无人机机载雷达矿山开采土地变化监测系统及方法与流程

本发明属于矿山地质监测技术领域，尤其涉及一种无人机机载雷达的矿山开采损毁土地变化的监测系统及方法。

背景技术：

目前在矿山土地高程变化监测的方法和仪器有大地水准仪、高精度gps、insar、三维激光扫描仪等技术方法。

(1)传统的人工大地水准仪测量，或高精度gps技术，在地面对高程点进行点对点测量，形成“点”状高程变化数据。测量结果形成面状图形，而不是地表高程变化的立体图；

(2)卫星雷达insar技术，虽然可以进行矿山开发地表变化测量，测量结果能够形成“面状”数据，只能反映面积性的变化，难以形成既有面积变化又有高程变化的三维立体化图；其缺点是不能随时自主获取数据，且高程剧烈变化的监测如采矿塌陷等监测精度不准。

(3)地面三维激光雷达测距仪，通过在地面架设人工基站，目前大多用于监测斜坡体地表滑坡变形的监测，而不是从空中直接采集云数据。

综上所述，相对于本技术发明，以上监测技术存在的技术缺陷：

以往矿山土地变化监测主要采用水准测量技术、gps测量技术等传统的“接触式”单点测量方法，不仅需要大量的人力、物力和财力，还需要测量人员或仪器与监测对象接触，观测过程受地形、地物条件的限制，而且获取的数据离散，很难反映立体监测成果。insar技术主要用于区域性的因抽取地下水而造成平原地区地表松散层压缩形成的地面沉降监测，如华北平原地面沉降、苏州无锡常州以及上海等地面沉降等，一般监测变形的高程变化为小于50mm，对于大于高程从数百到上千mm的剧烈变形的区域，监测结果不准。如采空塌陷等快速形变量大时则监测数据失准，同时insar自身成像条件受大气效应、时间失相关和空间失相关影响的苛刻性，以及卫星公司采集的数据制约，很难反映土地剧烈变化的立体监测等问题。

技术实现要素：

针对现有地面监测及卫星insar技术存在的问题，本发明提供了一种小型无人机机载雷达的矿山开采损毁土地的监测系统及方法。

本发明是这样实现的，一种无人机机载雷达的矿山开采损毁土地的监测方法，采用无固定翼无人机机载雷达低空采集地面矿山开采土地变化的点云数据，得到不同时间段内的矿山地表地貌高差的变化，形成矿山土地变化的三维立体图，实现矿山开采土地高程变化的直观立体监测。

进一步，无人机机载雷达矿山开采损毁土地的监测方法包括以下步骤：

步骤1：依据监测范围大小，在测区外布设2-6处控制点(高程基准点)，获取基准点的经纬度坐标和高程；在监测区内均匀布设人工监测点，通过水准测量和控制测量获取监测点的经纬度坐标和高程，用于后期校正数据精度。

步骤2：机载雷达航线布设依据无人机电池电量，参考gps基站架设位置或者人工监测点位置，合理设计航线；根据技术参数要求，各架次的旁向重叠率不低于30％。

步骤3：安装调试好无人机载雷达系统后，架设gps接收机并开机进行静态gps数据接收，然后打开激光雷达进入数据采集状态，启动无人机，按照设计的航线进行飞行。

步骤4：飞行采集地面的点云数据；

步骤5：对完成处理的两期无人机采集点云数据，利用相关软件进行建模，在设定好采样间距、半径和公差等参数以及保存路径和文件名后，经过软件自动运算生成相应的三角网格模型，得到精确的三维数字模型。

步骤5：将第一期点云数据构建的三维数字模型设置为参考面，第二期点云数据构建的三维数字模型设置为测试面，对两期模型进行对比分析，得到基于两期监测对象相同部位的点云距离差值的地表变化模型。差值小，表示监测区域地表土地高程基本无变形，差值为负值且负值越大，则表示地貌为负地形(如露天开采形成的采坑、地面塌陷坑等)。通过计算各点的高程值，形成三维立体地表变化图；

步骤7：通过提前布设的人工监测点监测数据与激光雷达采集点云数据进行对比，分析评估激光雷达点云数据野外采集的精度和监测的准确度。

步骤8：形成矿山开采后或期间的土地损毁变化的三维立体图。

进一步，所述采集的点云数据处理包括：

(1)点云数据坐标系的统一，利用轨迹解算软件inertialexplorer对ipas原始数据进行解压，分离出激光雷达gps数据与ins惯导数据，然后结合地面gps基站数据进行差分处理，最后利用差分成果与ins数据联合解算，解求出具有相同坐标系的扫描轨迹数据。把解算好的轨迹数据和点云压缩文件导入到点云数据解算后处理软件scanlookexport中，设置好参数，解压点云las数据；

(2)点云数据的去噪，利用相关软件进行飞行轨迹处理，删除起飞与降落时的轨迹数据，保留无人机航线内稳定飞行的数据；通过肉眼可以判别出空中和地面以下一些明显的异常点和散乱点，在microstationv8i软件中利用model中的工具进行手动删除。在每个架次点云数据去噪后完成后，在手动删除噪点后，利用软件删除植被功能可以直接得到地面的点云数据；

(3)数据的拼接，利用microstationv8i软件同时加载多个架次的点云数据，使之拼接成为完整的点云数据集，并合并为一个数据文件，同时删除两个飞行架次之间的重复数据；

(4)点云数据的抽稀，在microstationv8i软件中对点云数据可以进行等量缩的方法来精简数据，即选择合适数量的点云数据进行输入和输出。

进一步，为了充分保留地形特征点，采用基于tin的抽稀算法，构建不规则三角网。抽稀对三角网模型影响最小的点：

1)加载点云数据，构建tin；

2)在tin中，选取点，查找以该点为顶点的所有三角形；

3)求以该点为顶点的所有相邻三角形两两法向量夹角，求最大夹角max{α}；

4)将max{α}与设定阈值a进行比较；

5)如果max{α}小于阈值a，删除这个点，否则，保留这个点；

6)继续处理不规则网中的下一个点，直到将所有数据处理完。

进一步，所述机载激光雷达矿山开发土地损坏变化监测方法为：

激光雷达扫描地表三维坐标为：

式中，[xf,yf,zf]^t为机载激光雷达获取地表的三维空间坐标。[xgps,ygps,zgps]^t为无人机载的激光雷达gps的坐标。r是激光测距信息，[xl,yl,zl]^t是激光发射点在无人机机身坐标系中的坐标，s是激光扫描器即时扫描角度，t是扫描仪倾斜角度，[δx,δy,δz]^t是传感器与天线之间的距离，m是旋转矩阵与飞机的飞行姿态相关，有imu系统测定。计算公式为：

本发明的另一目的在于提供一种所述无人机机载雷达的矿山开采损毁土地的监测方法的无人机机载雷达的矿山开采损毁土地的监测系统，该监测系统包括：无固定翼无人机、lidar系统；采用控制软件将激光雷达扫描仪、惯性导航组件及gps定位天线构成整体协调系统，组成数据采集系统。

无固定翼无人机机载激光雷达集合了无固定翼无人机、激光、全球定位系统(gps)和惯性导航系统(ins)四种尖端技术和设备。其主要组成部分包括：

1)无固定翼无人机，是搭载激光、全球定位系统(gps)和惯性导航系统(ins)的载体；

2)确定激光雷达信号发射参考点空间位置的动态差分的gps接收机；

3)测定扫描装置的主光轴姿态参数的惯性导航系统(rns)；

4)量测激光雷达信号从发射装置到地物激光反射点之间距离的激光测距仪；

5)记录地面情况的成像装置。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：矿产资源开采一段时间后，矿山地表原有地貌(土地)的形态、高程就会发生变化(如露天开采形成一个比原来地的凹地、废弃石渣土堆积形成一个高出原有表面的人工地貌)。采用无固定翼无人机机载雷达低空飞行采集地面矿山开采土地变化的高程点的点云数据获取，形成不同时间短内的矿山地表地貌高差的变化，快速、准确形成矿山开采土地变化的三维立体图，实现矿山开采土地面积高程变化的监测，为科学掌握矿山土地变化、采空塌陷地表变形规律，为矿山实施地质环境治理、土地复垦提供科学依据。

本发明利用小型无人机低空飞行优势和雷达三维激光扫面的立体成图优势，形成灵活的低空高分辨的三维激光扫面技术，形成矿山土地变化的三维监测图，相对于现有的监测技术，具有以下技术优势：

(1)监测自主性：只要无风天气晴朗的白天，就可以随时开展空中无人机机载雷达低空飞行数据采集，而不像insar数据受制来源卫星公司的制约。

(2)监测精度高：无人机机载雷达地面变形监测的地面高差可以实现从数米到mm的监测，这是insar无法实现采空塌陷米级的监测。无人机机载雷达监测高程误差小于4mm，对于矿区土地变化来说，精度足以满足矿山地质环境防治要求。

(3)较大范围的监测：相对于人工水准监测点、自动化gps监测点而言，机载雷达监测可实施面积性监测。

(4)监测成果立体化：通过一期(与前期原有地表数据高程对比)或两期飞行监测数据，能够实现地面变形的立体监测图，这是其它监测方法无法自主实现的。

(5)监测快速性：通过相隔一定时间段的监测，就可快速监测矿区土地变化情况，为矿山地质环境治理及掌握矿山土地变化规律提供及时的依据。

附图说明

图1：本发明提供的无人机机载雷达监测系统结构示意图；

图中：1.无人机；2.激光雷达gps接收机；3.惯导系统；4.激光发射、接收机；5.静态gps接收机；6.控制与后处理系统。

图2是本发明实施例提供的无人机机载雷达矿山开采损毁土地的监测方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

无人机机载激光雷达监测作为一种利用激光技术对地表高程变化进行监测，目前技术还处于探索阶段，尤其在矿山露天开采采坑、废石堆场等地表地貌变化，地下开采采空塌陷地表沉陷变化、崩塌滑坡泥石流堆积物地貌变化等，还没有相应的无人机机载雷达监测的技术、应用案例和技术流程；没有专业成熟无人机机载雷达采集的点云数据处理技术方法和流程；如果这些问题得以解决，矿山开发土地损毁变化监测的外业与内业工作量将急剧减少、监测精度将大大提高，形成新的矿山地表变化的高新监测技术，促进矿山开发地表变化监测工作的转变。

小型无固定翼机载雷达地面变形监测技术的优势：(1)监测的地面高差变化从现从数米到mm变化的监测，弥补了insar无法实现变化量达到米级的监测；(2)监测的自主强，工作效率高；(3)监测结果形成立体图形，直观等；(4)小型无人机目前非常不便，可以形成推广技术。

机载激光雷达矿山开发土地损坏变化监测技术原理：

激光雷达扫描地表三维坐标为：

式中，[xf,yf,zf]^t为机载激光雷达获取地表的三维空间坐标。[xgps,ygps,zgps]^t为无人机载的激光雷达gps的坐标。r是激光测距信息，[xl,yl,zl]^t是激光发射点在无人机机身坐标系中的坐标，s是激光扫描器即时扫描角度，t是扫描仪倾斜角度，[δx,δy,δz]^t是传感器与天线之间的距离，m是旋转矩阵与飞机的飞行姿态相关，有imu系统测定。计算公式为：

本发明的优点是通过无固定翼无人机机载雷达采集点云数据，形成矿山开采地面土地变化的三维立体结果。

如图1所示，本发明实施例提供的无人机机载雷达的矿山开采损毁土地的监测系统由无固定翼无人机和超轻便携的lidar系统组合而成；采用控制软件将激光雷达扫描仪、惯性导航组件及gps定位天线等构成整体协调系统，组成数据采集系统。

安装调试好无人机载雷达系统后，架设gps接收机并开机进行静态gps数据接收，然后打开激光雷达进入数据采集状态，启动无人机，按照设计的航线进行飞行。在飞行过程中实时观察无人机的飞行状态与激光雷达扫描仪数据采集状态，保证飞机设备安全与数据采集准确性。需要注意的是尽量选择无风晴朗天气进行作业，在同一航线内，航高变化不应超过相对航高的5％-10％，飞行速率不大于10m/s；在航线外进行手动操作无人机起飞与降落，进入航线后切换为操控站自动导航飞行，便于获取稳定的点云数据。

如图2所示，本发明实施例提供的无人机机载雷达的矿山开采损毁土地的监测方法包括以下步骤：

s201：依据监测范围大小，在测区外布设2-6处控制点(后续校正的高程基准点)，获取基准点的经纬度坐标和高程；在监测区内均匀布设人工监测点，通过水准测量和控制测量获取监测点的经纬度坐标和高程；便于后期点数数据精度分析。设置一定数量的无人机机载雷达扫描时的靶片(尺寸60×60cm)，将其均匀放在监测的范围内，便于接受点云数据。

s202：机载雷达航线布设依据无人机电池电量，保证每条航线飞行时间不超过25m；参考gps基站架设位置，合理设计航线；根据技术参数要求，各架次的旁向重叠率要达到30％；避开电线及电信塔等对飞机操控信号和飞行安全有影响的地物。一般作业设置航高60m、航带宽100m，对于深沟等特殊地形进行航带加密。

s203：安装调试好无人机载雷达系统后，架设gps接收机并开机进行静态gps数据接收，然后打开激光雷达进入数据采集状态，启动无人机，按照设计的航线进行飞行。在飞行过程中实时观察无人机的飞行状态与激光雷达扫描仪数据采集状态，保证飞机设备安全与数据采集准确性。

s204：采集的点云数据处理。

s205：两期无人机采集的数据对比，形成地面变形差值，实现三维建模：1)构建矿区三角网格模型；2)矿区三角网格模型的修补简化处理；3)矿区三角网格模型的平滑；4)多边形检测与校正。通过完成点云数据的预处理后，利用相关软件进行建模，在设定好采样间距、半径和公差等参数以及保存路径和文件名后，经过软件自动运算生成相应的三角网格模型，优化后得到三维模型。

s206：利相关软件的3d比较功能，实现两期点云数据的3d对比分析或直接对两期点云数据对比分析，利用点云数据构建精确的三维数字模型。

s207：将第一期点云数据构建的曲面模型设置为参考面，第二期点云数据构建的曲面模型设置为测试面，对两期模型进行对比分析，得到基于两期监测对象相同部位点云距离差值的地貌土地变化模型。差值小，表示监测区域地表土地高程基本无变形，差值为负值且负值越大，则表示地貌为负地形；通过计算各点的高程值，形成三维立体地表变化图。

s208：通过提前设置的地表土地监测标志点水准测量数据或gps监测点与激光雷达采集点云数据进行对比，分析评估激光雷达点云数据野外采集的精度。误差小于《机载激光雷达数据获取技术规范》要求，则说明机载激光雷达系统野外采集数据精度符合要求。

在本发明的优选实施例中：采集的点云数据处理：

1)点云数据坐标系的统一。采用专业软件设置好坐标系参数，对完成矿区土地多个架次采集的点云数据、gps数据和imu数据进行同步解算，生成带有绝对坐标的点云数据。

2)点云数据的去噪。利用相关软件进行飞行轨迹处理，删除起飞与降落时的轨迹数据，保留无人机航线内稳定飞行的数据。

3)数据的拼接。利用microstationv8i软件同时加载多个架次的点云数据，使之拼接成为完整的点云数据集，并合并为一个数据文件，同时删除两个飞行架次之间的重复数据，以减少数据量。

4)点云数据的抽稀。利用相关软件进行点云数据解压处理时，实现数据抽稀，减少数据冗余，提高处理效率。

本发明利用小型无人机空中飞行的便利条件，结合三维激光扫面技术形成的立体图形，从而构建空中监测采煤塌陷的三维立体监测。小型无人机优势+三维激光扫面技术组合，形成用于空中监测的监测优势，监测的眼界从空中俯瞰地面的优势，变地面为空中的三维监测方式。

本发明与其它机载雷达三维激光扫描不同在于：

(1)lidar系统：选用了超轻便携lidar系统scanlookv系列三维激光扫描系统，该仪器集成了多款移动平台，可以在不同移动平台间的轻松切换，实现了lidar系统室外快速空间信息获取全方位覆盖。

(2)野外采集：为了完成多个架次点云数据的拼接，传统的三维激光扫描测量需要布设一定数量的标靶进行坐标的统一，而scanlookv系列三维激光扫描系统自带惯导系统，可以解算无人机的飞行轨迹，生成附有空间绝对坐标的激光点云。

(3)数据处理：在数据处理方面,其他三维激光扫描方面的应用研究多采用单一软件，而本发明利用多个软件的优势，比如用microstationv8i软件进行前期处理，用用polyworks软件进行了建模，用geomagic_studio软件进行叠加分析，完成了整个数据处理及建模流程。

(4)精度方面:以往机载三维激光扫描方面的应用多对不同处理方法之间的精度进行对比，很少采用直接的方法对扫描精度进行检验，本发明采用水准测量数据及gps数据对三维激光扫描测量精度进行了验证。

(5)探索了多期点云数据叠加分析，生成通用的图像化显示模式及格式的方法，为后期该数据制作三维动画效果奠定了基础。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。