毛斌斌　張　強(qiáng)　徐　豪　葛　濤

(武漢理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院)

?

利用近景攝影測(cè)量技術(shù)監(jiān)測(cè)紅旗溝排土場(chǎng)邊坡位移變形

毛斌斌張強(qiáng)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(cè)量技術(shù)進(jìn)行露天礦山邊坡位移變形監(jiān)測(cè)的基本方法，詳細(xì)分析了近景攝影測(cè)量技術(shù)在邊坡位移變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用流程。以金堆城鉬礦紅旗溝排土場(chǎng)邊坡為例，討論了利用近景攝影測(cè)量技術(shù)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)、邊坡變形量的流程和方法，測(cè)量誤差分析表明，近景攝影測(cè)量技術(shù)可對(duì)邊坡進(jìn)行高精度監(jiān)測(cè)，為礦山邊坡維護(hù)治理提供數(shù)據(jù)支持。

近景攝影測(cè)量變形監(jiān)測(cè)點(diǎn)云邊坡治理

金堆城鉬礦位于我國(guó)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(guó)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(dá)100多a。當(dāng)前開采深度已達(dá)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(guó)內(nèi)少見的超深凹邊坡。該礦山的紅旗溝排土場(chǎng)經(jīng)過30多a的運(yùn)行，堆土高度達(dá)到了125m[1]。由于坡寬面長(zhǎng)，長(zhǎng)期受雨水沖刷，造成了坡體不穩(wěn)定。在遭遇暴雨時(shí)，極易形成泥石流，嚴(yán)重威脅了下游人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。因此，有必要建立全面的邊坡穩(wěn)定測(cè)量系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)快速、高效、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)邊坡表面位移，分析評(píng)價(jià)邊坡的穩(wěn)定狀態(tài)，進(jìn)而找出危險(xiǎn)范圍，以便及時(shí)采取防護(hù)措施[2]。金堆城鉬礦傳統(tǒng)的位移變形監(jiān)測(cè)方法都為“點(diǎn)”測(cè)量方法，無法得到其他部位的位移信息，更無法獲取整個(gè)地質(zhì)體的空間位移模式。近景攝影測(cè)量作為一種基于“面”測(cè)量的非接觸監(jiān)測(cè)技術(shù)，能夠快速、經(jīng)濟(jì)地提供整個(gè)監(jiān)測(cè)體的空間三維信息[3]。并且近景攝影測(cè)量無需在監(jiān)測(cè)邊坡體范圍內(nèi)布置任何觀測(cè)點(diǎn)和儀器便可對(duì)邊坡巖體的表面位移進(jìn)行監(jiān)測(cè)，保證了測(cè)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(duì)近景攝影測(cè)量邊坡監(jiān)測(cè)技術(shù)的流程進(jìn)行分析，并將其應(yīng)用于金堆城鉬礦紅旗溝排土場(chǎng)邊坡位移變形監(jiān)測(cè)，論證該方法在礦山邊坡變形監(jiān)測(cè)中的可行性。

1　邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理流程

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

在監(jiān)測(cè)區(qū)域布設(shè)少量控制點(diǎn)，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(diǎn)標(biāo)識(shí)牌尺寸為 1m×1m，用黑色油漆刷制而成(圖2)?？刂泣c(diǎn)的布設(shè)原則：①控制點(diǎn)宜均勻分布于攝影區(qū)內(nèi)，點(diǎn)位不宜布設(shè)于近似1條直線上或近似1個(gè)平面上；②控制點(diǎn)盡可能布設(shè)于拍攝物體(測(cè)量對(duì)象)四周，便于進(jìn)行空中三角測(cè)量；③控制點(diǎn)數(shù)目7～10，點(diǎn)數(shù)越多，易增加測(cè)量成本，太少則影響測(cè)量精度[6]。經(jīng)實(shí)地考查，在紅旗溝排土場(chǎng)共布設(shè)了8個(gè)控制點(diǎn)，控制點(diǎn)分為3排，上排3個(gè)，中排2個(gè)，下排3個(gè)，依次編號(hào)為1#～8#(圖3)。

圖1　邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理流程

圖2　標(biāo)識(shí)牌樣式

圖3　控制點(diǎn)布設(shè)

2.2影像拍攝

近景攝影測(cè)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(jī)平行于被攝物連續(xù)進(jìn)行拍攝，一次拍攝過程中相機(jī)的移動(dòng)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(gè)條帶，確定攝站后，在各攝站旋轉(zhuǎn)相機(jī)，對(duì)準(zhǔn)每一條帶中心進(jìn)行連續(xù)攝影。由于本研究拍攝影像時(shí)相機(jī)距拍攝物體較遠(yuǎn)(達(dá)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(shí)，首先根據(jù)被攝物體的寬度和相機(jī)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(zhǎng)度和攝站個(gè)數(shù)；最后在各攝站上手持相機(jī)，通過旋轉(zhuǎn)攝影的方式，對(duì)準(zhǔn)每一條帶中心進(jìn)行連續(xù)攝影。在金堆城鉬礦紅旗溝排土場(chǎng)邊坡監(jiān)測(cè)過程中，共進(jìn)行了2次影像拍攝，時(shí)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(cè)結(jié)果的比較，得出邊坡的變形情況。現(xiàn)場(chǎng)拍攝時(shí)使用佳能3580相機(jī)，1 280萬像素，鏡頭焦距200mm。在排土場(chǎng)設(shè)置了3個(gè)攝站，每個(gè)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(diǎn)坐標(biāo)測(cè)量

現(xiàn)場(chǎng)影像拍攝完畢后，需測(cè)量控制點(diǎn)的絕對(duì)坐標(biāo)，作為進(jìn)行攝影測(cè)量的初始數(shù)據(jù)。本研究采用SOKKIA全站儀測(cè)量各控制點(diǎn)的絕對(duì)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(yàn)影像拍攝是否符合規(guī)范，須實(shí)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(jìn)行?？杖ヅ溆糜谧詣?dòng)尋找不同影像上的同名點(diǎn)，匹配前需人工給定航帶內(nèi)立體像對(duì)的種子點(diǎn)和航帶間相應(yīng)影像的種子點(diǎn)?？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(cè)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(cè)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(diǎn)，本研究匹配的白色區(qū)域范圍廣，遍及整個(gè)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(diǎn)云生成

Lensphoto多基線數(shù)字近景攝影測(cè)量系統(tǒng)軟件可自動(dòng)生成密集點(diǎn)云，利用粗差檢測(cè)算法，可有效刪除匹配后出現(xiàn)的錯(cuò)點(diǎn)、無效點(diǎn)。進(jìn)入點(diǎn)云編輯模塊對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行人工編輯，添加特征點(diǎn)線，刪除部分冗余點(diǎn)和錯(cuò)點(diǎn)。點(diǎn)云生成后可利用三維空間點(diǎn)云建立邊坡的立體模型。本研究點(diǎn)云生成效果見圖6，點(diǎn)云分為3個(gè)部分，由上至下依次編號(hào)為①、②、③，對(duì)應(yīng)的邊坡圖片也進(jìn)行類似編號(hào)。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(diǎn)云中間最為密集，上下較稀疏，對(duì)應(yīng)所拍攝排土場(chǎng)的3塊邊坡，能夠看出邊坡輪廓，說明點(diǎn)云生成效果較好。

圖5　空三匹配處理結(jié)果

圖6　點(diǎn)云及邊坡照片

3.3邊坡變形量及精度評(píng)價(jià)

將點(diǎn)云數(shù)據(jù)調(diào)入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)后可自動(dòng)生成測(cè)量目標(biāo)的DEM。將前后2次生成的DEM相減，可得到不同時(shí)期監(jiān)測(cè)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(shí)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(chǎng)的最大變形量為4.3mm。在影像處理完畢后，通過增加同名點(diǎn)的方式，量測(cè)選定標(biāo)識(shí)牌十字絲交叉處的坐標(biāo)，檢查監(jiān)測(cè)效果和數(shù)據(jù)處理誤差。本研究之所以選取了5#點(diǎn)進(jìn)行誤差分析，是因?yàn)椋孩?#點(diǎn)位于監(jiān)測(cè)區(qū)域中部，屬于變形較大的區(qū)域，是重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)域；②5#點(diǎn)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(cè)中，5#點(diǎn)坐標(biāo)通過全站儀測(cè)量和近景攝影測(cè)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(cè)量結(jié)果與全站儀測(cè)量結(jié)果誤差較小，可見近景攝影測(cè)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(cè)方法的缺陷，闡述了近景攝影測(cè)量技術(shù)在邊坡位移變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用流程，并對(duì)近景攝影測(cè)量技術(shù)的邊坡監(jiān)測(cè)精度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，近景攝影測(cè)量技術(shù)具有較高的精度，測(cè)量工作量較小，具有非接觸式拍攝影像的特點(diǎn)，作業(yè)安全，可操作性強(qiáng)。利用近景攝影測(cè)量數(shù)據(jù)分析評(píng)價(jià)邊坡危險(xiǎn)狀況，開發(fā)相應(yīng)的邊坡穩(wěn)定性計(jì)算軟件，是需要進(jìn)一步研究的方向。

表1不同時(shí)期5#點(diǎn)坐標(biāo)值

m

[1]席字鵬，王江文.金堆城露天礦紅旗溝排土場(chǎng)的綜合治理[J].現(xiàn)代礦業(yè)，2009(10)：131-138.

[2]孫玉科，姚國(guó)魁，許兵.礦山邊坡穩(wěn)定性研究的回顧與展望[J].工程地質(zhì)學(xué)報(bào)，1998(4)：305-311.

[3]ArakiK.Ahigh-speedandcontinuous3Dmeasurementsystem[J].MachineVisionandApplications,1995(2):79-84.

[4]丁進(jìn)選，王斌.多基線數(shù)字近景攝影測(cè)量在建筑立面提取中的應(yīng)用[J].測(cè)繪通報(bào)，2012(6)：47-50.

[5]柯濤，張祖勛.旋轉(zhuǎn)多基線數(shù)字近景攝影測(cè)量[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2009，34(1)：44-51.

[6]龔濤.近景攝影測(cè)量控制點(diǎn)布設(shè)方案的研究[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)，1997，32(3)：330-335.

2015-10-26)

毛斌斌(1993—)，男，碩士研究生，430070 湖北省武漢市。