露天矿地貌表征外文翻译资料

露天矿地貌表征

陈建平；李珂；常阔金；Giulia Sofia；Paolo Tarolli

中国地质大学(北京)地球科学与资源学院，北京100083

国立台北理工大学土木工程系，台北10654，台湾

Department of Land, Environment, Agriculture and Forestry, University of Padova, Agripolis, viale dellrsquo;Universitagrave; 16, 35020 Legnaro (PD), Italy

关键词 露天矿 无人机 SfM DSM SLLAC

摘要 在地球上的人造地貌中，露天矿具有重要意义。矿山开采因其潜在的自然灾害和自然过程，引起了地貌学家和环境学家的广泛关注。此外，露天矿场和采石场被认为是最危险的工业部门，许多国家都发生伤亡和事故。因此，一个快速、准确和低成本的调查对地球科学界来说是一个挑战。边坡局部自相关长度(SLLAC)的目的是利用高分辨率的地形和最新的景观度量，来描述露天采矿的特征。作为一种新的步骤，除了相关长度外，还计算了平台的方向，，并且测试了用于获得人造坡面百分比的简单经验模型。。本研究以北京地区的两个主要铁矿为研究对象。主要的地形信息(数字地面模型，DSMs)是利用无人机(UAV)和运动结构(SfM)摄影测量技术得到的。研究结果表明，所采用的方法和测量技术在确定主要矿山地貌特征方面是有效的。由于SLLAC的存在，露天矿和露天采铁场的梯田面积被自动描绘出来，使得研究人员能够快速估算出露天开矿所占的地表面积。该信息可作为未来研究的起点(i)，在提供多时间测量时，可追踪矿山范围的变化;与矿山的程度的过程(例如污染、侵蚀等),并将这两点结合起来，分析与侵蚀变化有关的变化的影响。通过对相关长度方向的分析，研究人员还可以确定平台的方向，了解露天区域的形状。给定台阶的构造环境和历史或继承性可确定其是否失效和如何失效，以及地形表面或挖掘表面相对于地质特征的取向具有重大意义。因此，所提议的方法可以为可持续环境规划，例如减轻采矿造成的人为环境影响，进行大规模和低成本的地形调查提供基础。

一.介绍

人造景观现在覆盖了地球表面的大部分。在这些景观中，地表形态和过程的直接人为干扰是显著的。集约化的农业，工业化和城市化的进步，旨在满足人口的需求，改变了自然景观，改变了地貌，植被，土壤的物理和化学性质，以及土壤水分平衡。人类景观相互作用的分析是对更好地理解当今环境的发展的挑战。这一分析有助于指导综合环境规划走向可持续发展，并可以减轻人为改变的后果。在人类改造最明显的景观特征(例如道路网络和梯田等农业措施)中，露天矿具有重要意义。采矿是现代社会不可或缺的一项活动，具有悠久的历史，在各种的地貌环境中均能发生。采矿活动在采矿和采矿后许多年都可能对流域的地貌学和水文有重要的影响。威尔金森(2005)认为，人类在各种建设活动中移动的岩石和沉积物越来越多，从而成为一种地质动因。采矿也因为其对地貌灾害和过程的影响而引起地貌学家和环境研究人员的兴趣(Mossa and James, 2013)。露天矿开采对土地造成了严重的生态影响，其改变会影响植被、土壤、基岩和地貌(Martin-Duque et al.，2010)，导致地表水文、地下水位和水流路径的变化(Osterkamp and Joseph, 2000;Nicolau和Asensio, 2000)。此外，露天矿山和采石场被认为是最危险的工业部门，在英国(Foster et al. 2008)、南非(Hermanus, 2007)、美国(Esterhuizen和Gurtunca, 2006)和中国(张涛，2010)等许多国家都发生过伤害和事故。最近的一项统计研究将中国煤矿列为全国三大死亡原因之一(张涛，2010)。其他发展中国家的数据无法获得，但媒体提供了一些全球矿业现状的指示，描绘了一幅相当类似的画面(Badri et al.2011)。

鉴于(1)采矿对地球表面及其有关过程(例如侵蚀)有重大影响，将露天矿场评价为个案研究是重要的;(2)原材料需求的增加与人口的增加有关(到2050年，全球混凝土、钢铁、铝、铜和玻璃的产量将显著增加(Vidal et al.， 2013);(3)地球科学界对露天矿作为主要的人为作用力之一的作用的讨论和定量分析较少(即Osterkamp and Joseph,2000;尼克洛和Asensio, 2000;Rigina, 2002;Martin-Duque et al ., 2010)。图1所示为中国某铁矿露天矿的实例，其影响景观的特征梯田清晰可见，形成显著的地形特征。

因此，通过地貌分析露天矿可以为理解它们的环境影响提供一个有用的框架，包括侵蚀沉积过程和土壤特性(Wilkinson和McElroy,2007)的变化，以及最适当的回收方法(Toy和Hadley,1987)的设计。在过去的十年中，一系列新的遥感技术导致了地形信息收集速度的急速增长，为更好地理解基于地貌特征的地表过程提供了新的机会(Tarolli, 2014)。光探测与测距(激光雷达)技术(Slatton et al.， 2007;Roering et al.， 2013)和最近的SfM摄影测量(Westoby et al.， 2012;Fonstad et al.， 2013;Javernick等，2014;米凯莱蒂et al ., 2014;(假肢cimi等，2015)提供了高分辨率的地形数据，与传统的测量技术相比具有显著的优势。这些技术的一个重要特点是能够在大范围内产生亚米分辨率的数字地形模型(DTMs)和高质量的土地覆盖信息(数字地面模型，DSMs) (Tarolli et al.， 2009;Pirotti et al.， 2012;Passalacqua等，2014)。传统上，激光雷达高分辨率地形测量与高资本和物流成本相关，因此数据采集往往会传递给专业第三方组织(Westoby et al.， 2012)。另一方面，无人机(uav)提供了一种能够以可承受的成本和前所未有的时空分辨率获取高分辨率空间数据的遥感工具(Westoby et al.， 2012)。科学界现在正在对不同环境背景下使用无人机对地球表面进行大量分析(Jaakkola et al.， 2010;Watts et al.， 2012; Colomina and Molina，2014年;Hugenholtz et al.， 2013;Woodget et al.， 2015;drsquo;oleire - oltmanns等，2012;Mancini et al.， 2013;James and Robson, 2014;Lucieer et al.， 2014;MesasCarrascosa, 2014)。

尽管高分辨率数据和无人机技术在过去几年中得到了越来越多的应用，但关于其在露天采矿中的适用性的文献却很少。（Francioni，2015)。目前，地质学家和采矿工程师使用简化的坡度几何表示来评估矿产资源、采矿储量和最终的坑布局(Grenon and Laflamme, 2011)。同时，矿山边坡监测一般采用雷达、大地棱镜、目视观测等岩土技术手段(Severin et al.， 2014)。相对较少的研究全面考察了遥感在绘制地表矿范围地图中的应用，特别是针对时间(如Townsend et al.， 2008)。因此，本文的主要目标是建立(并测试)一种快速、低成本的方法，利用无人机和基于SfM高程数据的数字地形分析来表征露天采矿地貌特征。当地规模的快速地貌特征可用于支持可持续的环境规划，并减轻因采矿而产生的人为变更的后果。

二.研究区域

密云铁矿(图2)位于巨各镇(117◦154E,40◦22 51N)，在北京的东北郊区密云水库的南端,是北京最大的煤矿之一。该矿占地面积17平方公里，是北京市最大的国有企业之一，储量超过1.4亿吨铁矿石。该矿始建于1959年，1970年投产。截止到今天，公司的主要产品是铁粉。在建设初期，该矿被设计为具有地下开发潜力的多露天矿。40多年来，这个矿井几乎没有改变该地区的地貌;海拔240米的山变成了一个巨大的直径约700米,底部高度minus;40米的坑。本研究考虑的外场地包括两个露天矿(图2b-c中分别为I矿和II矿)，属于密云大型铁矿区。矿区包括活动采场(I矿约1.6 km2, II矿约1.5 km2)、管理区和小村庄。

2.1无人机数据规范

2014年夏天利用天行者X5(图3)进行了无人机调查。这是一架小型固定翼无人机，长0.6米，翼展1.2米。它的重量不到2.5公斤，使用fourcell3500 mah锂离子聚合物电池可以飞行40分钟。由于自动驾驶仪，无人机可以沿着预先设定的飞行路径自主飞行，并在一定的间隔内拍照，同时还可以与地面控制系统(GCS)进行无线电通信。无人机彩色照片采用Sony QX100相机(20.9 M像素分辨率)拍摄(图3)，配备Carl Zeiss 10.4-37.1 mm镜头和1.0 Exmor R CMOS传感器。表1和表2显示了第一和第二地雷的飞行特征;由于无人机的调节和续航能力的限制，本次调研在两个地点分别进行。

图像采集和调查之前,我们使用画标记0.2times;0.2米宽校准相机和确定高精度地面控制点(gcp)(13个位于1矿,10个位于I矿I)。为了获得更好的能见度，在调查前，我们将GCPs放置在人工地物附近，并使用D-GPS进行测量。

表1.两个研究区域的无人机飞行计划

表2.两个研究区域的无人机特性

2.2数字表面模型

SfM技术被用于获得一个三维的地理坐标点云，它是由数字表面模型(DSM)衍生而来的。数据处理使用Agisoft光扫描图reg;摄影测量软件包(v1.0.4build1847,http://www.agisoft.com/)。工作流程包括以下主要步骤:(i)图像导入，(ii)图像对齐，(iii)地理参考，(iv)图像对齐优化和(v)创建点云。对准后，对所有照片进行定向，对原始点的云进行了地理参考。基于估计摄像机的位置,光扫描图reg;计算每个相机的深度信息被合并成一个密集的点云数据。然后使用GCPs优化摄像机的位置和数据的方向，从而获得更好的精度和重建结果。表3报道georeferentiation错误计算了光扫描图reg;在x, y和z轴为每个3 d SfM方法获得的点云。产生点云后,点击进一步操纵使用开源项目CloudComparereg;(http://www.danielgm.net/cc/)。正如Javernick et al.(2014)所强调的，这些点被进一步过滤，以去除通常影响这些数据的额外噪声。在这种情况下，噪声的去除是人工完成的:实际上，离群值作为完全超出矿区高程值范围的点是清晰可见的。图3显示了两个被调查矿井的SfM点云与RGB颜色的三维视图。然后利用自然邻域法

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资料编号：[770]

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