文/張秋園

監(jiān)測露天礦邊坡和排土場的穩(wěn)定性對于露天礦的安全生產(chǎn)和風險管理至關重要。目前，應用最廣泛的監(jiān)測方案是首先通過激光雷達系統(tǒng)獲取地形數(shù)據(jù)，再通過和邊坡雷達圖像進行三維數(shù)據(jù)融合，得到三維匹配后的礦區(qū)地形圖。通過對地形圖進行剖面分析和形變分析等，達到對礦區(qū)地形形變進行監(jiān)測和預警的目的。但是，使用激光雷達系統(tǒng)采集地形數(shù)據(jù)存在不能實時采集并進行上傳，無法與礦山輔助生產(chǎn)所采集的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，以及采集數(shù)據(jù)成本高等問題。因此，目前亟需一種高程數(shù)據(jù)提取方法，獨立于三維激光雷達數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以實時提取高程數(shù)據(jù)并與邊坡雷達監(jiān)測圖像進行三維匹配融合，從而實時對礦區(qū)中的形變進行監(jiān)測及預警。

為此，以輔助礦山生產(chǎn)而采集的RTK數(shù)據(jù)為研究對象，構建一套從離散點高程數(shù)據(jù)到生成連續(xù)面高程數(shù)據(jù)的高程信息處理系統(tǒng)，以該技術為基礎，設計一套基于三維數(shù)據(jù)融合的邊坡雷達監(jiān)測預警系統(tǒng)，通過對三維地形匹配結果進行分析，以達到對礦區(qū)地形進行監(jiān)測和預警的目的。

一、邊坡監(jiān)測雷達三維數(shù)據(jù)融合的基本原理

邊坡雷達中的三維數(shù)據(jù)融合，主要是將雷達圖像和三維地形數(shù)據(jù)進行匹配，從而達到將不直觀的二維雷達形變監(jiān)測數(shù)據(jù)轉變?yōu)楦淤N近人眼視覺習慣的空間三維表達形式，方便雷達圖像解譯人員迅速定位出形變區(qū)域。通常使用的三維地形數(shù)據(jù)都是以北京54（東北天）坐標系為基準，東北天坐標系采用三維直角坐標系來描述地球表面，實際應用較為困難，而雷達圖像則以系統(tǒng)本身的位置為坐標原點建立雷達成像坐標系（雷達距離投影（R）、方位（A））二維坐標系。因此要想在邊坡雷達中實現(xiàn)三維數(shù)據(jù)融合，需要將東北天坐標系簡化后投影至距離—方位二維坐標系下進行處理和分析。這一過程稱為雷達距離—方位坐標系與三維地形坐標系的轉換。邊坡雷達形變監(jiān)測數(shù)據(jù)與三維地形數(shù)據(jù)的匹配融合處理流程如圖1所示。

圖1 三維數(shù)據(jù)匹配融合處理原理

對雷達圖像和三維地形圖分別進行柵格化并建立柵格矩陣，將三維地形柵格矩陣中的點根據(jù)坐標轉換公式進行計算，從而得到其在雷達圖像柵格矩陣中的坐標，以此來建立兩個矩陣之間的聯(lián)系。將雷達圖像中包含的圖像信息提取并賦值在三維地形柵格矩陣中相應的位置，并將三維地形柵格矩陣中所有的目標點按上述過程逐個投影，即可得到雷達圖像信息—高度信息的對應關系矩陣。提取矩陣中柵格的行列值、高度信息建立三維地形模型，接著將雷達圖像信息進行提取并在三維地形模型上進行匹配，即實現(xiàn)了邊坡雷達中三維數(shù)據(jù)的融合。

用于融合的三維地形數(shù)據(jù)通常使用激光雷達進行采集。但是使用激光雷達系統(tǒng)獲取地形數(shù)據(jù)存在不能實時采集并上傳，無法與礦山輔助生產(chǎn)所采集的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，以及采集數(shù)據(jù)成本高等問題。鑒于此，目前亟需一種高程數(shù)據(jù)提取方法，獨立于三維激光雷達數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可用于與雷達圖像進行三維融合，從而實時對礦區(qū)中的地形進行監(jiān)測及預警。為此，以輔助礦山生產(chǎn)而采集的RTK數(shù)據(jù)為研究對象，提出了一種基于離散稀疏點高程數(shù)據(jù)的連續(xù)面高程柵格化重建技術，用于獲取三維地形數(shù)據(jù)并和雷達圖像進行融合。

二、基于離散點高程數(shù)據(jù)的連續(xù)面高程柵格化重建技術

1.連續(xù)面高程數(shù)據(jù)柵格化重建流程

為保證露天礦三維地形數(shù)據(jù)和雷達圖像數(shù)據(jù)相融合，首先需要獲得礦區(qū)地形的連續(xù)面高程數(shù)據(jù)。在從礦區(qū)采集的RTK數(shù)據(jù)中獲取離散點高程數(shù)據(jù)后，根據(jù)本文創(chuàng)建的連續(xù)面高程數(shù)據(jù)柵格化重建方法，可以實現(xiàn)由離散點高程數(shù)據(jù)到連續(xù)面高程數(shù)據(jù)的轉換。處理步驟包含以下幾點：首先，將離散的點高程數(shù)據(jù)通過要素轉線的方式進行線型化處理。為了對高程文件中包含如標識和圖例等不正確高程信息的數(shù)據(jù)進行刪除，通過設定二次閾值的方法來進行有效高程數(shù)據(jù)點的提取，將存在嚴重高程偏差的數(shù)據(jù)進行篩除。其次，經(jīng)過篩除后的高程數(shù)據(jù)是矢量數(shù)據(jù)，要將矢量數(shù)據(jù)進行柵格化，需要采用不規(guī)則三角網(wǎng)來建立三維地形模型。不規(guī)則三角網(wǎng)是從不規(guī)則分布的數(shù)據(jù)點生成連續(xù)的三角形面來逼近地形表面，可以最大程度地還原地表細微的起伏。最后，通過對三維地形數(shù)據(jù)進行柵格化處理獲得所需的連續(xù)面高程數(shù)據(jù)。

2.二次閾值篩選法有效高程數(shù)據(jù)點提取

由于地形圖中高程點對應的高程值和礦區(qū)輔助生產(chǎn)測量數(shù)據(jù)中標注的高程值可能存在差異，如果未對高程數(shù)據(jù)進行篩選，就直接將其轉換成DEM數(shù)據(jù)并進行地形匹配，那么匹配后的高程圖不僅沒有反映礦區(qū)地形信息的變化，匹配結果中出現(xiàn)的嚴重地形偏差還可能為礦區(qū)邊坡形變監(jiān)測帶來安全隱患。因此需要針對高程點對應的高程數(shù)據(jù)進行篩選，將存在問題的高程數(shù)據(jù)從有效數(shù)據(jù)中刪除，確保用于地形匹配的高程數(shù)據(jù)的準確性和有效性。

采用二次閾值篩選方式對數(shù)據(jù)中包含的有效高程信息進行提取。初次篩選主要是讓高程數(shù)據(jù)與0值依次進行比較，通過循環(huán)的方式刪除掉小于0的錯誤高程值。在刪除明顯存在錯誤的高程值后，通過第二次閾值設定，篩選出能精確反映礦區(qū)形變信息的高程值。在第二次篩選中，首先需要計算初次篩選后的高程值的平均值，接著讓每一個高程值和平均值做差并取絕對值。這樣處理后可以得到每一個大于零的高程值和平均值之間的絕對差值。根據(jù)需要監(jiān)測場景的不同，設定一個經(jīng)驗值。讓得到的絕對差值和經(jīng)驗值進行比較，如果差值小于經(jīng)驗值，則說明該高程值能準確反映礦區(qū)內(nèi)的地形變化，可以用于后續(xù)的分析和地形匹配。

3.不規(guī)則三角網(wǎng)矢量三維地形建模

經(jīng)過篩選后的高程數(shù)據(jù)是矢量數(shù)據(jù)。要把矢量的線狀等高線數(shù)據(jù)轉化成連續(xù)面狀的DEM高程數(shù)據(jù)需要進行插值操作。但插值過程不能直接將矢量數(shù)據(jù)插值成為柵格數(shù)據(jù)，需要先建立矢量數(shù)字網(wǎng)格模型，進而將其插值成為柵格數(shù)據(jù)。在三維地形匹配中，數(shù)字網(wǎng)格模型一般采用兩種表示方式。其中規(guī)則網(wǎng)格模型數(shù)據(jù)結構簡單，便于使用和管理，但缺點在于無法較好地體現(xiàn)地勢起伏、分辨率較低。礦區(qū)對于形變監(jiān)測的精度有著較高的要求，為能夠更好地體現(xiàn)出礦區(qū)中地形的變化，則采用不規(guī)則三角網(wǎng)的方式來構建地形模型。

不規(guī)則三角網(wǎng)是從不規(guī)則分布的數(shù)據(jù)點生成連續(xù)的三角形面來逼近地形表面，可以最大程度地還原地表細微的起伏，較好地顧及地形特征，因此又被稱為“曲面數(shù)據(jù)結構”。不規(guī)則三角網(wǎng)模型中頂點分布具有任意性，因此不規(guī)則三角網(wǎng)地形模型能夠高精度模擬復雜的地形表面，并有數(shù)據(jù)冗余小、存儲效率高、適合多層表達的特點。

4.矢量三維地形數(shù)據(jù)的柵格化

在建立不規(guī)則三角網(wǎng)矢量三維地形模型后，需要通過插值的方法對其進行柵格化處理。這樣做的目的在于可以將矢量的線狀等高線數(shù)據(jù)轉化為連續(xù)面狀的DEM高程數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)柵格化的過程中，需要根據(jù)監(jiān)測場景的不同，設置適當?shù)奶崛》直媛?，分辨率的設置參考邊坡雷達數(shù)據(jù)的分辨率，使得高程數(shù)據(jù)的地形信息熵趨于穩(wěn)定，從而確保提取的高程數(shù)據(jù)中地形信息量基本達到飽和，能夠準確地反映出監(jiān)測區(qū)域的形變信息，最終生成連續(xù)面狀DEM高程示意圖。將提取出的高程數(shù)據(jù)結合雷達采集圖像及雷達分辨率和軌道起始與終止點坐標進行數(shù)據(jù)匹配，最終可以得到有效的三維地形圖。

三、基于三維數(shù)據(jù)融合的邊坡雷達監(jiān)測預警系統(tǒng)設計

通過上述功能的實現(xiàn)，并基于關鍵技術研究，提出基于三維數(shù)據(jù)融合的邊坡雷達監(jiān)測預警系統(tǒng)，主要內(nèi)容如圖2所示。該系統(tǒng)通過高程數(shù)據(jù)提取模塊，將RTK獲取的稀疏點狀高程數(shù)據(jù)處理成連續(xù)面狀高程數(shù)據(jù)，再通過三維數(shù)據(jù)融合模塊將邊坡雷達獲取的雷達圖像進行柵格化，通過坐標轉換，提取雷達圖像信息并在三維地形模型上進行匹配，從而實現(xiàn)邊坡雷達中的三維地形融合。

圖2 三維數(shù)據(jù)融合的邊坡雷達監(jiān)測預警系統(tǒng)

基于邊坡雷達三維匹配融合的結果，以三維地形數(shù)據(jù)為底圖將邊坡雷達獲取的形變圖像進行匹配，可以對三維融合后的地形進行剖面分析及形變分析并計算其形變量，將形變區(qū)域的位移、速度、加速度可視化和精準定位，設置可靠的監(jiān)測預警機制，通過網(wǎng)頁界面的形式將預警信息發(fā)送至生產(chǎn)者，及時掌握生產(chǎn)現(xiàn)場的安全狀態(tài)，以此達到對礦區(qū)邊坡進行監(jiān)測和預警的目的。

可靠的監(jiān)測預警機制通常會提前發(fā)送有關滑坡預警的提示，從而保證人員及設備能有足夠的時間從問題區(qū)域撤離。邊坡雷達預警機制一般是基于用戶自定義設定的報警閾值預先發(fā)出警告，即當滑坡變形達到預先設定的報警閾值時，將觸發(fā)雷達警報。因此，在針對剖面和形變進行分析后，可以將連續(xù)形變面積和單位時間內(nèi)的位移增長量設為預警指標。當兩個指標同時達到預警閾值設定值時觸發(fā)警報，以此實現(xiàn)邊坡雷達的監(jiān)測預警功能。再通過監(jiān)測預警模塊對監(jiān)測場景中的位移、速度、加速度進行數(shù)據(jù)可視化，通過地形剖面分析進行綜合數(shù)據(jù)分析，并將達到預警閾值的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)頁發(fā)送至用戶端實現(xiàn)預警。

四、實測數(shù)據(jù)分析

通過對元寶山礦區(qū)采集的實際數(shù)據(jù)進行處理，來驗證所提出的高程數(shù)據(jù)提取方法的有效性。

元寶山露天礦位于赤峰市中心城區(qū)的東部，采場目前傾向寬度2.6km，走向長度2.4km，深度為220m。經(jīng)過高程數(shù)據(jù)提取方法處理后，可以從RTK采集的數(shù)據(jù)中將離散的點高程數(shù)據(jù)輸出成連續(xù)的面高程數(shù)據(jù)，得到元寶山露天礦北京54坐標系下的三維地形圖。再對邊坡雷達獲取的形變數(shù)據(jù)進行提取獲得邊坡雷達形變圖。如果直接用于分析邊坡的形變，只能得到邊坡變形信息，無法進行邊坡形變的有效定位，更無法將監(jiān)測效果與現(xiàn)場的實際情況相匹配。因此，需要將元寶山露天礦三維地形圖及邊坡雷達形變圖根據(jù)前文所述流程進行三維匹配融合。由融合后的三維匹配效果圖可見，通過本文算法進行處理后的地形圖和雷達形變圖在進行三維匹配融合后取得了良好的融合效果，從而證明了本文中提出的高程數(shù)據(jù)提取方法的有效性和可行性。

基于三維匹配融合數(shù)據(jù)，可以形成地形剖面分析圖，通過分析可以直觀地掌握發(fā)生最大形變的位置，以此來實現(xiàn)對礦區(qū)形變的預警，從而為露天礦的生產(chǎn)工作提供安全保障。

五、結論

本文介紹了基于三維數(shù)據(jù)融合的邊坡雷達監(jiān)測預警原理，提出了離散點高程數(shù)據(jù)的連續(xù)面高程柵格化重建技術，設計了一套基于三維數(shù)據(jù)融合的邊坡雷達監(jiān)測預警系統(tǒng)。通過利用輸出的面高程數(shù)據(jù)進行三維融合，實現(xiàn)了輔助生產(chǎn)測量數(shù)據(jù)與邊坡安全監(jiān)測的復合應用，有效解決了露天礦山形變監(jiān)測時需要采用激光雷達來獲取地形數(shù)據(jù)時的不便，從而有效節(jié)約了三維地形數(shù)據(jù)獲取成本。最后通過元寶山露天礦實際數(shù)據(jù)的處理，驗證了本文所提方法的有效性和可行性。