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        現(xiàn)代無人機匹配紅外成像技術(shù)在煤礦勘測中的應(yīng)用

        2018-08-26 10:52:14吳利群
        機械管理開發(fā) 2018年8期
        關(guān)鍵詞:煤火分辨率紅外

        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。

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