基于無人機攝影技術的礦山環境修復治理研究

王明麗

(河南省航空物探遙感中心，河南 鄭州 450000)

無人機技術、輕型機載傳感器以及計算機視覺的快速發展，使無人機成為一種新型的地理數據采集工具。近年來，無人機遙感變得更加模塊化、小型化和智能，并在地形測量、精密農業、和森林監測等各個領域得到了廣泛的應用[1]。將無人機用于地理數據采集具有成本低、復查周期短、采集高效、操作方便等獨特優點，且可根據不同的需求配備不同傳感器來實現研究區域的圖像采集。此外，在數據處理上，相關數據處理軟件簡單易得，進一步激發了無人機在監測和監測方面具有巨大的潛力[2]。監測采掘活動后的恢復工作是許多國家對礦山公司和公共行政部門的法律要求。然而傳統的檢測方法多為地面實地監測，這種方法需要大量的人力物力且耗時很久，通常不足以對大型的采礦地點的大規模土地修復工作監督[3]。目前，基于無人機數據的地理環境檢測已經取得了一定程度的成功，但無人機在礦山恢復領域的使用仍處于起步階段，缺乏對現有工作的系統分析[4]。因此，本文通過無人機在礦山獲取各種數據，為采礦后的礦山恢復提供持續監測的有效方法，對促進資源開發和環境保護的協調發展具有重要意義。

1 無人機攝影測量技術簡介

1.1 無人機簡介

無人機是一種由無線電遠程操控的飛行器。在20世紀20年代，無人機首次出現在軍事應用中，以取代執行危險任務的飛行員。過去，由于成本高、傳感器大、耐力差、飛行控制系統復雜等缺點，民用無人機的使用發展緩慢，一些低質量的產品在21世紀初出現用于科學研究[5]。隨著新技術的發展，大疆等無人機制造商的出現，迅速擴大了低成本的無人機市場。統計數據顯示，目前生產的無人機數量已逐年增加，在世界和市場發展迅速。2014—2021年，民用類無人機經歷了爆炸式發展，預計到2030年，全球無人機市場將達到1 500億美元以上[6]。隨著各種技術的發展，無人機的應用場景逐漸從軍用過渡到了民用。許多無人機通過加裝各種配置，滿足了對科學研究和其他使用領域的需求。當前，無人機有很多不同的類型，如固定翼無人機、多旋翼無人機和無人飛艇，其中固定翼和多旋翼無人機在目前的科學研究中仍是主流[7]。

1.2 無人機攝影測量影像采集流程

無人機攝影測量流程如圖1所示，包括飛行前資料采集、航線規劃、飛行控制系統檢查、數據采集、數據檢查、數據處理、補飛等。

圖1 無人機攝影測量流程Fig.1 Drone photogrammetry process

航線規劃是無人機(UAV)可靠、安全飛行的關鍵。現有的路線規劃方法主要基于仿真場景，其主要目標是規劃最優路徑，以便它消耗最小的能量，花費更少的時間，并減少無人機之間碰撞的影響。另一方面，在路徑規劃技術中，無人機的最優路徑規劃需遵循路徑最優、完整覆蓋、避免碰撞三大原則，其中路徑最優是指系統應該具有時間效率、成本效益和效率上的最優路徑[8]，完整覆蓋是指無人機的路徑應該能夠完全覆蓋住需要勘測的區域，沒有任何遺漏[9-10]，避免碰撞是指無人機有能力檢測碰撞，從而不對無人機造成物理傷害。

2 無人機測繪實地數據收集

2.1 項目概況

在某大型煤礦選取一個區域作為測繪區域。該煤礦是一個大型煤礦，煤田總面積約為56.23 km2，平均厚度為8.3 m。這里氣候溫和，季節分明，雨量充沛，降雨主要集中在7月和8月，年降雨量約為692 mm。所選取地區土壤類型主要為肉桂土、水分土和石灰結漿黑土等。

2.2 無人機測繪硬件

本次勘測過程采用的飛行平臺為大疆御 Mavic Pro，其搭載24核處理器、雙模式衛星定位系統、4枚圖像傳感器、1 200萬像素航拍相機、三軸增穩云臺以及智能電池、配備有視覺導航系統，飛行續航可達到最長27 min，最遠圖傳距離為7 km[11]。

2.3 軟件設置

當前市面上存在多種無人機數據處理軟件，如Correlator 3D，UAS master，APS，Pix 4D mapper等[12]，大多數軟件的通用工作流程如圖2所示。

圖2 航測建模軟件數據處理流程Fig.2 Aerial survey modeling software data processing flow

本研究采用Pix 4D mapper作為建模軟件。Pix 4D mapper專業無人機測繪攝影軟件，其基本架構是基于深圳大疆公司生產的消費級別飛行器[13]，可協助制作3D地圖和模型，在X、Y方向的精度可達厘米級別，可根據客戶需求捕獲多種格式的圖片，如RGB，多光譜圖像、熱譜圖像等，具有測量距離、面積和體積的功能。Pix4Dmapper可將圖像轉換成數字空間模型和地圖，執行虛擬檢查，從而使用云或桌面攝影測量平臺來處理項目[14]。航線規劃上，為了保證拍攝的角度垂直于地面，將無人機相機鏡頭設置為90°；為確保飛行安全以及清晰度，將飛行高度設置為相對地面100 m以內；為確保拍攝照片覆蓋完整，將航向重疊和旁向重疊分別設置為70%和60%。飛行任務執行完后，將無人機拍攝的照片和飛行POS數據記錄導出進行結果分析。

3 結果分析

三維建模流程如圖3所示。建模數據如下：照片200張；連接點95 495點；密集點云91 007 948點；3D模型29 999面；DSM像素6.5 cm/pix；DOM像素3.25 cm/pix。在生成空間三維模型的基礎上，可以加工形成土地覆蓋圖。對比不同時間拍攝的土地覆蓋圖，可清晰地了解到礦山恢復的情況。

圖3 三維建模流程Fig.3 3D modeling flowchart

3.1 土地覆蓋圖

將圖像進行分類是準確繪制土地覆蓋圖的是一個關鍵要求，將所拍攝的畫面進行分類，分為裸露的地面、草地或低矮的灌木溝、溝壑、衰老植被或灌木<2 m、高陡峭斜坡、裸露地面上的陡坡、樹木>4 m、樹木2～4 m等8類，分別用不同顏色來表示[15]。為準確追蹤礦山恢復情況，采集3年內同一月份數據繪制土地覆蓋圖(圖4)。植被(包括樹木、灌木和草)都被準確地繪制出來了，隨著時間的增加，同一區域的主要差異是草和低灌木的增加以及裸露地面的減少，這和同一時間段內礦山的生產情況以及地面檢測結果相吻合。土地覆蓋類型統計見表1。

土地覆蓋圖提供了一個礦山恢復程度的一個快速概覽，可以用來評估礦山植被隨時間的變化和恢復進展。但若考慮植被結構和地形特征，還需將結果進一步細化，為此將土地覆蓋圖數據導出為表格。基于表格的數據及現場特征，可以分類討論礦山的恢復程度，提出對應的恢復對策。

3.2 恢復建議

結合圖4和表1可以看出，該區域近3年的裸露面積由16.4%下降到3.8%，裸露面積大大減少，但是，2019年裸露面積卻有上升，這是因為該區域的開采活動于2019年截止，在開采活動截止后，裸露面積迅速下降至3.8%。草地、灌木、樹木的面積均在2019年達到最低值，隨后在2020年得到恢復，這充分說明了開采活動對礦山植被恢復的直接影響作用。在停止開采活動后，草地和低矮的灌木從48.4%增加到54.9%，樹木從4.2%增加到5.7%。

圖4 土地覆蓋Fig.4 Land cover map

表1 土地覆蓋類型統計Tab.1 Land cover type statistics

裸露地面上的陡坡面積在3年內由0.003%增加至0.01%，這說明在無人為干擾的條件下，裸露地面上的陡坡很難自行恢復植被。該區域的邊坡穩定性不高，修復對策為在噴射植生基材前需要加固巖體，并設置相應措施防止噴播后水土流失，使用生態棒技術來減少后期的水土流失。

溝壑面積有所增加從2018年的2.2%增加至2020年的2.9%，這充分說明，在離開人類活動的情況下，由于水土流失等因素，會造成溝壑面積增加。溝壑帶有一定的覆土厚度，需在增加覆土量基礎上，結合人工栽植苗木快速提高生態恢復能力，由于該區域直接和礦山內道路接壤，因此可采用生態袋圍堰覆土的方式快速形成植被生長環境。

高陡峭斜坡面積3年內幾乎翻倍。典型的高陡坡區域如圖5所示，該區域巖面穩定性高，表面沒有浮石，坡面較為粗糙，植被恢復難度較大，在治理過程中，主要采用巖石邊坡植生基材噴射技術、生態棒技術、邊坡綠化棚架技術、生態邊溝技術、高陡邊坡生態復綠技術工藝、邊坡復綠近自然施工工藝等[16-17]。

圖5 高陡坡區域Fig.5 High and steep slope area

礦山生態修復本身是一個綜合性較強的學科，通過無人機傾斜攝影技術對數據的采集可以獲取大量的礦山現狀信息，結合這些信息可以對礦山生態修復的效果進行綜合評價，對后期學者建立礦山生態修復效果評價體系也提供了數據支持[18]。同時，礦山生態修復的技術也在不斷更新，可以從不同礦山生態修復技術的適用和后期效果的呈現對比中，提取出最佳的邊坡復綠經驗，促進邊坡復綠技術的改進。

4 結論

本文在系統介紹無人機遙控測繪的基礎上，結合圖像分析技術，開發了一種高效、可持續的礦山恢復評估系統。通過研究煤礦這一案例的數據采集、數據分析，完成了裸巖區域生態修復方案的制定和復綠區域的生態修復效果監測，針對不同該區域的地理特征，提出了適應的恢復建議。與傳統人工現場勘測的方式相比，無人機勘測最終數據可以通過空間三維模型的形式直觀呈現。該方法可以實現從地形勘測到數據分析，再將分析結果服務于生態修復方案設計，并對修復過程進行實時監測，最終可以對礦山生態修復效果進行評價。這項工作為進行基于無人機的礦井康復的安全性、穩定性和可持續性評估提供了一個框架和工作流程，并為未來的礦山恢復評估工作提供了一些建議。