「新锐特刊」中国矿业大学(北京)赵毅鑫教授:基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识

2023-04-29 来源:飞速影视
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「新锐特刊」中国矿业大学(北京)赵毅鑫教授:基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识


创新点
(1)对神东矿区上湾矿超大采高工作面上方地表裂缝进行全天候无人机红外热像观测,证明无人机红外观测可有效监测采动诱发的地表裂缝发育,并发现在相应观测条件下,3:00 am~5:00 am时地裂缝红外识别效果较其他时段更佳。
(2)针对采动地裂缝红外边缘精细提取问题,提出了一种基于拉普拉斯高斯(LoG)算子、Canny算子及数学形态学的改进边缘检测算法。采用Pratt品质因数(PFoM)评价指标对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Laplacian算子、LoG算子以及所提出的改进边缘检测方法应用于红外图像中采动地裂缝精细检测结果进行评价,发现本文提出的改进边缘检测算法获得的地裂缝检测品质因数值明显高于应用其他算子计算结果。
(3)针对神东矿区高强度开采地表生态条件,对全天不同时刻地表裂缝、沙子、植被无人机红外观测提取的温度信息进行统计分析,发现1:00 am至5:00 am和9:00 pm至11:00 pm,裂缝的温度高于沙子及植被,其与沙子的温差约为4 ℃、与植被的温差在1 ℃~4 ℃之间;9:00 am至3:00 pm,裂缝的温度介于植被和沙子之间,其与沙子、植被的温差最值分别为-12.52 ℃和14.04 ℃。
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作 者
赵毅鑫1,2,许 多1,3,孙 波1,2,姜耀东1,3,张 村1,2,何 祥1,2
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单 位
1. 中国矿业大学(北京) 共伴生能源精准开采北京市重点实验室;2. 中国矿业大学(北京) 能源与矿业学院;3. 中国矿业大学(北京) 力学与建筑工程学院
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研究背景
西部矿区煤炭资源赋存普遍具有埋藏浅、厚度大、基岩薄和松散层厚的特点,煤炭开采条件优越。多数矿井采用大采高、放顶煤等采煤工艺,具有明显的高产、高效和高强度开采特点,地下开采引起的地表沉陷和地裂缝次生灾害尤为严重。地表沉陷和地裂缝不但造成地面房屋开裂倒塌,导致经济损失,甚至诱发采空区遗煤自燃及煤田火灾。因此,快速、及时、准确获取地裂缝信息,不仅可对上覆岩层运移规律分析提供数据支撑,而且可为煤矿安全生产和矿区环境综合治理提供支撑。
目前,国内外学者使用多种方法对地裂缝进行实地监测研究,如野外调查、GPS或GNSS等卫星定位技术、合成孔径雷达干涉测量技术( In-SAR)、激光扫描技术和遥感技术等。虽然野外调查和GPS卫星定位技术精度较高,但劳动强度大,成本较高。InSAR技术易受时间失相干、空间失相干等因素的影响,当地面变形量过大时易出现相位解缠困难或相位失相关。激光扫描技术要求扫描仪与目标之间的通视,其扫描范围受地形条件限制。高精度的扫描仪价格昂贵,监测成本相对较高。卫星遥感技术通过对地面遥感影像的解译获取地裂缝的分布,但其分辨率往往不足以识别小型裂缝。
无人机遥感技术具有分辨率高、机动灵活、效率高、运行成本低等显著优势,但目前在地裂缝识别方面取得应用的多为可见光相机,易受云雾等天气因素影响,且不能全天候监测。红外线的波长大于可见光,其穿透性较可见光更强,受外部环境的影响较小。红外相机对具有明显红外热特性的物体和区域敏感,具有较好的目标探测能力。自然界一切温度高于绝对零度的物体都能发射红外辐射,且物体温度越高,其红外辐射强度往往越强。地裂缝处的空气受地底深处相对恒温且潮湿的条件影响,其温度与地表的温度之间具有明显差异,从而可被红外相机识别。BARO等使用无人机和红外热像仪对岩石边坡和悬崖上的开放型地表裂隙进行了观测,但对煤矿开采导致的地裂缝红外辨识研究仍鲜有报道。
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摘 要
西部矿区煤层赋存条件好,开采强度高,上覆岩层破坏严重,易诱发采空塌陷和地裂缝等灾害,造成地表生态损伤,甚至诱发遗煤自燃,威胁煤矿安全生产。为快速、及时、准确地识别地裂缝,提出了基于无人机红外遥感及图像边缘检测技术的地裂缝识别方法。
以神东矿区上湾煤矿12401工作面为工程背景,对工作面上方地裂缝发育观测区域进行全天候监测,获取了不同时刻的红外图像,并对不同时刻红外图像中裂缝、沙子、植被的温度信息以及裂缝长度进行了统计和分析。
运用多种边缘检测方法及提出的改进边缘检测算法,对采集的典型红外图像进行地裂缝检测,评价了不同边缘检测方法的裂缝检测效果。对比分析了不同时刻地裂缝检测结果,给出了针对研究条件下无人机红外遥感技术识别地裂缝的最佳时间窗口。
研究结果表明:基于无人机搭载红外相机及边缘检测技术可有效识别采矿导致的地裂缝;夜间相比于白天,地裂缝更易被识别,特别是3:00~5:00,地裂缝的识别效果最佳。提出的改进边缘检测算法的Pratt品质因数(PFoM)值为0.571,检测性能优于文中其他边缘检测方法;1:00~5:00和19:00~23:00,地裂缝边缘检测结果优于其他时间,检测结果中噪声较少,裂缝边缘清晰突出;其中尤以3:00,5:00 时的地裂缝检测效果最好。
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部分图片

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12401工作面井上下对照图及综合钻孔柱状

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7:00目标观测区的可见光图像

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15m航高下圆形卷尺外壳成像

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不同时刻观测区红外图像

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不同时刻裂缝F1和沙子、植被的温差

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图像中裂缝长度提取方法示意

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不同时刻红外图像与可见光图像中裂缝F1长度之差

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5:00采集的红外图像

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一阶微分算子地裂缝检测结果

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二阶微分算子地裂缝检测结果

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改进边缘检测方法地裂缝检测结果

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不同边缘检测方法的PFoM值柱状图

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不同时间点采集红外图像中地裂缝检测结果
作者简介

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赵毅鑫,男,1977年11月生,中共党员,祖籍河北乐亭,生于河南洛阳,教授、博士生导师,中国矿业大学(北京)科学技术研究院院长、共伴生能源精准开采北京市重点实验室副主任,教育部新世纪优秀人才,北京市科技新星,孙越崎青年科技奖获得者,中国岩石力学与工程学会青年奖、首届全国青年岩土力学与工程创新创业大赛一等奖获得者,中国高校矿业石油与安全工程领域优秀青年科技人才。兼任国际岩石力学学会(ISRM)Sorptive Rocks 专委会主席、Deep Mining专委会委员,国际采矿教授联合会(SOMP)科技发展委员会委员,中国岩石力学与工程学会理事、中国岩石力学与工程学会软岩工程委员会常务理事,中国岩石力学与工程学会岩石动力学专委会委员,北京市力学学会工程应用委员会委员,中国矿业知识产权联盟理事等。
担任Journal of RockMechanics and Geotechnical Engineering、InternationalJournal of Coal Science and Technology等期刊编委;并担任美国宾州州立大学本科生海外联合培养指导教师,澳大利亚西澳大学、新南威尔士大学和德国弗莱贝格大学博士论文国际评阅人,以及GRL、JGR等40余种国际国内主流学术期刊的经常性审稿人。
研究方向
冲击地压机理及预警防治,采动损害多尺度多场耦合分析,岩石力学与采矿工程交叉问题等
主要成果
长期从事矿山压力动力显现和采矿岩石力学基础理论与工程应用研究,主持联合基金重点项目等国家自然基金项目6项,其他省部级以上纵向科研项目20余项,曾获得省部级教学类一等奖1项,科技类一等奖4项、二等奖7项。在International Journalof Geophysical Research-Solid Earth, Fuel, International Journal of RockMechanics and Mining Science、Rock Mechanics and Rock Engineering、科学通报、煤炭学报、岩石力学与工程学报等国内外学术刊物上发表论文200余篇,SCI收录70余篇、EI收录80余篇,出版专著5部,参与编写国家标准1项,授权专利50余项。
来源:
赵毅鑫,许多,孙波,等. 基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识[J]. 煤炭学报,2021,46(2):624-637.
ZHAO Yixin,XU Duo,SUN Bo,et al. Investigation on ground fissure identification using UAV infrared remote sensing and edge detection technology[J]. Journal of China Coal Society,2021,46(2):624-637.
责任编辑:钱小静
编辑整理:郭晓炜
审核:常 琛
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