,沉陷观测中误差平均提高0.012m。(4)针对三维激光扫描技术获取的空间三维点云数据,采用标靶和特征点相结合的方法进行站点点云拼接,并采用改进的自适应渐进三角网滤波算法获取地面点,最后采用布沙尔模型和最小二乘的方法将时序每期点云进行空间配准。根据地形起伏进行格网划分,并设置格网内点云数量阈值获取地面点作为种子点,将种子点数据融合渐进三角网算法中,计算点云数据与种子点法向距离和角度,最终获取地面点,进而构建时序DEM。(5)由星空地技术组合方案获得地表观测数据,以现场开采工作面信息资料为坐标基础转化到统一坐标系,结合三种数据理论和实验精度提取高精度数据,在最大化利用高精度数据情况下,采用反距离插值、局部多项式插值及优化的经验贝叶斯克里金插值融合方法分别对其进行融合,比较三种融合方法精度,得出星空地技术联合观测为最佳组合方案,优化后经验贝叶斯克里金插值为最佳融合方法,精度达0.038m。实验得出星空地技术组合,构建的完整全盆地数据进行开采沉陷预计参数反演最为准确,采用该参数进行概率积分预计其中误差占最大下沉值的4.3%,相对误差远小于10%,满足地表沉陷预计精度要求。(6)采用光学遥感影像对西部沙丘矿区进行地表生态指标反演,并采用主成分分析对生态指标进行计算地表生态指数,由沉陷监测成果具体分析了沉陷区域对地表生态的影响。综上,通过本文理论和实验研究,本论文研究方案和方法在西部沙丘矿区沉陷盆地构建和概率积分预计参数反演结果较为可靠,有助于对地表沉陷规律分析和生态损害评估及治理。该论文有图51幅,表29个,参考文献232篇。
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