吳利群

（陽煤集團新景公司調(diào)度室， 山西 陽泉 045400）

引言

煤炭火災(zāi)通常是煤炭等不可再生資源通過混合空氣引發(fā)的自燃，對當(dāng)?shù)丨h(huán)境、氣候和人身安全構(gòu)成巨大威脅。遙感技術(shù)由于其操作靈活的優(yōu)勢，在煤火調(diào)查和大規(guī)模數(shù)據(jù)采集應(yīng)用中有著近53年的悠久歷史。衛(wèi)星探測煤火數(shù)據(jù)已由世界各地的煤田的空間傳感器來實施，如NOAA-AVHRR（美國國家海洋和大氣管理局-進(jìn)階非常高分辨率輻射計）、MODIS（中等分辨率成像分光輻射計）、TM（專題制圖）、ETM+（增強專題制圖）和ASTER（Advanced星載熱輻射和反射輻射計）。然而，只有來自NOAA-AVHRR和MODIS的圖像可以確定煤的火災(zāi)亞像素級（其非常粗糙的空間尺寸和1 km的分辨率）。具有中等分辨率的Landsat TM和ETM+圖像通常用于檢測基于煤火災(zāi)變化算法和煤炭火區(qū)的自然休息提取方法的單通道地表溫度（LST）?；舻热耍?015）采用單窗口方法從TM/ETM+熱恢復(fù)LST數(shù)據(jù)，使用閾值技術(shù)識別煤火區(qū)并預(yù)測其蔓延煤田煤火方向。衛(wèi)星熱紅外（TIR）方法的優(yōu)勢在于檢測煤炭大面積起火能力，但由于煤火的檢測精度不是很高，存在空間分辨率較低的問題。所以目前急需一種簡單、快捷的煤礦勘測技術(shù)。

1 機載熱紅外遙感技術(shù)在煤礦熱異常勘測中的應(yīng)用

機載熱紅外遙感技術(shù)具有快速處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，此外還具有高空間分辨率采集和覆蓋大面積勘測區(qū)域的能力，這些優(yōu)勢均可以有效地彌補上述方法的不足。王等教授（2004）等人曾經(jīng)報道過OMIS1（模塊化成像光譜儀）第107個波段（9 236.7 nm）的像素值在清晨與實地考察參考LST具有更好的線性關(guān)系，這更適合LST地圖生成。張歡等人（2004）通過密度切片方法從機載圖像中發(fā)出火焰提取了煤引起的熱異常，并得出8～12.5Hz的頻帶對于低溫?zé)崃縼碚f，夜間時煤火引起的異常的檢測精度最高，而日間3～5Hz的頻帶對煤火引起的亞像素高溫精度檢測最高。機載熱紅外遙感數(shù)據(jù)要求比衛(wèi)星圖像具有更高的飛行和處理成本，盡管它具有令人滿意的空間分辨率和覆蓋大面積的能力。

配備全球定位系統(tǒng)（GPS）和不同測量設(shè)備的無人駕駛飛行器（UAV）最近的發(fā)展已經(jīng)降低了收集圖像的成本。無人機由于具有更小的尺寸、質(zhì)量輕、靈活性高和在低空可靠的飛行性能，為遙感技術(shù)提供了補充工具，因此更適合制作大比例尺地圖。Vasterling和Meyer（2013）發(fā)現(xiàn)無人機熱成像可以使用手動圖像鑲嵌的方法為難以進(jìn)入的煤礦陡峭的山坡特征提供更詳細(xì)的溫度分布圖。王雪峰等人（2015）通過采用高分辨率RGB確定地下煤火的位置圖像來識別地裂縫[1]。但是，僅僅根據(jù)彩色圖像中的地表裂縫確定所有煤礦地下火情，這一切均相當(dāng)困難。因此，筆者展示了檢測煤火的高質(zhì)量工作流程，即通過將無人機TIR圖像與自然彩色圖像相關(guān)聯(lián)來使用檢索LST。

2 無人機匹配紅外成像技術(shù)煤礦勘測中的實例研究實施過程

本文提供的實例煤礦位于中國的北部地區(qū)，其海拔為1 200～1 400m。該煤礦開采包括侏羅紀(jì)煤層在內(nèi)的11個可行接縫煤層。空氣加速通過地面進(jìn)入地下煤層之間的表面裂縫循環(huán)引發(fā)煤火災(zāi)。這些裂縫是在非法和小規(guī)模采煤活動期間由淺層開采和弱屋頂結(jié)構(gòu)引起的。

在這項研究中，四軸直升機無人機平臺（見下頁圖1）的開發(fā)是為了承載可視攝像頭和熱紅外攝像頭進(jìn)行遙感操作。無人機質(zhì)量為2.6 kg，包括電池和攝像頭，并且飛行時間大約為20 min。安裝在quadcopter下的Sony ILCE-6000用于捕捉RGB圖像和FLIR Tau2 324相機用于捕捉熱紅外視頻。該索尼相機的焦距為20mm，像素為23.5mm×15.6mm，尺寸為3.9μm。FLIR傳感器是基于非制冷微測輻射熱計的焦平面陣列在9 Hz的速率下熱靈敏度小于50mK，提供13mm的鏡頭，324×256像素，像素尺寸為25μm，14位傳感器未校準(zhǔn)輻射亮度和光譜響應(yīng)范圍為7.5～13.5μm[2]。在飛行任務(wù)期間，無人機根據(jù)自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)行控制，該系統(tǒng)提供自動GPS導(dǎo)航，飛行速度為5m/s，并計劃固定在相對高度200m航點。在太陽下分別收集RGB顏色和熱圖像（天氣條件：晴朗）。另一個TIR圖像采集活動于當(dāng)?shù)匾雇磉M(jìn)行（有強風(fēng)）。

圖1 四軸直升機無人機平臺（配：攝像頭和熱紅外攝像頭進(jìn)行遙感操作）

3 結(jié)果和分析

為了驗證使用TIR技術(shù)的煤火檢測的準(zhǔn)確性，有180個不同的由手持GPS設(shè)備定位來自裂縫或孔洞的火點或煙點，位置精度為3～5m。如圖2所示，三角形，方框形和圓形框表示公認(rèn)的煤火區(qū)，用于調(diào)查火點或煙霧斑點。編號從1到11被用來描述每個地區(qū)發(fā)生煤火情況。茂密的草地和陡峭的小山太多而無法發(fā)現(xiàn)這些火點。因此，三次調(diào)查足以確定這些明顯的火點或煙點。在這種情況下，被調(diào)查的地方被認(rèn)為是如果二者之間的距離小于3m，則與煤炭火災(zāi)區(qū)域重疊手持GPS的最小誤差位置。明顯火點與火災(zāi)區(qū)重疊比例分別為78.33%、92.78%和83.89%。

根據(jù)TIR圖像，需要檢測地下發(fā)現(xiàn)的潛在煤火區(qū)以確定是否存在火災(zāi)。圖2-2中包括道路在內(nèi)的1號消防區(qū)域，曾經(jīng)有幾個非法坑口小礦；來自2號地區(qū)中心的房屋形狀表明被遺棄寺廟。這也得到了當(dāng)?shù)卮迕竦淖C實，他們描述了煤火發(fā)生的事實從裂縫點燃了這座寺廟；3號高溫?zé)崃Ξ惓?，使用Fluke Ti400熱像儀驗證了4號和9號火災(zāi)區(qū)域。有些如電燈（第5號，第6號和第7號地區(qū)）和變壓器（第8號）地區(qū)）于晚上從住宅用地取消到電加熱面罩。大多數(shù)未被發(fā)現(xiàn)的火災(zāi)區(qū)域，例如圍繞著的2號地區(qū)小火洞方塊區(qū)更可能受到陸地表面弱熱異常的誘導(dǎo)。這些火洞的直徑通常比收集的熱圖像（37 cm）的分辨率小得多?？偠灾?，推斷是合理的，圖2-3中火災(zāi)區(qū)域的檢測精度達(dá)到92.78%[3]。

圖2 無人機匹配紅外成像技術(shù)在煤礦火情勘測中的實例

如圖2-1所示，有26個調(diào)查點發(fā)生火災(zāi)不符合第2區(qū)北部確定的火災(zāi)區(qū)域，而南部已確定的火災(zāi)區(qū)域與實地調(diào)查點有較好的重疊。所有這些異常發(fā)現(xiàn)的火災(zāi)地區(qū)都可能受到太陽能白天LST增量的輻射干擾引起。在這種情況下，檢測到的圖2-1中的煤炭火災(zāi)區(qū)域準(zhǔn)確性可能不到78.33%。

從圖2-3可以看出，與圖2-1類似，確定的火災(zāi)區(qū)域在北部，似乎大部分被調(diào)查點與南部公認(rèn)的火區(qū)相匹配。此外，與之形成鮮明對比圖3，2號、7號和9號區(qū)域太陽能采暖地面的影響增加了更多的誤報。此外，與之形成鮮明對比，前兩張圖顯示，檢測到的火災(zāi)區(qū)域傾向于在東南部延伸是由于受到西北風(fēng)的影響（風(fēng)速為4.1m/s）。因此，圖2-3中火災(zāi)區(qū)域的檢測精度不高于83.89%。

4 結(jié)語

本文研究結(jié)果顯示：從夜間熱像認(rèn)識煤火區(qū)能夠更好地檢測火災(zāi)區(qū)域，精度達(dá)到92.78%。這主要是消除了太陽輻射的影響。另外，消除夜晚由于電力設(shè)施造成的虛假火災(zāi)區(qū)域?qū)⑻岣呙夯饏^(qū)檢測的精度。表明提高TIR圖像的分辨率有助于獲得更精確的弱小煤火區(qū)的識別結(jié)果。