本發(fā)明屬于礦區(qū)信息探測，特別涉及一種基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法。

背景技術：

1、無人機遙感具有分辨率高、時效性強、作業(yè)靈活的優(yōu)點，目前已經(jīng)廣泛應用于小尺度區(qū)域的周期化、精細化監(jiān)測，由于波段豐富的鮮明特點，基于無人機平臺的多光譜及高光譜傳感器能夠探測到不同地物反射光譜特征的微小差異，從而獲得更為精細的光譜曲線以及更為準取的地物識別效果。然而，相比于傳統(tǒng)的rgb相機，專業(yè)化的機載多光譜及高光譜傳感器的價格往往較為昂貴，且存在數(shù)據(jù)量大、冗余度高、不同波段間相關性強、處理過程復雜的突出問題。

2、在礦區(qū)沉降監(jiān)測領域，目前常用的技術手段主要包括傳統(tǒng)水準觀測和時序遙感技術，如基于時序insar獲取地表累積沉降、基于無人機lidar或多視傾斜攝影測量相機獲取多期dem以及地表沉陷模型。然而，在實際應用中，傳統(tǒng)水準觀測雖精度較高，但往往不能得到空間連續(xù)的沉降數(shù)據(jù)，且效率較低；時序insar技術雖然能以較高精度獲取沉陷盆地邊緣區(qū)域地表的微小變形，但難以準確獲取沉陷盆地中心區(qū)域地表的大梯度沉降；無人機lidar技術以及傾斜攝影測量技術雖然能獲取較為精確的dem數(shù)據(jù)，尤其在沉陷盆地中心區(qū)域的地表沉降監(jiān)測中表現(xiàn)出較高精度，但機載lidar和多視傾斜攝影測量相機均較為昂貴，門檻較高。

3、因此，利用無人機搭載的rgb相機獲取礦區(qū)地表沉陷信息是一種新穎、折中的方法，能同時滿足較低的成本、較高的分辨率和較為可靠的精度。

技術實現(xiàn)思路

1、針對背景技術中提到的問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，以解決上述背景技術中提到的問題。

2、本發(fā)明的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現(xiàn)的：

3、一種基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理主要包括基于無人機可見光影像獲取數(shù)字正射影像dom和數(shù)字表面模型dsm，并在此基礎上生成能夠反映地表沉陷信息的無人機沉陷模型；基于sar數(shù)據(jù)生成insar沉陷模型；基于無人機沉陷模型和insar沉陷模型結合實測數(shù)據(jù)得到改進無人機沉陷模型。

4、具體的，數(shù)據(jù)采集包括獲取工作面開采信息、無人機可見光影像、水準測量數(shù)據(jù)、sar數(shù)據(jù)、像控點及檢查點坐標以及insar數(shù)據(jù)處理所需的輔助數(shù)據(jù)。

5、具體的，獲取工作面開采信息：自礦區(qū)前期準備中獲取具體的工作面開采信息，其中應包括工作面開采周期、走向長度、傾向寬度、平均采深和煤層傾角，并根據(jù)開采信息確定并設置開采無人機飛行時間、航線規(guī)劃、飛行高度、飛行速度。

6、具體的，無人機獲取可見光影像：開采前和開采后分別進行無人機數(shù)據(jù)采集，獲取開采前后的無人機可見光影像，值得注意的是，開采前后無人機采集的可見光影像應具有較高的航向重疊度及旁向重疊度，并完整覆蓋沉陷盆地及其周圍一定寬度的區(qū)域。

7、具體的，水準測量數(shù)據(jù)：沿工作面邊緣和貫穿開采區(qū)域中心分別布設多組水準觀測線，測量并記錄相關點數(shù)據(jù)。

8、具體的，無人機沉陷模型的生成包括以下步驟：

9、1.1數(shù)據(jù)初始處理：將開采前后的無人機可見光影像分別導入無人機數(shù)據(jù)處理軟件，經(jīng)過初始化處理、刺像控點、重新匹配及優(yōu)化、生成密集點云，最終得到數(shù)字正射影像dom和數(shù)字表面模型dsm；

10、1.2獲取初始沉陷模型：將開采前和開采后兩個時期的數(shù)字表面模型dsm分別導入地理信息系統(tǒng)平臺，利用柵格計算器將兩個時期的數(shù)字表面模型dsm相減得到初始沉陷模型；

11、1.3得到植被掩膜：將開采前和開采后兩個時期的數(shù)字正射影像dom分別導入圖像處理平臺，利用波段運算工具計算得到開采前后的可見光植被指數(shù)，結合可見光植被指數(shù)選取合適的閾值分割dom影像從而提取出植被像元，植被像元的總和為植被覆蓋邊界，取開采前后植被覆蓋邊界的并集作為最終的植被掩膜；

12、1.4剔除掩膜，得到無人機沉陷模型：將植被掩膜應用于初始沉陷模型以剔除植被覆蓋區(qū)域，隨后使用空間插值方法用于填補原植被覆蓋區(qū)的地表沉陷信息，進而得到無人機地表沉陷模型。

13、具體的，insar沉陷模型生成具體包括以下步驟：

14、2.1以空間上覆蓋整個研究區(qū)、時間上覆蓋工作面全開采周期的多期sar數(shù)據(jù)為基礎，利用時序insar技術計算得到每個像元位置的地表累積沉降值；

15、2.2對地表累計沉降值進行數(shù)據(jù)處理得到insar地表沉陷模型。

16、優(yōu)選的，sar數(shù)據(jù)采用基于sar得到的數(shù)據(jù)。

17、具體的，改進無人機沉陷模型生成具體包括以下步驟：

18、3.1誤差校準：利用水準觀測數(shù)據(jù)對無人機沉陷模型和insar沉陷模型進行系統(tǒng)誤差改正；

19、3.2確定融合邊界：結合相關文獻和水準觀測數(shù)據(jù)選取合適的沉陷閾值以確定融合邊界，該融合邊界位于沉陷盆地的邊緣區(qū)域；

20、3.3得到改進的無人機地表沉陷模型：該融合邊界以內為地表大梯度沉降，故采用具有較高精度的校準后的無人機沉陷模型，該融合邊界以外為地表微小沉降區(qū)，故采用具有較高精度的校準后的insar沉陷模型。

21、具體的，還包括精度驗證，包括以下步驟：

22、(1)在數(shù)據(jù)采集部分獲取檢查點三維坐標：在無人機飛行區(qū)域內均勻布設并記錄檢查點的三維坐標；

23、(2)結合開采前后的水準觀測數(shù)據(jù)得到沿工作面走向和傾向下沉值曲線差異，結合開采前后的檢查點數(shù)據(jù)得到檢查點沉降值差異；

24、(3)結合下沉值曲線差異和檢查點沉降值差異分別對初始沉陷模型、insar沉陷模型、改進無人機沉陷模型進行精度檢驗。

25、有益效果

26、本發(fā)明基于無人機可見光影像獲取地表沉陷模型大大降低了地表沉陷監(jiān)測的成本，能夠充分利用無人機平臺高空間分辨率和高靈活度的優(yōu)勢，同時具有較高的精度；本發(fā)明利用可見光植被指數(shù)提取植被信息并進一步生成植被掩膜，在此基礎上剔除無人機沉陷模型中的植被覆蓋區(qū)域，從而消除了植被高度變化對沉陷模型精度的影響，提高模型精度；本發(fā)明所提方法利用水準測量數(shù)據(jù)對無人機沉陷模型以及insar沉陷模型進行系統(tǒng)誤差改正，使所得沉陷模型具有更高的精度；本發(fā)明所提方法通過確定合適的沉陷閾值以確定融合邊界，該融合邊界以內采用具有較高精度的無人機沉陷模型，該融合邊界以外采用具有較高精度的insar沉陷模型，所得改進沉陷模型能以較高精度反映整個沉陷盆地的地表沉陷信息。

27、本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

技術特征：

1.一種基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理主要包括基于無人機可見光影像獲取數(shù)字正射影像dom和數(shù)字表面模型dsm，并在此基礎上生成能夠反映地表沉陷信息的無人機沉陷模型；基于sar數(shù)據(jù)生成insar沉陷模型；基于無人機沉陷模型和insar沉陷模型結合實測數(shù)據(jù)得到改進無人機沉陷模型。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：數(shù)據(jù)采集包括獲取工作面開采信息、無人機可見光影像、水準測量數(shù)據(jù)、sar數(shù)據(jù)、像控點及檢查點坐標以及insar數(shù)據(jù)處理所需的輔助數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：獲取工作面開采信息：自礦區(qū)前期準備中獲取具體的工作面開采信息，其中應包括工作面開采周期、走向長度、傾向寬度、平均采深和煤層傾角，并根據(jù)開采信息確定并設置開采無人機飛行時間、航線規(guī)劃、飛行高度、飛行速度。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：無人機獲取可見光影像：開采前和開采后分別進行無人機數(shù)據(jù)采集，獲取開采前后的無人機可見光影像，值得注意的是，開采前后無人機采集的可見光影像應具有較高的航向重疊度及旁向重疊度，并完整覆蓋沉陷盆地及其周圍一定寬度的區(qū)域。

5.根據(jù)權利要求4所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：水準測量數(shù)據(jù)：沿工作面邊緣和貫穿開采區(qū)域中心分別布設多組水準觀測線，測量并記錄相關點數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權利要求5所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：無人機沉陷模型的生成包括以下步驟：

7.根據(jù)權利要求6所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：insar沉陷模型生成具體包括以下步驟：

8.根據(jù)權利要求7所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：改進無人機沉陷模型生成具體包括以下步驟：

9.根據(jù)權利要求1所述的基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，其特征在于：還包括精度驗證，包括以下步驟：

技術總結
本發(fā)明公開了基于無人機可見光影像的礦區(qū)地表沉陷信息提取方法，涉及礦區(qū)信息探測技術領域，包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理主要包括基于無人機可見光影像獲取數(shù)字正射影像DOM和數(shù)字表面模型DSM，并在此基礎上生成能夠反映地表沉陷信息的無人機沉陷模型；基于SAR數(shù)據(jù)生成InSAR沉陷模型；基于無人機沉陷模型和InSAR沉陷模型結合實測數(shù)據(jù)得到改進無人機沉陷模型。本發(fā)明所提方法利用水準測量數(shù)據(jù)對無人機沉陷模型以及InSAR沉陷模型進行系統(tǒng)誤差改正，使所得沉陷模型具有更高的精度同時基于無人機可見光影像獲取地表沉陷模型大大降低了地表沉陷監(jiān)測的成本，能夠充分利用無人機平臺高空間分辨率和高靈活度的優(yōu)勢。

技術研發(fā)人員：江波,張燕海,徐良驥,張坤,強二輝,馬軍,魏祥平,張程,張耀武,陳道位,李建,李剛
受保護的技術使用者：安徽省亳州煤業(yè)有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15