基于無人機航測的尾礦庫三維空間數據獲取與風險分析*

賈虎軍，王立娟，靳 曉，唐 堯，馬國超

(1.四川省安全科學技術研究院，四川 成都 610045；2.重大危險源測控四川省重點實驗室，四川 成都 610045)

0 引言

尾礦庫是指筑壩攔截谷口或圍地構成的，用以堆存金屬或非金屬礦山進行礦石選別后排出尾礦或其他工業廢渣的場所[1]，目前我國已有尾礦庫的數量約12 600多座[2]。由于尾礦庫存在洪水漫頂和壩體垮塌危險，且具有高勢能的人造泥石流危險源，一旦發生事故往往造成群死群傷和大面積環境破壞的惡性事故[3-4]。例如，2006年4月30日，山西省商洛市鎮安縣黃金尾礦庫發生潰壩事故，沖毀房屋76間，22人被掩埋，17人失蹤；2007年11月25日，遼寧省鞍山市海城西洋鼎洋礦業有限公司選礦廠5號尾礦庫發生潰壩事故，造成該庫下游2 km處的房屋被沖毀，17人死亡；2008年，山西省襄汾縣新塔礦業公司“9.8”特別重大尾礦庫潰壩事故，導致281人死亡。近幾年隨著深入開展尾礦庫綜合治理，尾礦庫安全保障能力有所提升，但仍大量存在停用庫、“頭頂庫”、“三邊庫”、廢棄庫，事故隱患較重，安全保障能力與抵御風險能力低。

目前尾礦庫監管研究主要有2個方面，一方面是利用監測儀器對尾礦壩浸潤線、壩體表面位移、雨量等在線監測[5-6]；另一方面是利用遙感技術、導航定位技術和地理信息技術對尾礦庫的數量、面積、可能事故流經、下游敏感點以及水質等進行提取與分析[7-8]。如何運用科學、有效的手段管理尾礦庫，提升其安全度，關鍵在于必須對尾礦庫進行安全監控，及時準確地分析尾礦庫的安全狀況[9-10]。近年來興起的無人機航測技術是一項獲取空間數據的重要手段[11]，具有成本低、作業快捷、環境適應性強、數據精度高等特點，可快速獲取尾礦庫的高精度三維空間數據。

本文通過研究適用于尾礦庫三維空間數據采集的無人機航測工作流程和空三加密原理，獲取尾礦庫的數字地表模型、數字正射影像和三維點云數據；并通過尾礦庫現狀基礎參數提取、堆排量變化計算、堆排三維建模預測、下游脆弱性地物提取等方法，研究建立判斷尾礦庫安全狀況的可視化分析方法，實現對尾礦庫的全壽命周期管控。

1 尾礦庫概況

本文以四川省攀西地區某一尾礦庫為例開展研究。尾礦庫位于西、北、南3面環山的溝谷中，溝谷向北東及東邊匯入河流，河溝由南、北、中3條支溝組成。屬中山切割侵蝕谷地地貌，位于川滇南北向構造帶中段，處于南北向斷裂構造與早期東西向褶皺復合位置，區域構造極為復雜，地勢西高東低。尾礦庫有3個壩體，總壩高246 m，總庫容5 079.5萬m3，有效庫容約4 800萬m3，屬二等庫，如圖1所示。

圖1 尾礦庫概況Fig.1 A survey of tailings pond

2 尾礦庫三維空間數據獲取

本文采用無人機航測技術，周期性獲取尾礦庫的三維空間數據。為了提高數據獲取質量和精度，需要對無人機航測工作流程和數據處理的空三加密方法開展研究。

2.1 控制網建立

為了保證數據的準確性和精度，需在尾礦庫周邊布設控制點，作為無人機航測的首級控制點。本文在圖1所示的某尾礦庫周邊山體選擇能長期保存、堅實和穩固區域用全站儀和CORS布設了4個控制點，數學基礎采用2000國家大地坐標系(CGCS2000)和1985國家高程基準(NVD1985)。

2.2 無人機航測流程

無人機航測的工作流程主要包括航測方案設計、數據獲取和數據處理等3部分。航測方案設計主要有實地踏勘、機型選擇、空域申請、航線設計等。數據獲取有地面控制點布設與測量、航測飛行、影像質檢等環節。數據處理包括影像空三加密、成果生產、質量檢查與精度評定等。尾礦庫多數位于地面特征點較少的區域，宜采用飛行前布設像控點的方案。無人機航測獲取的影像色調應均勻、無云和霧[12]。

根據飛行面積和地形等條件要求，采用固定翼無人機對某尾礦庫開展航測，航線規劃如圖2所示。航向重疊度80%，旁向重疊度70%，飛行航高650 m，作業面積2.7 km2。共采集圖像182張，地面平均分辨率為0.12 m，布設地面像控點17個。

圖2 航測規劃Fig.2 Aerial survey plan

2.3 空三加密原理

以計算機視覺為原理的無人機影像空三加密，是通過計算機視覺技術在無人機影像群之間建立一種較為嚴格的航線模型，通過二維影像信息反算出拍攝影像時的真實場景。即把一幅無人機圖像通過空間變換方法映射到另一幅無人機圖像，使兩幅圖像中同一空間坐標的點一一對應。立體視覺系統一般由圖像獲取、攝像機定標、特征提取、立體匹配、深度確定及內插6個部分組成[13]。

1)基于特征信息的影像匹配

SIFT(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)算年子由D. A. Lowe于1999年提出，并在2004年進行改進的匹配算法，具有良好的魯棒性、較強的匹配性，能夠很好的解決無人機影像之間尺寸縮放、視角變換、旋轉和平移等多種情況下的影像匹配問題，能夠避免由于影像變形等原因造成特征點信息的丟失，適用于數據量多、變形大的無人機影像匹配。在影像匹配過程中，從無人機影像金字塔的各個層面分別進行匹配，進行多次迭代。

2)相對定向

相對定向是通過無人機影像匹配技術自動提取連接點，通過光束法區域網平差，獲取特征點三維坐標。運動模型算法相對定向方程如下：

Xij=PiXj

(1)

式中：Xij為第j個特征點在第i幅圖像中的二維信息；Pi為第i幅圖像的投影矩陣；Xj為第j個特征點的三維坐標[14]。

相對定向用7個參數來確定，其中6個外參，有：

(2)

(3)

以上參數為像空間輔助坐標系[15]。加入相機畸變參數、POS數據，像控點坐標等參數，優化相對定向結果。

3)光束法區域網平差

光束法區域網平差的基本理論公式為中心投影的共線條件方程式。光束法區域網平差是從原始的無人機影像坐標觀測值，建立平差數學模型，可以減弱數碼相機內參數變化對平差精度的影響，提高地面控制點、影像外方位線元素的定位精度[16]。本文獲取的某尾礦庫三維空間數據如圖3所示。

3 尾礦庫風險可視化分析

基于尾礦庫三維空間數據，通過基礎參數提取分析、堆排量變化計算、堆排三維建模預測和下游脆弱性地物提取等方法，掌握尾礦庫的現狀參數，實現尾礦庫安全風險的可視化分析。

3.1 基礎參數提取

將通過尾礦庫三維點云數據提取的基礎參數與設計參數進行對比，如表1所示?？梢钥闯?，尾礦庫初期壩外坡比和堆積壩總外坡比均符合設計要求，現狀總壩高均未達到最終設計壩高。

表1 某尾礦庫基礎參數Table 1 Basic parameters of a tailings pond

續表1

3.2 堆排量變化計算

通過對某尾礦庫2016年11月和2017年11月的數字地表模型進行體積計算，得出某尾礦庫的堆排增量為348.84萬m3，即圖4中白色部分。1#和2#壩體新堆高為10 m，3#壩體新堆高為30 m。

圖4 尾礦庫2016～2017年堆排量變化Fig.4 The change of the heap displacement of a tailings pond in 2016～2017

3.3 堆排三維建模預測

基于尾礦庫的數字地表模型，并結合設計參數，構建尾礦庫最終堆排三維模型，如圖5所示。

圖5 尾礦庫最終堆排三維模型Fig.5 Final stacking 3D model of a tailings pond

通過分析圖5發現，尾礦庫堆排至標高為1 215 m以上時，由于右岸存在另一沖溝(圖中虛線所示)，尾礦堆排可能會溢出。在后續堆排過程中，企業可結合局部地形對壩軸線進行扭轉變坡處理。

3.4 下游脆弱性地物監測

尾礦庫一旦發生事故，主要是對下游造成人員傷亡、經濟損失和環境破壞，因此有必要對其下游脆弱性地物進行動態監測。文中所指的尾礦庫下游脆弱性地物(見圖6)監測主要是對其下游1 km以內的居民、重要設施建立數據檔案，并通過尾礦庫多期數字正射影像監測下游區域的變化情況，使安全管控具有針對性。通過分析圖6可以發現，某尾礦庫3個壩體的下游400 m范圍內均存在大片的房屋、耕地、道路和河流等脆弱性地物，且通過對2016年11月和2017年11月的2期數據分析發現，1#壩體下游100 m范圍內新增了1座房屋，將增加尾礦庫的風險性。

圖6 尾礦庫下游脆弱性地物Fig.6 The vulnerability of a tailings pond downstream

4 結論

1)無人機航測技術具有成本低、精度高、時效性高、環境適應性強等特點，能夠有效獲取尾礦庫的三維空間數據。

2)通過采用尾礦庫基礎參數提取分析、堆排量變化計算、最終堆排三維建模預測和下游脆弱性地物提取等風險分析方法，可以及時有效的掌握尾礦庫的安全狀態。

3)通過無人機航測技術建立的尾礦庫三維空間數據只具有地表信息，在后續研究中應引入地下探測和位移監測技術，實現對尾礦庫的全方位、立體化管控。