智能无人机在矿山工程测绘技术中的应用

孙 璐

（中国建筑材料工业地质勘查中心辽宁总队，辽宁 沈阳 110000）

随着北斗系统在民用领域的广泛应用，动态实时定位技术得到了快速发展，从而促进了无人机技术的大范围应用[1]。目前，无人机技术已在航拍、农业、快递运输、灾难救援、电力巡检等多个领域中进行实际应用。为了满足复杂矿山环境下的测绘需求，多在工程测绘技术中应用无人机遥感测绘技术，从而为矿山工程测绘技术提供较大助力[2]。

在国内外关于矿山工程测绘技术的研究中，多是利用GPS定位系统、数字化等技术手段进行工程测绘工作，例如，文献[3]中针对数字化测绘技术在地质工程测量中的应用进行分析，通过分析数字化测绘技术的应用特点，提出数字化测绘技术在工程测量中的应用措施，得出结论表明数字化测绘技术能够在一定程度上保障测绘数据的精确，但是该技术在面对复杂的矿山条件时，其时效性有待提高。文献[4]中将RTK技术引入到现代矿山工程测量技术中，结合全球卫星导航系统实时监测矿山资源信息，利用RTK技术的数据通信特点为矿山工程的测量提供了基本保障，但是该技术在进行矿山工程测绘时存在准确性不高的问题。综上分析，为了解决现有技术所存在的问题，本文研究智能无人机在矿山工程测绘技术中的应用，探求智能无人机在实际矿山测绘中的应用水平。

1 矿山工程测绘技术

在进行矿山工程开采的过程中，需要对矿山资源进行准确预估，这时就需要一项测绘技术能够为矿山工程提供准确数据，在实际工程的运行过程中，应该在运行前期进行一个评估，评估的最大依据在于对矿山资源中各项参数的测量和分析，从而在地面基站准确建立控制网络[5]。可见，矿山工程的测绘要求主要包括：①受到矿山资源的分布特点影响，对于矿山工程的测绘来说，整个矿山区域的覆盖面积较大，所需作业的面积较广，因此，测绘技术要具有覆盖面积广阔的特点；②矿山工程测绘还需包括矿区内地上地下各种工程的施工监测，因此需对矿山工程所在矿区的地形图及环境条件进行有效测绘；③为了满足生产工作的需要，在进行矿山工程测绘时，所得测绘结果需满足生产现状的采掘工程图和其他专用图的使用。

针对上述矿山工程的测绘要求，由于受到环境污染、地质灾害、采空区塌陷等问题的影响，使得目前的矿山工程测绘工作变得越来越复杂、越来越困难。

基于上述智能无人机独特优势，将其应用在矿山工程测绘技术中，对提高测绘水平具有重要意义。因此，下文对智能无人机在矿山工程测绘技术中的应用进行具体阐述。

2 智能无人机在矿山工程测绘技术中的应用

为了有效获取矿山工程测绘资源数据，引用智能无人机遥感技术进行矿山数字线数据提取工作，根据所获取的资源数据，采用三维实景建模技术进行数字高程模型的构建，从而准确、及时地完成矿山工程测绘工作。

2.1 矿山工程测绘资源数据的提取

数字线数据提取是构建数字高程模型至关重要的一个环节，其提取质量决定了建模的速度和精度，从而直接影响到矿山工程测绘水平。首先利用智能无人机进行实地勘探，对目标区域的形状结构、周围环境进行大致识别，从而利用无人机将资源数据信息从初始端传送到计算机终端。利用智能无人机进行资源数据获取的流程如图1所示。

图1 智能无人机资源数据获取流程图

基于图1所示的数据获取流程，找出资源数据中最明显的公共特征点，从而根据资源特征参数提取矿山工程测绘数字线数据，提取过程如下。

首先，假设矿山资源数据中有3个特征点，分别用q1、q2和q3表示，在一定区域内，具体构建尺度空间公式如下所示：

其中，G(x,y,δ)表示矿山资源数据内的可变高斯函数；(x,y)表示矿山资源数据图像内的多维度空间坐标；I表示矿山资源数据图像内的尺度空间因子。

其次，根据所构建的尺度空间，采用层次分级方法对空间尺度向量进行矿山工程测绘数字线数据提取，提取方程为：

其中，g表示矿山资源数据的两个特征点之间的最短距离；k(x)表示数据边缘特征向量集，从而实现矿山工程测绘技术的应用效果。

2.2 矿山工程测绘中数字高程模型的构建

矿山工程测绘的数字线数据提取为矿区的数字高程模型的构建提供了全新思路，通过采用三维实景建模技术来构建数字高程模型，从而更为准确地进行矿山工程测绘工作。

由于智能无人机进行倾斜影像采集时，在融合边缘处的性能比较弱，容易造成图像边缘模糊的情况，需要对拼接后的智能无人机倾斜影像进行平滑处理。无人机倾斜影像的平滑处理方程为：

其中，fA(x,y)表示智能无人机图像采集的像素点信息，fB(x,y)表示智能无人机图像融合后的像素点信息，k1和k2表示平滑因子。

在实现图像平滑处理的基础上，采用三维实景建模技术构建数字高程模型，在三维坐标体系中，将矿山工程测绘资源特征点坐标(xi,yi,zi)经过平移和转换处理，转移到统一坐标系(xN,yN,zN)中，确定边缘特征向量，得到矿山工程测绘中的数字高程模型，用向量进行表示：

其中，fA(x,y,z)表示矿山工程测绘中三维高程参数。综上所述分析，得到了矿山工程测绘中的数字高程模型，根据计算机终端所构建的矿山测绘数字高程模型，能够有效掌握目标区域的实际环境情况，提高矿山测绘工作的能力水平，从而为矿山开采工作做足准备。

3 实验分析

为了验证智能无人机在矿山工程测绘技术中的应用效果，进行实验分析。以某地某矿山为实验对象，运用本文方法进行矿山工程测绘，得到所研究区域的三维实景建模分析统计表如表1所示。

表1 研究区域三维实景建模分析统计表

根据表1所示的三维实景建模数据，运用文献[3]方法、文献[4]方法和本文方法进行矿山工程测绘技术应用的实际效果，得到不同方法下的测绘准确性对比结果如表2所示。

表2 矿山工程测绘准确性对比情况（%）

分析表2数据可知，本文方法进行矿山工程测绘的准确性较高，普遍在99%以上，明显高于文献[3]方法和文献[4]方法的准确性，这是由于本文在矿山工程测绘中运用智能无人机进行矿山资源数据的采集，智能无人机能够从多角度进行资源数据勘测，提高了矿区测绘的多面性，从而增强了矿山工程测绘的准确性。由此可见，将智能无人机应用到矿山工程测绘技术中能够在一定程度上增强测绘效果。

分析数据可知，本文方法进行矿山工程测绘的时间较短，明显低于文献[3]方法和文献[4]方法的测绘时间，甚至比文献[4]方法的测绘时间少了近两倍，尽管随着迭代次数的增加，有不同程度的时间延长，但本文方法下的测绘时间普遍低于17s，由此可见，将智能无人机应用到矿山工程测绘技术中具有一定的时效性，能够提高矿山工程测绘水平。

4 结束语

通过本文研究智能无人机在矿山工程测绘技术中的应用，通过引入智能无人机技术，提高了矿山工程测绘技术的实际应用能力。通过对矿山工程测绘技术和矿山测绘要求以及智能无人机的应用特点进行分析，说明智能无人机应用于测绘技术中的优越性能；其次，采用智能无人机遥感技术进行矿山数字线数据的提取，并根据数据提取结果，采用三维实景建模技术进行数字高程模型的重建。