毛斌斌　張　強　徐　豪　葛　濤

(武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院)

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利用近景攝影測量技術(shù)監(jiān)測紅旗溝排土場邊坡位移變形

毛斌斌張強徐豪葛濤

(武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院)

介紹了基于近景攝影測量技術(shù)進行露天礦山邊坡位移變形監(jiān)測的基本方法，詳細(xì)分析了近景攝影測量技術(shù)在邊坡位移變形監(jiān)測中的應(yīng)用流程。以金堆城鉬礦紅旗溝排土場邊坡為例，討論了利用近景攝影測量技術(shù)獲取點云數(shù)據(jù)、邊坡變形量的流程和方法，測量誤差分析表明，近景攝影測量技術(shù)可對邊坡進行高精度監(jiān)測，為礦山邊坡維護治理提供數(shù)據(jù)支持。

近景攝影測量變形監(jiān)測點云邊坡治理

金堆城鉬礦位于我國陜西省渭南市華縣金堆鎮(zhèn)，年產(chǎn)鉬金屬量約1.2萬t，處于中國鉬行業(yè)之首，亞洲第一，世界第二。金堆城鉬礦床采用露天分期開采方式，礦山服務(wù)年限達100多a。當(dāng)前開采深度已達100多m，仍需繼續(xù)下采200多m，從而形成300多m深的深凹邊坡，最終開采深度可能形成500m以上國內(nèi)少見的超深凹邊坡。該礦山的紅旗溝排土場經(jīng)過30多a的運行，堆土高度達到了125m[1]。由于坡寬面長，長期受雨水沖刷，造成了坡體不穩(wěn)定。在遭遇暴雨時，極易形成泥石流，嚴(yán)重威脅了下游人民的生命財產(chǎn)安全。因此，有必要建立全面的邊坡穩(wěn)定測量系統(tǒng)，實現(xiàn)快速、高效、實時監(jiān)測邊坡表面位移，分析評價邊坡的穩(wěn)定狀態(tài)，進而找出危險范圍，以便及時采取防護措施[2]。金堆城鉬礦傳統(tǒng)的位移變形監(jiān)測方法都為“點”測量方法，無法得到其他部位的位移信息，更無法獲取整個地質(zhì)體的空間位移模式。近景攝影測量作為一種基于“面”測量的非接觸監(jiān)測技術(shù)，能夠快速、經(jīng)濟地提供整個監(jiān)測體的空間三維信息[3]。并且近景攝影測量無需在監(jiān)測邊坡體范圍內(nèi)布置任何觀測點和儀器便可對邊坡巖體的表面位移進行監(jiān)測，保證了測量過程的安全，減少了工作量。本研究在考查金堆城鉬礦邊坡現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對近景攝影測量邊坡監(jiān)測技術(shù)的流程進行分析，并將其應(yīng)用于金堆城鉬礦紅旗溝排土場邊坡位移變形監(jiān)測，論證該方法在礦山邊坡變形監(jiān)測中的可行性。

1　邊坡變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)字近景攝影測量系統(tǒng)改變了傳統(tǒng)近景碎部測量的作業(yè)模式，基于計算機視覺和數(shù)字近景攝影測量原理，利用成像傳感器攝取研究對象的影像，通過對影像的處理、解譯和分析，獲取對象的形狀、尺寸、空間位置及與其他對象的空間關(guān)系等幾何屬性信息和研究對象的紋理等物理屬性信息，實現(xiàn)了全自動數(shù)字近景攝影測量，極大提高了生產(chǎn)效率[4-5]。在紅旗溝排土場邊坡變形監(jiān)測過程中，攝影之前，首先在重點監(jiān)護區(qū)設(shè)置標(biāo)志點，使用非量測相機(普通數(shù)碼單反相機，像素要求在1 200萬以上)進行外業(yè)近景攝影測量，獲取監(jiān)測區(qū)影像；然后采用全站儀測量控制點的絕對坐標(biāo)；最后使用Lensphoto多基線數(shù)字近景攝影測量系統(tǒng)對影像進行前處理、空三匹配、空三測量及區(qū)域網(wǎng)光束法平差、加密匹配、立體編輯，DEM、點云及等高線的生成，并對變形前后的DEM進行對比，得出相應(yīng)時間區(qū)段的變形量?；诮皵z影測量技術(shù)的邊坡變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理流程見圖1。

2　外業(yè)影像數(shù)據(jù)采集

2.1控制點布設(shè)

在監(jiān)測區(qū)域布設(shè)少量控制點，建立攝影像片與目標(biāo)物間的已知數(shù)學(xué)關(guān)系?？刂泣c標(biāo)識牌尺寸為 1m×1m，用黑色油漆刷制而成(圖2)?？刂泣c的布設(shè)原則：①控制點宜均勻分布于攝影區(qū)內(nèi)，點位不宜布設(shè)于近似1條直線上或近似1個平面上；②控制點盡可能布設(shè)于拍攝物體(測量對象)四周，便于進行空中三角測量；③控制點數(shù)目7～10，點數(shù)越多，易增加測量成本，太少則影響測量精度[6]。經(jīng)實地考查，在紅旗溝排土場共布設(shè)了8個控制點，控制點分為3排，上排3個，中排2個，下排3個，依次編號為1#～8#(圖3)。

圖1　邊坡變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理流程

圖2　標(biāo)識牌樣式

圖3　控制點布設(shè)

2.2影像拍攝

近景攝影測量的攝影方法有平行攝影法和旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影法2種。平行攝影法是指相機平行于被攝物連續(xù)進行拍攝，一次拍攝過程中相機的移動距離較大。旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影法是將拍攝物體分為多個條帶，確定攝站后，在各攝站旋轉(zhuǎn)相機，對準(zhǔn)每一條帶中心進行連續(xù)攝影。由于本研究拍攝影像時相機距拍攝物體較遠(yuǎn)(達670多m)，因而選用旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影方法(圖4)。采用旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影方法時，首先根據(jù)被攝物體的寬度和相機的地面覆蓋范圍，將被攝物體按水平方向劃分為若干條帶，要求條帶間的重疊度大于60%；然后根據(jù)攝影距離確定攝影基線的長度和攝站個數(shù)；最后在各攝站上手持相機，通過旋轉(zhuǎn)攝影的方式，對準(zhǔn)每一條帶中心進行連續(xù)攝影。在金堆城鉬礦紅旗溝排土場邊坡監(jiān)測過程中，共進行了2次影像拍攝，時間分別為2014年5月15日、2014年10月23日，通過前后2次監(jiān)測結(jié)果的比較，得出邊坡的變形情況?，F(xiàn)場拍攝時使用佳能3580相機，1 280萬像素，鏡頭焦距200mm。在排土場設(shè)置了3個攝站，每個攝站拍攝4張影像，共12張影像。

圖4　旋轉(zhuǎn)多基線交向攝影示意

2.3控制點坐標(biāo)測量

現(xiàn)場影像拍攝完畢后，需測量控制點的絕對坐標(biāo)，作為進行攝影測量的初始數(shù)據(jù)。本研究采用SOKKIA全站儀測量各控制點的絕對坐標(biāo)。

3　內(nèi)業(yè)影像數(shù)據(jù)處理

3.1空三匹配處理

外業(yè)影像拍攝完畢后，需檢驗影像拍攝是否符合規(guī)范，須實現(xiàn)空三匹配成功平差，后續(xù)的內(nèi)業(yè)影像數(shù)據(jù)處理方可順利進行?？杖ヅ溆糜谧詣訉ふ也煌跋裆系耐c，匹配前需人工給定航帶內(nèi)立體像對的種子點和航帶間相應(yīng)影像的種子點?？杖ヅ涫怯跋駭?shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)，空三匹配的效果越好，則后續(xù)的平差和解算精度越高，邊坡位移變形監(jiān)測的結(jié)果也越精確。圖5為航帶間的匹配效果圖，影像A、影像B是同一測站拍攝的分屬于不同航帶的2張影像。圖5中的白色區(qū)域是程序在兩航帶間找到的同名點，本研究匹配的白色區(qū)域范圍廣，遍及整個坡面，表明匹配效果好，航帶間影像的重疊度滿足要求。

3.2點云生成

Lensphoto多基線數(shù)字近景攝影測量系統(tǒng)軟件可自動生成密集點云，利用粗差檢測算法，可有效刪除匹配后出現(xiàn)的錯點、無效點。進入點云編輯模塊對點云進行人工編輯，添加特征點線，刪除部分冗余點和錯點。點云生成后可利用三維空間點云建立邊坡的立體模型。本研究點云生成效果見圖6，點云分為3個部分，由上至下依次編號為①、②、③，對應(yīng)的邊坡圖片也進行類似編號。圖6(a)中白色直線為攝影基線，標(biāo)有X、Y的線條為系統(tǒng)坐標(biāo)系，點云中間最為密集，上下較稀疏，對應(yīng)所拍攝排土場的3塊邊坡，能夠看出邊坡輪廓，說明點云生成效果較好。

圖5　空三匹配處理結(jié)果

圖6　點云及邊坡照片

3.3邊坡變形量及精度評價

將點云數(shù)據(jù)調(diào)入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)后可自動生成測量目標(biāo)的DEM。將前后2次生成的DEM相減，可得到不同時期監(jiān)測邊坡的體積變化和最大變形量。比較2014年5月15日、2014年10月23日所拍攝影像生成的DEM，可得到該段時間邊坡所產(chǎn)生的最大變形量。由DEM比較結(jié)果可知，2次拍攝期間紅旗溝排土場的最大變形量為4.3mm。在影像處理完畢后，通過增加同名點的方式，量測選定標(biāo)識牌十字絲交叉處的坐標(biāo)，檢查監(jiān)測效果和數(shù)據(jù)處理誤差。本研究之所以選取了5#點進行誤差分析，是因為：①5#點位于監(jiān)測區(qū)域中部，屬于變形較大的區(qū)域，是重點監(jiān)測區(qū)域；②5#點是兩航帶拼接處，數(shù)據(jù)處理誤差較大。2014年5月15日、2014年10月24日的2次監(jiān)測中，5#點坐標(biāo)通過全站儀測量和近景攝影測量得到的結(jié)果及兩者的差值見表1。由表1可知：近景攝影測量結(jié)果與全站儀測量結(jié)果誤差較小，可見近景攝影測量技術(shù)具有較高的精度。

4　結(jié)　語

分析了傳統(tǒng)邊坡監(jiān)測方法的缺陷，闡述了近景攝影測量技術(shù)在邊坡位移變形監(jiān)測中的應(yīng)用流程，并對近景攝影測量技術(shù)的邊坡監(jiān)測精度進行了評價，結(jié)果表明，近景攝影測量技術(shù)具有較高的精度，測量工作量較小，具有非接觸式拍攝影像的特點，作業(yè)安全，可操作性強。利用近景攝影測量數(shù)據(jù)分析評價邊坡危險狀況，開發(fā)相應(yīng)的邊坡穩(wěn)定性計算軟件，是需要進一步研究的方向。

表1不同時期5#點坐標(biāo)值

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2015-10-26)

毛斌斌(1993—)，男，碩士研究生，430070 湖北省武漢市。