基于地面三維激光掃描的采空區建筑物變形監測研究

摘要：以某采煤區為工程背景，結合采空區的實際地表情況，構建了適用于采空區建筑物地面三維激光掃描（Three-dimensionalLaserScan，TLS）監測方法，提取的坐標中誤差均不超過5.8mm，手動提取的坐標中誤差最大為8.6mm，結果說明，利用所提出方法，監測結果較高。該方法主要可適用于立面墻體或者部分采空區建筑物立面變形監測，為TLS應用于采空區建筑物立面變形監測提供新的可行性方案。

關鍵詞：三維激光掃描采空區變形監測點云數據

ResearchonDeformationMonitoringofBuildingsinGoaf

BasedonTLS

SHIQinggang

159thBrigadeofGuizhouProvincialCoalfieldGeologicalBureau，PanzhouCity，GuizhouProvince，553500China

Abstract：Takingacertaincoalminingareaastheengineeringbackground，combinedwiththeactualsurfaceconditionsoftheminingarea，thisarticleconstructsaThree-dimensionalLaserScan（TLS）monitoringmethodsuitableforbuildingsingoaf.Theextractedcoordinateshaveanerrorofnomorethan5.8mm，whilethemaximumerrorinmanuallyextractedcoordinatesis8.6mm，Theresultsindicatethatthemonitoringresultsusingthismethodarerelativelyhigh.Thismethodismainlyapplicabletomonitoringthedeformationoffa?adewallsorsomebuildingsingoaf，providinganewfeasible solutionforTLSapplicationinmonitoringthedeformationoffa?adebuildingsingoaf.

KeyWords：3DLaserScan;Goaf;Deformationmonitoring;Pointclouddata

中國能源結構呈現“缺氣、貧油、相對富煤”的特點，在社會經濟及科技高速發展的今天，煤炭能源作為我國重要的基礎能源之一，短期內以煤炭為主導的能源結構保持不變，其仍起到壓艙石作用[1]。由于社會的發展離不開煤炭能源的需求，致使煤炭能源的開采日益劇增。伴隨著煤炭能源大幅度開采，且保護措施不到位，嚴重破壞了開采區域巖體初始預應力平衡，煤層的上覆巖層發生移動變形，使得采空區上方其周邊范圍內的地表產生地表下沉、水平移動和變形、傾斜等多種變形，也使地面上建筑物墻體產生裂縫，甚至房屋倒塌等不同損害程度，給周邊地區人們生產與生活帶來極大的安全隱患[2]。因此，我們有必要對采空區建筑物的移動變形進行變形監測與研究分析，做好煤炭開采影響下建筑物的變形監測任務，以便高效指導井下作業、建筑物安全防護等方面，并通過及時采取相應預防措施，降低開采引起的損失，這對保證采空區安全生產、緩解工農糾紛具有重要意義。

采空區建筑物變形監測的問題一直以來都是各國關注的焦點。傳統的方法監測效率低、工作量較大、觀測站不易維護、在復雜環境中耗時較長、實地作業需耗費大量人力和物力。TLS突破以往傳統測量方法在數據采集方式和數據處理方法上的局限性，通過主動式、非接觸的測量方式，以高精度、高效率快速地來獲取目標對象表面三維坐標及反射強度信息，以便后期進一步對數據處理和三維模型構建等工作[3]。

1地面激光掃描技術

1.1激光掃描的基本原理

三維激光掃描（Three-dimensionalLaserScan，TLS）系統主要包括3個部分：掃描頭系統、控制器系統和計算機系統。其中，掃描頭系統組成部分主要為激光發射及接收器、水平和垂直反射棱鏡、馬達控制可旋轉濾光鏡、電池和相應配套的軟件等；控制器系統組成部分主要為計算機總線、掃描模塊和距離測量模塊等，該系統以計算機總線為主導控制掃描和距離2個模塊，以便達到控制系統正常運行的目的；計算機系統組成部分為CPU和數據存儲器，該系統通過計算機與掃描儀連接，并通過數據處理軟件，利用發出工作指令控制儀器運行，將獲取的數據信息存儲在計算機內[4]。

1.2TLS采空區建筑物立面變形監測方法

本研究提出一種基于RANSAC算法的TLS采空區建筑物立面變形監測方法。其以采空區房屋墻體上的門窗角點為特征點，手動框選特征點所在區域，采用RANSAC算法將框選特征點所在區域點云分割成3個平面，并擬合其平面模型參數，最后通過最小二乘法求取特征點，可實現對采空區建筑物開采前后同名特征點進行自動提取，以期為基于TLS應用于采空區安全開采提供新途徑，技術路線如圖1所示。

2工程概況

以某采空區為例，位于煤礦采空區上方的建筑物受上部工作面影響，隨著工作面不斷推進、開采強度的不斷增大，墻體損害越來越嚴重。在該村莊中，選取某個建筑物為研究對象，該建筑物位于村莊的東部邊緣，并使用TLS掃描存在特征點較多的墻體。采空區實拍建筑物采空損害如圖2和圖3所示，墻面、地平出現多起開裂、裂縫等現象，損害比較嚴重，部分裂縫采用混凝土灌漿修護。

3數據概況

使用中海達HS-650激光掃描儀采集數據，測距方式為脈沖式，采用全波形測量技術進行多次回波輸出，來獲取房屋建筑物的點云數據[5]。為獲取掃描點云絕對坐標，本次通過多站式掃描，采用4個表面光滑、均質性良好的球形標靶，分別均勻地布設在TLS四周，且球形標靶布設成不同高度。對于掃描獲取所研究區域點云數據，通過軟件實現點云拼接、降噪和抽稀等一系列預處理，采用標靶球方法對多個觀測站數據進行坐標轉換，最終獲取掃描點云絕對坐標。本次共采集兩期掃描數據：第一期掃描時間為2022年3月28日（工作面未開采），第二期掃描時間為2022年12月5日。實測點云圖如圖4和圖5所示。

4應用結果及分析

為了提高儀器掃描墻體點云精度，在每個觀測站處選擇適宜的架設距離。架設掃描儀時，需要45°斜對著采空區墻體上的門窗角點。需要增加掃描時間，從而達到增加特征點區域點云密度的目的[6]。以第一期掃描墻體點云為參考數據、第二期掃描數據為觀測數據，通過論文提出方法和人工，分別提取特征點5次，人工提取特征點多次目的是為了減少偶然誤差影響，以坐標均值作為最終特征點坐標的結果。通過論文提出方法提取變形值，并與手動提取結果進行對比，其結果如表1所示。

表中給出了論文提出方法的變形值，以及論文提出方法與手動提取變形值的誤差絕對值和相對誤差，并將論文提出方法與人工提取特征點的水平方向變形值和下沉值進行對比，其結果如6所示。

由表1可知：（1）通過論文提出方法求取特征點三維坐標，經計算可得，除了4號和6號特征點誤差絕對值偏大外，4號特征點在垂直方向誤差絕對值為11.5mm，6號特征點在水平方向誤差絕對值為12.4mm，采用論文提出方法和手動提取特征點方法所提取誤差絕對值主要分布在1.8～8.8mm；（2）就相對誤差而言，4號特征點在垂直方向最大不超過4.1%，其余特征點號無論水平方向還是垂直方向，相對誤差大多數分布在0.4%～3.4%。結果顯示，論文提出方法與手動方法提取變形值大小差別不大。由此可知，論文提出方法準確性較高。

5穩定性評價

利用論文提出方法進行自動提取變形值準確性在模擬實驗和工程實例中已得到驗證。所以，為了驗證論文提出方法在建筑物墻體特征點提取方面是否具有較強穩定性，以坐標中誤差作為衡量穩定性的指標，基于上述工程實例數據為基礎，通過論文提出方法和人工方法分別提取特征點5次，取其平均值，分別計算各個特征點坐標的水平方向和垂直方向中誤差，其結果如表2所示。

從表2可以看出：（1）論文提出方法的坐標中誤差主要分布在1.1～6.0mm范圍內，論文提出方法的坐標中誤差最大值為5.8mm，手動提取特征點在水平方向坐標中誤差最大為8.6mm，其它特征點號手動方法提取的坐標中誤差大多數分布在2.0～7.4mm范圍內；（2）針對每一個特征點號，從水平方向和垂直方向來看，論文提出方法的坐標中誤差均小于手動選取方法。因此，相對于手動提取方法，論文提出方法在特征點提取上能夠獲取較高精度的移動變形值，穩定性較高，故采用論文提出方法的提取結果作為標準，能夠滿足采空區變形監測實際工程應用。

參考文獻

[1]李靖宇.基于地面激光掃描技術的礦區建筑物變形智能監測關鍵技術研究[D].淮南：安徽理工大學，2022.

[2]王小亮.基于三維激光掃描技術的建筑物變形監測精度分析[J].經緯天地，2022（5）：10-13.

[3]黃毅.緊鄰既有淺基礎建筑物的邊坡穩定性分析及變形監測研究[D].長沙：中南大學，2022.

[4]賈寶川，王磊，李靖宇，等.基于三維激光掃描和墻體長度的磚混建筑物變形監測方法[J].應用激光，2024，44（1）：56-65.

[5]丁凱.城市建筑物變形監測方法對比及評估[J].測繪與空間地理信息，2023，46（6）：184-187.

[6]魏怡，許業波，張偉，等.面向建筑物變形監測的圖像量測技術[J].測繪通報，2022（12）：35-41.