顾及地貌特征的矿区地表塌陷DEM的生成方法

地下煤炭资源开采导致矿区地表塌陷和矿区地形的变化,直接由开采沉陷下沉预计数据生成的DEM不能表现矿区地表塌陷后的地形状况。通过在开采沉陷下沉预计程序中增加高程修正计算功能,对矿区原始地貌高程进行下沉修正计算,生成矿区地表塌陷高程数据文件,由该数据文件可以生成顾及地貌特征的矿区地表塌陷DEM。该方法操作和实现简单,生成的DEM精度可靠,能够表现矿区地表塌陷后的地形状况,可以作为矿区地理信息系统的基础数据,对于指导开采沉陷的防治和治理具有重要意义。     

D-InSAR的黄土高原矿区地表形变监测

D-InSAR技术已在数字高程建模、地表微小变形、地壳形变等方面显示出广阔前景,但其对黄土高原矿区复杂、剧烈、动态的地表形变监测能否有效,目前仍存在争议。针对此问题,该文以大同市南郊区采煤沉陷地为研究区域,利用两轨法D-InSAR技术,采用ALOS PALSAR数据获取了研究区域2008年1月1日至2月16日间的沉陷面积和最大沉降值。然后以晋华宫矿某工作面为例,利用开采沉陷预计方法进行验证,预计结果显示该工作面的最大沉陷值与D-InSAR测量值相差达24.04mm,并分析差异主要来源于SAR数据、地形、预计参数选取的限制。实验结果表明,D-InSAR技术能够比较准确且有效地监测黄土高原矿区地表形变。     

改进的残差修正DGM(1,1)模型在煤矿地表沉降预测中的应用

针对传统大地测量技术难以实施大范围矿区形变监测以及传统开采沉陷预测方法在实际应用中存在的不足，提出时序合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和改进的离散灰色马尔科夫模型相结合的方法对矿区地表形变进行监测和预测。使用鄂尔多斯市某矿区哨兵1号(Sentinel-1)数据提取地表形变监测结果，并与同时期的全球定位系统(GPS)监测数据进行对比。将沉陷监测结果作为原始序列建立残差修正的离散灰色马尔科夫模型，预测矿区沉降。研究结果表明：研究区域地表形变明显，残差修正的离散灰色马尔科夫模型能较为准确地预测矿区沉降结果。     

短重访SAR数据在矿区快速形变场的监测

针对矿区地表形变具有快速、连续、大梯度等特征,使其InSAR形变监测常出现低相干,甚至失相干等低效监测问题,该文采用21景重访周期仅为12 d的Sentinel-1A数据,利用小基线集时序InSAR技术(SBAS-InSAR),对山西省东坪煤矿2017年5月30日至2018年1月25日期间的地表形变进行了连续监测.结果表明:该监测区间快速沉陷区域有五处,沉陷总面积达3.146 km2,最大下沉值约为-57.47 mm,最大下沉速率约为-67.53 mm/a;形变场A处平均沉陷深度随时间推移呈线性增加;形变场E处工作面上方地表的沉陷响应较工作面边缘及以外更为剧烈.证明了短重访SAR数据能够准确反演地表沉陷速率和累积量,动态提取矿区快速形变场的空间分布形态和时序变化过程,为矿区地表形变动态监测和沉陷区地质灾害定量评估提供有效方法.     

基于地形特征的采煤沉陷盆地构建与水平移动信息智能提取方法

在西部黄土高原复杂地形地貌下构建采煤沉陷盆地和提取水平位移的难度较大,传统地表沉降监测手段只能获取线状数据,效率低,而重复轨道合成孔径雷达干涉测量技术在大梯度形变区域易出现失相干现象,难以达到矿区地表沉降监测精度要求。提出了一种基于无人机载激光雷达点云数据构建沉陷盆地和提取水平位移的方法。结合多地形因子构建深度神经网络（deep neural network,DNN）模型,提取沉陷盆地构建过程中受地形影响较小的特征稳定区,利用较优插值算法对稳定区进行拟合,得到完整沉陷盆地。为了提取采煤地表水平移动信息,将二进制形状上下文特征描述算子与多地形因子融合起来,以改进特征匹配算法。基于此设计地表水平移动提取方案,提取主断面水平移动信息,同时对水平移动提取误差与点云密度、地形因子进行定量分析。榆神矿区结果表明,利用结合地形因子的DNN模型能有效提取特征稳定区,在复杂地貌下减小了沉陷建模误差,为构建采煤沉陷盆地提供了一种新方法;利用融合地形特征的改进特征匹配算法提取的水平移动曲线符合采煤沉陷水平移动基本规律,与水平移动偏差相关性较强的地形因子可用于衡量改进特征匹配算法对水平移动提取误差的大小。     

克里金时空自回归模型在变形建模中的应用

针对时空自回归模型的空间权阵大多采用邻接性和反距离加权法导致模型预测精度较低的问题,该文提出了一种基于克里金法空间加权的时空自回归模型,通过普通克里金插值法原理来定义空间权阵,并利用五强溪大坝5年的观测数据分别对传统空间加权和克里金法空间加权进行建模对比。结果显示,克里金法加权比传统加权的变形预测精度提高44%左右,说明克里金时空自回归更适合建立大坝时空变形模型。该方法描述了实际空间的变异情况,提高了变形建模的预测精度,可用于大坝及其他变形体的变形建模。     

矿区地表大量级沉陷形变短基线集InSAR监测分析

针对矿区地表大量级形变导致的InSAR影像配准精度低、可监测性差、探测量级小、地表沉陷前后完整形变信息难以获取等问题,研究了相应的偏移量追踪法、FFT过采样法、滤波技术与基线精化等数据处理方法,并利用短基线集(small baseline subset,SBAS)技术,使距离向配准精度、最大累积探测量级得到明显提高,矿区地表形变可监测性有了很大改善。研究结果表明,该方法不仅获得了2008—2011年间研究区开采进程中地表大量级沉陷的完整形变时间序列,而且其监测结果与外业实测数据以及采矿进程资料具有良好的一致性;通过对矿区地表形变剖线的统计分析,得到了开采工作面地表形变的时空演变规律。     

D-InSAR技术在黄土高原沟壑矿区地表沉陷监测中的应用

针对陕西黄土高原沟壑地貌矿区的特殊地形,应用D-In SAR技术,可以有效地提供最新的矿区沉陷信息,真实地反映了矿区地表发生的形变动态信息,并能够准确获得矿区沉陷的位置和下沉程度。     

无人机地形跟随在矿区沉陷监测中的应用

针对传统无人机矿区开采沉陷监测因地形起伏导致同一航测架次的监测精度相差较大的问题,本文分析了地形变化对影像分辨率、相片重叠度及监测精度的影响,并对无人机加装TOF传感器,对PID控制器进行编码设置,使无人机相对地面保持相同高度飞行,实现了无人机地形跟随监测。试验表明:地形起伏会使传统无人机监测精度降低,本文提出的方法可实现无人机地形跟随航测并保证监测精度;在地形复杂矿区,传统无人机沉陷监测平均精度为65.73 mm,具备地形跟随技术的无人机沉陷监测平均精度达46.59 mm,监测精度得到提高;与实地布设的观测线数据相对比,航测监测的下沉趋势准确,但对地表的细微变化无法捕捉;获取的矿区沉陷范围全面广泛地反映出由于工作面的推进造成的矿区沉陷所影响的区域,可为矿区开采沉陷监测提供参考。     

克里金时空自回归模型在变形建模中的应用

针对时空自回归模型的空间权阵大多采用邻接性和反距离加权法导致模型预测精度较低的问题,该文提出了一种基于克里金法空间加权的时空自回归模型,通过普通克里金插值法原理来定义空间权阵,并利用五强溪大坝5年的观测数据分别对传统空间加权和克里金法空间加权进行建模对比。结果显示,克里金法加权比传统加权的变形预测精度提高44%左右,说明克里金时空自回归更适合建立大坝时空变形模型。本文方法更加科学地描述了实际空间的变异情况,提高了变形建模的预测精度,可用于大坝及其他变形体的变形建模。     

一种顾及矿区地形特征的开采沉陷三维可视化实现方法

针对已有开采沉陷三维可视化方法中不能考虑矿区三维地形特征的不足,本文通过计算机语言编制开采沉陷预计程序对矿区地表点进行三维坐标变形预计计算与坐标融合计算,并基于数据传输的方式与ArcGIS进行结合,实现了顾及矿区三维地形特征的开采沉陷三维可视化。利用该方法生成的三维表面,克服了已有开采沉陷三维可视化方法中不能表现矿区地表塌陷后移动和变形状况的不足,而且能充分利用ArcGIS强大的空间分析与空间数据查询功能,实现了GIS在开采沉陷领域中的良好应用。     

集成学习支持的复杂地貌类型区土壤全钾含量自适应曲面建模

土壤属性空间分布受复杂地学环境要素影响，空间分异特征十分明显，用单一全局插值模型进行土壤属性模拟，难以实现高精度模拟。对于空间不连续、全局插值模型精度有限及适应性差的特点，本文提出了一种集成学习支持的、融合地学环境变量的土壤属性自适应曲面建模方法（ASM-SP）。利用2013年采集的110个样点数据，使用回归克里金（RK）、贝叶斯克里金（BK）、普通克里金插值法（OK）、反距离加权法（IDW）、ASM-SP，分别对青海湖复杂地貌类型区进行土壤全钾含量的插补。本文采用逐点交叉验证（LOOCV）插值方法模拟精度。结果表明，ASM-SP不仅考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系，而且融合了多个模型的适应性优势，是实现复杂地貌类型区土壤全钾含量的高精度模拟的一种新方法。     

动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究

首先根据我国矿区土地复垦工作中存在的不足,通过研究提出"动态土地复垦"的概念,并确定了动态土地复垦方案制定的数据基础——动态矿区数字高程模型。动态矿区数字高程模型应该包含煤矿生产对地表的累积影响结果数据和地表的原始地形信息,开采沉陷预计结果可以提供前者,地面测量可以提供后者,经过数据处理可以按时间间隔生成描述塌陷区的一系列数字高程模型(DEM)(准动态),然后运用DEM的空间分析技术提取塌陷区在不同时间段的土地破坏类型、范围和位置数据,并根据这些数据进行动态土地复垦方案决策数据的提取,经实例验证该方法可行。     

机载激光点云构建西部矿区开采沉陷模型研究

针对榆神矿区地形起伏而植被覆盖度较低的条件,采用无人机激光雷达(LiDAR)对采煤沉陷盆地进行地面扫描和建模,按现有的点云滤波和插值算法所构建的沉陷模型精度不足的问题,该文提出基于格网高程排序的类地面点云提取算法,通过改变格网大小和点云提取比例来优化点云滤波效果,改进了地表沉陷模型的精度。在此基础上,选用概率积分法和GaussAmp函数对沉陷模型进行最小二乘拟合,结果表明GaussAmp函数对于试验区地表动态沉陷模型的拟合精度更高。     

利用MATLAB的地表动态预计系统的算法设计

本文分析了当前地表动态预计软件的现状和MATLAB软件功能特点,重点介绍了该软件在开发地表动态预计系统算法的应用.以动态时间函数结合概率积分法为理论基础,运用MATLAB软件进行开发预计系统.结果表明,该方法能反映地表移动的动态特征,实现了煤炭开采对地面动态沉陷影响的较为精确的分析与计算,可以直观而精确地对地表变形各种...     

基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法

基于合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometric synthetic aperture radar，D-InSAR）技术的开采沉陷监测理论和方法是矿山变形监测领域研究的热点，当前已有学者融合单视线向D-InSAR技术和开采沉陷规律成功构建了开采沉陷三维监测模型，然而由于该模型仅融合了水平煤层开采地表沉陷规律，其并不适用于倾斜煤层开采地表沉陷监测。针对上述问题，根据D-InSAR监测的视线向变形与三维变形的关系，融合倾斜煤层开采地表沉陷规律，提出了基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法。模拟实验表明，所提出的方法下沉监测相对误差绝对值小于9.53%，平均为1.31%，南北方向和东西方向水平移动监测相对误差绝对值小于9.78%，平均为3.71%，满足开采沉陷监测精度要求。并利用该方法成功监测了中国山东省兖州矿区南屯煤矿9310工作面在2012-01-27—2012-02-07期间开采引起的地表移动与变形。     

利用DS-InSAR技术监测沛北矿区地表形变

针对采空区地表散射特性不稳定、高相干点目标少且分布不均匀的特点,本文基于相干矩阵特征值分解（T-EVD）的DS-InSAR技术,利用Sentinel-1A数据获取并分析了徐州沛北矿区2017年1月-2018年12月的地表沉降特征。与常规时序InSAR监测对比表明,融合分布式目标的DS-InSAR技术监测点数量显著增加且空间分布更加均匀,能够更好地反映矿区地表沉降的时空分布特征,为煤炭枯竭型矿区地表沉降规律分析和机理研究提供了先进的技术支撑,在采空区地表沉降监测方面具有良好的应用前景。