采動地表淺層隱蔽裂縫的無人機紅外識別現場試驗

趙毅鑫，許 多，張康寧，令春偉，陶亞飛，郭曉冬，孫 波

(1.中國礦業大學(北京) 共伴生能源精準開采北京市重點實驗室，北京 100083；2.中國礦業大學(北京) 能源與礦業學院，北京 100083；3.中國礦業大學(北京) 力學與建筑工程學院，北京 100083)

根據國家“十三五”能源發展規劃和中國工程院預測，2020年、2030年和2050年煤炭在一次能源結構中的占比仍將高達62%、55%和50%。西部地區(山西、陜西、內蒙古、新疆)煤炭資源約占全國煤炭已探明儲量的80%，且具有淺埋深、厚度大、薄基巖和厚松散層的特點。大規模高強度開采導致上覆巖層下沉、破斷，引起地表沉陷和地裂縫等次生災害，不僅造成經濟損失，甚至誘發采空區遺煤自燃，威脅煤礦安全生產。同時，我國西部地區大多屬于干旱半干旱地區，長期面臨水資源短缺、土地荒漠化的困境。部分礦區地表植被稀少，上層覆蓋風積沙，采動裂縫易被風積沙所掩蓋，從而給采動裂縫的識別帶來了更大的難度。

目前，國內外學者采用多種方法開展地裂縫的監測研究。如傳統的地裂縫野外調查方法，其精度雖較高，但速度慢、工期長、成本高。隨著技術的發展，合成孔徑雷達干涉測量技術(InSAR)、激光掃描技術、衛星遙感技術等新技術被用于調查地裂縫，但存在作業成本高，數據獲取周期長等缺陷。近年來，無人機遙感技術被廣泛運用于邊坡災害防治、礦區生態環境監測、煤田火災探測、礦區地表沉陷監測等領域，其具有分辨率高、機動靈活、效率高、運行成本低等顯著優勢。

因此，一些學者將無人機遙感技術應用于地表采動裂縫監測及識別。ZHANG等通過機器算法識別提取了無人機影像中的地表裂縫。趙金貴等基于無人機遙感影像探討了采動地裂縫走向與黃土地貌關系。筆者提出了運用無人機紅外遙感技術識別地表采動裂縫，為采動裂縫監測提供一種新的思路。但目前地裂縫監測及識別均是針對于地表可見的地裂縫，而采動地表淺層隱蔽裂縫識別的研究仍鮮有報道。

筆者采用無人機搭載高清紅外相機對神東大柳塔煤礦52605工作面上方一采動裂縫進行不同埋深隱蔽裂縫連續監測試驗，獲取了不同時刻紅外圖像數據。對不同時刻紅外圖像內不同地物類型的溫度信息進行統計和分析，旨在驗證在特定條件下無人機紅外遙感技術識別采動地表淺層隱蔽裂縫的可行性，并給出不同埋深隱蔽裂縫識別的較佳時間窗口，為無人機快速識別煤礦塌陷區內隱蔽裂縫奠定基礎。

1 采動裂縫紅外識別理論分析

煤炭的高強度開采造成上覆巖層彎曲、破斷，產生采動裂縫，采動裂縫連通地底深處和地表。采動裂縫表面氣體的導熱系數、比熱容等參數與地表風積沙之間具有較大差異，因此，采動裂縫與風積沙之間的溫度變化特性不同，導致2者存在溫差。除此之外，采動裂縫內部氣體由于上下部之間存在溫差而形成對流，使裂縫表面的溫度與地表之間持續存在溫度差異。加之，采動裂縫可能貫通采空區，而礦井多采用負壓通風方式，導致礦井內部氣壓小于當地同一高度下的氣壓，在礦井通風負壓及裂縫內空氣重力作用下，導致裂縫內部氣體存在強對流，進而導致采動裂縫與地表風積沙持續存在溫差。而不同埋深隱蔽裂縫覆蓋層溫度受采動裂縫導熱的影響，跟周邊風積沙存在溫差。不同地物之間的溫差必然導致其紅外輻射的差異，從而能被紅外相機所識別。

紅外相機探測器接收到紅外輻射后，會根據輻照強度轉換為電壓信號，電壓信號再轉為數字信號，最終得到紅外亮度照片，通過溫度反演可獲得物體實際溫度。紅外相機接收到的紅外輻射通常由被測物體熱輻射、大氣環境熱輻射以及大氣反射經地表再次反射后被紅外探測器接收的熱輻射3部分組成。根據無人機紅外遙感獲取的亮度溫度圖，采用輻射傳導方程法對地物溫度進行反演，熱紅外輻射亮度表達式即輻射傳導方程為

=[()+(1-)]+

(1)

其中，為紅外相機接收到的熱紅外輻射能量；為地物比輻射率；為地物真實溫度；()為與地表真實溫度相同的黑體輻射亮度；為大氣環境的透射率，大氣透射率可以從NASA官網中通過輸入成像時間和中心經緯度獲取；，分別為大氣上行和下行路徑的輻射亮度。比輻射率與觀測區地表狀態(顆粒度、粗糙度、密實度等)有關，由于現場對不同厚度裂縫覆蓋層進行了平整、均質處理，且觀測主要集中在裂縫區小尺寸范圍內，忽略地表狀態對比輻射率取值影響。

本文溫度反演在FLIR Tools專用軟件中進行，通過輸入采動裂縫溫度、濕度以及大氣溫度、濕度、風速、地物比輻射率參數，可直接獲取地表輻射真實溫度圖。

2 隱蔽采動裂縫監測試驗

2.1 工程背景

大柳塔煤礦是年產超2 000萬t的特大型現代化高產高效礦井，隸屬于神東煤炭集團，位于陜西省神木縣城的西北約52.5 km處，行政區劃屬大柳塔鄉管轄。大柳塔井田東西長10.5～13.9 km，南北寬9.1～10.5 km，面積126.8 km。井田地處陜北黃土高原之北側和毛烏素沙漠東南緣，地勢北高南低，中部高而東西低。區內大部屬風沙堆積地貌，沙丘、沙壟和沙坪交錯分布，植被稀少。大柳塔礦井52605綜采工作面采用走向長壁一次采全高全部垮落采煤方法，工作面沿傾向布置，傾向長度305.4 m，推進長度4 299 m，采高4.3 m。該綜采工作面地面標高1 160～1 280 m，煤層底板標高為1 037.09～1 075.7 m，觀測日工作面累計進尺250 m，52605工作面井上下對照圖及鉆孔柱狀圖如圖1所示。

2.2 監測系統

為實現不同埋深隱蔽裂縫紅外觀測，采用大疆無人機(M600Pro)搭載FLIR Duo Pro R熱成像及可見光雙光相機，設備具體參數見表1，設備圖像如圖2所示。其中，Duo Pro R 336高清紅外相機用于采集風積沙、植被和隱蔽裂縫等目標的熱輻射信息；Duo Pro R 640可見光相機則用于采集高分辨率采動裂縫圖像。同時，采用風速儀(SW6036)、溫濕度儀(UT333)以及土壤測試儀人工測量采動裂縫溫度、濕度以及大氣溫度、濕度、風速。

2.3 監測試驗設計

為探究不同埋深隱蔽裂縫的溫度特征及紅外識別隱蔽裂縫的可行性，對神東礦區大柳塔礦52605工作面上方一采動裂縫采取沙土掩埋，其中采動裂縫寬度5～10 cm，沙土掩埋形狀呈矩形，長60～70 cm，寬30～40 cm，并對掩埋深度作不同設置，采動裂縫上部覆蓋層厚度分別為5，10，15，20，30 cm，如圖3所示。圖3中掩埋所用沙土為埋設采動裂縫所用沙土，以便與隱蔽裂縫上覆沙土層進行對比。為嚴格控制隱蔽裂縫的埋深，在采動裂縫上鋪設紗布防止土壤滲入地裂縫內部，間接影響埋深深度。鑒于夜間采動裂縫溫度高于風積沙溫度，更易被識別。因此，完成沙土掩埋4 h后采用無人機搭載高清紅外相機對不同埋深隱蔽裂縫試驗區域于夜間進行連續觀測(21:00 pm、23:00 pm，1:00 am，3:00 am，5:00 am，時間間隔2 h)，觀測時拍攝高度分別為15，20，25，30 m，觀測季節為春季。為檢驗紅外圖像精度，每次航拍前10 min，人工測量采動裂縫的溫度及濕度，并記錄每次測量時大氣溫度、風速及大氣濕度。

圖1 52605工作面井上下對照圖及綜合鉆孔柱狀Fig.1 Surface-underground contrast plan and drill bore column of 52605 working face

表1 主體監測設備參數

圖2 大疆M600Pro無人機與FLIR Duo Pro R相機Fig.2 M600Pro DJI drone with FLIR Duo Pro R camera

圖3 不同埋深隱蔽裂縫布設及現場實測Fig.3 Arrangement of hidden ground mining-induced fissurewith different burial depths and field measurements

3 采動裂縫監測結果及分析

3.1 不同時間點采動裂縫紅外圖像特征

采用專業軟件FLIR Tools從不同監測時刻所采集的圖像序列中，選取飛行高度25 m的目標觀測區紅外圖像，使其具有大致相同的方向和分辨率，選取的紅外圖像如圖4所示。其中圖4分別為21:00 pm，23:00 pm，1:00 am，3:00 am，5:00 am采集的紅外圖像；地表采動裂縫及5，10，15，20，30 cm埋深隱蔽裂縫位置圖4中已標注。

紅外圖像中，地物呈亮色，代表其溫度較高，相反呈現暗色則代表溫度較低。21:00 pm—1:00 am，植被呈亮白色，說明植被溫度明顯高于采動裂縫和風積沙溫度；而地表采動裂縫相比周邊風積沙顏色稍白，不易于識別。3:00 am—5:00 am，地表采動裂縫和植物呈亮白色，而風積沙呈暗黑色，說明地表采動裂縫溫度明顯高于風積沙溫度，此期間易于被識別。不同時間點所采集的采動裂縫可識別程度不同，其主要原因是深部采動裂縫導熱和環境溫度共同作用下導致地表采動裂縫的溫度與周邊地物有所差別。仔細觀察圖4中試驗所選取的地表采動裂縫，可發現同一時間所采集的紅外圖像中地表采動裂縫不同部位的顏色不同，即溫度不同，導致識別出的采動裂縫不連續，其原因:一是采動裂縫不同部位處的寬度有所不同，進而導致溫度不同；二是采動裂縫表面的形態以及采動裂縫不同部位與空中熱像儀構成的觀測角度稍有不同所造成的。

圖4 不同時刻不同埋深隱蔽裂縫紅外圖像Fig.4 Infrared images of hidden ground mining-induced fissure with different burial depths at different times

21:00 pm—5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫顏色整體較深，說明隱蔽裂縫溫度低于風積沙溫度、植被溫度、地表采動裂縫溫度；且隨著埋深不同，顏色亦有所不同；其中21:00 pm時，15，20，30 cm埋深隱蔽裂縫的顏色以及23:00 pm時，20 cm埋深隱蔽裂縫的顏色與風積沙顏色相近，識別困難，其他時刻不同埋深隱蔽裂縫均能從周邊環境中被識別。通過觀察圖4中不同埋深隱蔽裂縫，可發現雖然3:00 am，5:00 am時20，30 cm埋深處上覆土層中可觀察出裂縫的輪廓，但是多處隱蔽裂縫上覆沙土層的顏色幾乎一致，未能明顯看出中間裂縫處顏色與周圍的差異；推測其原因有以下3點：① 試驗中采動裂縫上覆沙土層尺寸相對較小(長60～70 cm，寬30～40 cm)以及不同埋深隱蔽裂縫之間的環境不封閉，直接影響采動裂縫對上覆土層的導熱，進而影響其溫度；② 采動裂縫通過熱導熱影響上覆沙土層，且裂縫正上方的沙土層與旁邊的沙土亦有熱傳導，可能會導致地表反映出來的熱傳導面積大于原采動裂縫的寬度；③ 由于所采集的紅外圖像中不同地物溫度范圍較大，而采動裂縫導熱能力以及原因①中所提到的外部影響因素，導致溫差很小，因此在紅外圖像中其顏色對比度很小，難于觀測。

對比夜間期間所采集的紅外圖像發現，3:00 am—5:00 am采集紅外圖像中地表采動裂縫顏色呈亮白色，較突出，地裂縫信息完整且清晰，易于識別。不同埋深隱蔽裂縫地表覆蓋層顏色與周邊風積沙顏色不同，且不同埋深深度的隱蔽裂縫間顏色稍有不同，整體上能夠識別不同埋深隱蔽裂縫，進一步分析還需對其進行溫度提取。

3.2 紅外圖像溫度精度分析

采用FLIR Tools專業軟件對不同時刻、不同飛行高度所采集紅外圖像中的地表采動裂縫進行溫度提取，并與實測溫度進行對比，評估不同時間、不同飛行高度所采集紅外圖像溫度精度，地表裂縫提取溫度、實測溫度及兩者誤差詳見表2。

采集紅外數據時，實測風速較小，整體上處于無風狀態下。表2中絕對誤差平均值為不同時刻不同飛行高度所采集紅外圖像中采動裂縫提取溫度與其實測溫度的絕對誤差平均值。由表2可知，21:00 pm—5:00 am，地表采動裂縫提取溫度與其實測值的絕對誤差相對較小，絕對誤差平均值分別為0.5，0.8，1.2，0.6，0.7 ℃，相對誤差平均值分別為3.0%，5.2%，9.4%，5.9%，8.0%，絕對誤差平均值均≤1.2 ℃，相對誤差平均值均≤9.4%，且其間各時刻所有誤差絕對值的平均值為0.76 ℃，相對誤差為6.3%，精度較高。

表2 不同飛行高度地表采動裂縫提取溫度與實測溫度誤差統計

通過統計不同采集時間各飛行高度所采集的紅外圖像中地表采動裂縫提取溫度與其實測值的絕對誤差，飛行高度為15，20，25，30 m時，其絕對誤差平均值分別為1.12，0.72，0.56，0.58 ℃。由此可見，本文研究條件下，平均誤差隨著飛行高度增加先變小后增大，其中飛行高度25 m時，平均誤差最小，精度相比其他飛行高度高。

3.3 地表采動裂縫、風積沙、植被溫度特征

使用專業軟件FLIR Tools提取紅外圖像中地表采動裂縫、風積沙和植被處的平均溫度，并據此計算地表采動裂縫和風積沙、植被之間的溫差，采用的是25 m飛行高度所采集的紅外圖像，如圖5所示。

圖5 不同時刻地表采動裂縫溫度、風積沙溫度、植被溫度及其溫差曲線示意Fig.5 Curves of ground mining-induced fissure temperature,aeolian sand temperature,vegetation temperature and theirtemperature difference at different times

據圖5可知，21:00 pm—5:00 am，風積沙溫度、地表采動裂縫溫度、植被溫度均呈下降趨勢，于5:00 am時，3者溫度均處于最低值，分別為5.6，7.4，7.1 ℃。觀察圖5可知，21:00 pm—5:00 am，地表采動裂縫溫度高于風積沙溫度，其與風積沙的溫差均為正值，而且溫差整體呈不斷加大趨勢，5:00 am時其溫差達到最大值1.8 ℃，此時地表采動裂縫易于識別。21:00 pm—1:00 am，地表采動裂縫溫度低于植被溫度，其與植被的溫差為負值，而且絕對溫差在不斷增大，說明該階段裂縫溫度下降速率高于植被。3:00 am—5:00 am，地表采動裂縫溫度高于植被溫度，溫差為正值。21:00 pm—1:00 am，地表采動裂縫溫度介于植被和風積沙之間，裂縫溫度大于風積沙溫度小于植被溫度；3:00 am—5:00 am，3者的溫度高低順序變為地表采動裂縫>植被>風積沙。

出現上述規律，主要是由于地表采動裂縫與風積沙、植被的降溫速率不同，溫度減小幅度不同而致。夜間地表采動裂縫溫度高于風積沙的原因：① 采動裂縫內氣體和風積沙的導熱系數、比熱容不同，風積沙比熱容小，隨著氣溫持續下降，風積沙降溫速率大于采動裂縫；② 采空區和深部裂縫的地溫相對恒定，受其持續導熱影響，故地表采動裂縫溫度大于風積沙溫度且溫差不斷增大。而植被溫度變化幅度較小主要是受蒸騰作用影響。綜上可知，3:00 am—5:00 am地表采動裂縫易于識別，其與風積沙、植被溫差均為正值，顏色較突出。此外，本研究中選取的地表采動裂縫為一靜態裂縫，最佳監測時間段可能不適用動態采動裂縫，主要是由于動態裂縫仍處在閉合的動態變化中，其自身溫度變化規律雖與靜態采動裂縫相似，但其與周邊地物的溫差變化規律可能有別于靜態采動裂縫，進而導致其最佳可識別的時間段不同于靜態裂縫。但動態采動裂縫是可被紅外技術所識別的，其連通地下深部裂縫區域甚至采空區，其溫度必然有別于周圍地物。

3.4 隱蔽裂縫溫度特征及分析

不同埋深隱蔽裂縫溫度特征

為分析不同埋深隱蔽裂縫溫度特征及規律，對紅外圖像中不同埋深隱蔽裂縫提取溫度，結果見表3。采用的紅外圖像亦是25 m飛行高度所采集的。

觀察表3及圖6(a)可知，21:00 pm—5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫的溫度不斷下降，規律同3.3節中地表采動裂縫、風積沙、植被溫度變化規律；5:00 am時，溫度達到最低值，5，10，15，20，30 cm埋深隱蔽裂縫最低溫度分別為3.1，3.5，4.1，4.2，4.3 ℃。對比表3中同一時刻不同埋深隱蔽裂縫的溫度可知，不同埋深的隱蔽裂縫溫度不同，且不同時刻5組埋深的隱蔽裂縫溫度分布規律也不同，說明隱蔽裂縫的溫度與其埋深具有較強的相關性。21:00 pm,23:00 pm時，隨著埋深增大，隱蔽裂縫的溫度先增加后減??；其中埋深20 cm的隱蔽裂縫溫度最高，分別為16.0，14.4 ℃；1:00 am—5:00 am，隨著隱蔽裂縫埋深的增大，溫度基本呈持續增大的規律；3個時刻埋深30 cm隱蔽裂縫溫度均為最大值，分別為10.9，6.6，4.3 ℃。出現上述規律，說明隨著埋深增大，深部采動裂縫的導熱對隱蔽裂縫溫度的影響程度在持續增大，但必然存在一臨界點埋深，使隱蔽裂縫溫度達到最大，隨后不斷下降；其中21:00 pm,23:00 pm時，20 cm即深部采動裂縫導熱和環境溫度共同影響的臨界埋深點，而1:00 am—5:00 am，在本文埋深設置的前提下臨界埋深則是30 cm。

表3 不同埋深隱蔽裂縫提取溫度統計

圖6 不同埋深隱蔽裂縫溫度及其與地表采動裂縫、風積沙、植被溫差曲線Fig.6 Temperature curves of hidden ground mining-induced fissureat different burial depths and theirtemperature differences with ground mining-induced fissure,aeolian sand,vegetation

由上述分析可知，環境溫度與采動裂縫導熱共同影響隱蔽裂縫溫度，埋深不同各自影響程度不同，進而導致不同埋深隱蔽裂縫的溫度不同，且不同時刻隱蔽裂縫溫度變化拐點埋深的深度不同，由此可說明采動地表淺層隱蔽裂縫是可以通過紅外技術進行識別且不同時刻可識別的埋深不同。

隱蔽裂縫與地表采動裂縫、風積沙、植被溫差分析

(1)隱蔽裂縫與地表采動裂縫的溫差。表4為不同埋深隱蔽裂縫與地表采動裂縫的溫差。觀察表4和圖6(b)可知，21:00 pm—次日5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫與地表裂縫溫差均為負值。由圖5可知，21:00 pm—次日5:00 am，地表采動裂縫溫度高于風積沙溫度，由于采動裂縫表面氣體的導熱系數、比熱容等參數與地表風積沙之間具有較大差異且采動裂縫內上下間存在熱對流。因此，采動裂縫與風積沙之間持續存在溫差。而隱蔽裂縫溫度則受地表采動裂縫導熱和環境溫度共同影響的，因此觀測期間不同埋深隱蔽裂縫溫度均小于地表采動裂縫的溫度。由表4和圖6(b)可知，埋深深度不同，隱蔽裂縫與地表裂縫溫差不同，且不同時刻溫差規律也不同。21:00 pm,23:00 pm時，隨著埋深增大，絕對溫差先減小后增大；其中埋深20 cm的絕對溫差最小，溫差分別為1.4，1.3 ℃。1:00 am—5:00 am，隨著隱蔽裂縫埋深的增大，絕對溫差基本呈持續減小的規律；3個時刻埋深30 cm時絕對溫差最小，溫差分別為2.4，2.8，3.1 ℃；對比不同埋深隱蔽裂縫溫度變化特征可知，隱蔽裂縫與地表裂縫的溫差變化規律與不同埋深隱蔽裂縫溫度變化規律相同。對比圖6(b)和表4中同一埋深不同時刻溫差可知，隨著時間的遞進，溫差逐步增大，于次日5:00 am時，各組埋深隱蔽裂縫與地表裂縫絕對溫差值達到最大，溫差值分別為4.3，3.9，3.3，3.2，3.1 ℃；這說明不同埋深隱蔽裂縫的降溫速率大于地表采動裂縫，地表采動裂縫和隱蔽裂縫溫度受深部采動裂縫導熱及環境溫度共同影響，但隱蔽裂縫上部覆蓋層為沙土，比熱容小，降溫較快。

表4 不同埋深隱蔽裂縫與地表采動裂縫溫差統計

綜上可知，本文研究條件下，21:00 pm—5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫溫度低于地表采動裂縫溫度，且不同時刻下不同埋深隱蔽裂縫與地表采動裂縫的溫差變化規律不同，說明不同埋深隱蔽裂縫溫度受采動裂縫導熱及環境溫度共同影響，且不同時刻兩者影響程度不同，導致隱蔽裂縫與地表采動裂縫溫差變化的臨界埋深亦不同。

(2)隱蔽裂縫與風積沙(沙土)、植被的溫差。表5為不同時刻不同埋深隱蔽裂縫與風積沙、植被的溫差。通過觀察圖6(c)，(d)和表5中隱蔽裂縫與風積沙、植被溫差可知，21:00 pm—次日5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫與風積沙、植被溫差值均為負值。而由圖5可知，21:00 pm—次日5:00 am，地表采動裂縫溫度高于風積沙溫度，但不同埋深隱蔽裂縫溫度卻低于風積沙溫度，推測其原因一是隱蔽裂縫上部覆蓋層為純沙土，而風積沙含有少量雜草，比熱容不同，降溫速率不同；二是不同埋深隱蔽裂縫的上覆土層尺寸相對較小(長60～70 cm，寬30～40 cm)且各埋深隱蔽裂縫間留有一定距離，直接導致隱蔽裂縫兩側溫度環境不封閉，間接影響采動裂縫的導熱。

由表5和圖6(c)，(d)可知，不同埋深隱蔽裂縫與風積沙、植被溫差不同，不同埋深隱蔽裂縫與風積沙的絕對溫差小于其與植被的絕對溫差，且不同時刻溫差規律也不同。21:00 pm，23:00 pm時，隨著埋深增大，絕對溫差先減小后增大，埋深20 cm的絕對溫差最小，隱蔽裂縫與風積沙的溫差分別為0.6，0.7 ℃，隱蔽裂縫與植被的溫差分別為2.4，2.3 ℃，說明此期間采動裂縫導熱和環境溫度共同影響下臨界埋深為20 cm。1:00—5:00 am，隨著隱蔽裂縫埋深的增大，絕對溫差呈持續減小的規律；3個時刻埋深30 cm時絕對溫差最小。次日1:00 am時，不同埋深隱蔽裂縫與植被絕對溫差值達到最大，而隱蔽裂縫與風積沙絕對溫差較大主要集中在1:00 am—5:00 am。而且1:00 am—5:00 am，不同時刻同一埋深隱蔽裂縫與風積沙溫差波動較小，特別是10，15，20，30 cm埋深時；而此期間風積沙降溫速率小于隱蔽裂縫上覆層沙子的降溫速率，理論上隨著時間遞進絕對溫差應持續增大，但實際溫差波動較小，甚至3:00 am時埋深15，20 cm的絕對溫差最大；由此可知，此期間深部采動裂縫導熱對隱蔽裂縫的溫度影響較大。

表5 不同時刻不同埋深隱蔽裂縫與風積沙、植被溫差統計

為排除風積沙與隱蔽裂縫覆蓋層沙土比熱容不同的影響，更直觀觀測采動裂縫導熱對隱蔽裂縫溫度的影響。通過提取并計算不同埋深隱蔽裂縫與掩埋所用沙土(圖3)之間的溫差，計算結果見表6。由表6中隱蔽裂縫與掩埋所用沙土的溫差可知，不同時刻不同埋深隱蔽裂縫與掩埋沙土的溫差有正有負。由此說明，溫差跟隱蔽裂縫埋深深度具有較強的相關性；不同埋深隱蔽裂縫在采動裂縫導熱和環境溫度共同作用下，其溫度不同于沙土的溫度，進一步驗證隱蔽裂縫可以被紅外技術識別且不同時刻可識別的埋深不同。對比表6中不同埋深隱蔽裂縫與掩埋所用沙土、地表采動裂縫與掩埋沙土的溫差以及表4中隱蔽裂縫與采動裂縫的溫差可知，21:00 pm時地表裂縫與掩埋沙土的溫差為正值，隱蔽裂縫與地表采動裂縫的溫差為負值，而隱蔽裂縫與掩埋沙土的溫差隨埋深增大，溫差由負值轉為正值；5，10 cm埋深時，隱蔽裂縫與掩埋沙土的溫差為負值；15，20，30 cm埋深時，溫差分別為0，0.2，0 ℃，說明該埋深時，隱蔽裂縫溫度受采動裂縫導熱影響程度大于環境溫度對其的影響。23:00 am—3:00 am，溫差規律基本與21:00 pm時的規律相同；不同的是5，10 cm埋深時隱蔽裂縫與沙土的溫差在不斷減小，特別是10 cm埋深時隱蔽裂縫溫度在采動裂縫導熱和環境溫度共同作用下，其溫度同沙土溫度基本相等；而15，20，30 cm埋深時，隱蔽裂縫與沙土的溫差均為正值，且溫差整體處于增大的趨勢。5:00 am時，隱蔽裂縫與沙土的溫差均≥0 ℃，且隨埋深增大，溫差也不斷增大；其中5 cm埋深時隱蔽裂縫與沙土的溫差為0。由此可知，采動裂縫通過熱傳導影響隱蔽裂縫上覆沙土層的溫度，且不同時刻所影響的埋深深度不同。

表6 不同埋深隱蔽裂縫與地表采動裂縫、掩埋沙土溫差統計

不同埋深隱蔽裂縫與風積沙(沙土)、植被均存在溫差，其主要原因是不同地物溫度主要受環境溫度影響，整體均是隨環境溫度降低而降低，但不同地物的比熱容、導熱系數及其他外在影響因素不同，導致彼此間降溫幅度不同，因此不同地物間存在溫差。風積沙比熱容小，其降溫速率大于采動裂縫及植被；夜間，由于氣溫低、光照強度弱，植被大部分氣孔關閉，導致蒸騰和散熱減少進而阻止植被溫度的顯著下降；不同埋深隱蔽裂縫表層沙土比熱容相比風積沙比熱容小，在環境溫度影響下其溫度低于風積沙、植被；但隱蔽裂縫上覆沙土層受采空區和深部裂縫持續導熱的影響，導致其溫度隨著隱蔽裂縫埋深的增加而高于掩埋所用沙土的溫度且溫差整體上呈增大趨勢。

綜上分析可知，在本文研究條件下，不同埋深隱蔽裂縫與植被、風積沙均存在一定溫差，不同埋深隱蔽裂縫均能識別；其中1:00 am—5:00 am，絕對溫差相對較大，識別相對容易，但此期間2者絕對溫差隨著埋深增大逐漸減小，因此推測埋深深度達到一定厚度時，隱蔽裂縫不能被識別。而21:00 pm時，埋深15，20，30 cm隱蔽裂縫與風積沙絕對溫差相對較小，不易于識別；23:00 pm時則是埋深20 cm時，其絕對溫差較小，同樣不易于識別。上述結論是在本文特定研究條件下得出的，針對其他季節觀測時，采動地表淺層隱蔽裂縫與地表采動裂縫、風積沙(沙土)、植被的溫差變化規律有待后續進一步研究。同時，本次研究目的是對被風積沙覆蓋條件下地表采動裂縫無人機紅外探測的可行性進行分析驗證，后續會結合地質雷達等手段對識別隱蔽裂縫的效果進行深入分析。

4 結 論

(1)對神東礦區大柳塔礦一地表采動裂縫采用不同厚度沙土進行掩埋，并于夜間采用無人機搭載高清紅外相機對不同埋深隱蔽裂縫進行連續監測，試驗證明無人機紅外可有效識別采動地表淺層隱蔽裂縫。1:00 am—5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫與風積沙、植被溫差均相對較大，此期間易于識別隱蔽裂縫；而21:00 pm，23:00 pm存在部分埋深隱蔽裂縫較難于識別。

(2)21:00 pm—5:00 am，風積沙溫度、地表采動裂縫溫度、植被溫度不斷下降，5:00 am時溫度達到最低值，分別為5.6，7.4，7.1 ℃；且21:00 pm—1:00 am，地表采動裂縫溫度大于風積沙溫度小于植被溫度；3:00 am—5:00 am，地表采動裂縫溫度大于植被溫度大于風積沙溫度，故本文研究條件下地表采動裂縫可被紅外技術識別且3:00 am—5:00 am相較于其他時刻更易于識別地表采動裂縫。

(3)隱蔽裂縫溫度與其埋深深度的相關性較強，且不同時刻不同埋深隱蔽裂縫的溫度特征不同。本文研究條件下，21:00 pm，23:00 pm時，5，10，15，20，30 cm埋深隱蔽裂縫的溫度先增加后減小，埋深20 cm的隱蔽裂縫溫度最高，分別為16.0，14.4 ℃；1:00 am—5:00 am，隱蔽裂縫溫度隨埋深增大而增大，埋深30 cm隱蔽裂縫溫度最高，分別為10.9，6.6，4.3 ℃。

(4)不同埋深隱蔽裂縫與地表采動裂縫、風積沙、植被均存在一定的溫差，且溫差受不同時刻、不同埋深的影響較大。21:00 pm—5:00 am，不同埋深隱蔽裂縫與地表采動裂縫、風積沙、植被的溫差均為負值，且溫差變化規律同不同埋深隱蔽裂縫溫度變化規律，不同時刻溫差變化轉折點的埋深不同；21:00 pm，23:00 pm，埋深20 cm時3個溫差絕對值最小；1:00 am—5:00 am，埋深30 cm時3個溫差絕對值最小。