一种基于3S技术的采空沉陷区识别及监测方法与流程

一种基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法
技术领域
1.本发明涉及地质灾害监测技术领域，尤其涉及一种基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法。


背景技术：

2.中国是世界第一产煤大国，已探明的煤炭可采存储量居世界第三位，采煤活动会导致地表发生显著的下沉、开裂和空洞，对公路、铁路等人工建筑物的建设及运营带来严重的安全隐患，为了规避安全风险，需要对采空沉陷区进行识别及监测。目前的技术手段较为单一且效果欠佳，主要通过采煤区移动角估计沉陷区范围，通过水准测量、导线测量或全球导航卫星系统(global navigation satellitesystem，gnss)监测地表沉陷及拉张量，识别结果精准度不高，监测过程需要耗费大量的人力物力财力，且难以做到采煤沉陷区的全覆盖。


技术实现要素：

3.为解决现有技术存在的局限和缺陷，本发明提供一种基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，包括：
4.使用星载insar和高分辨率光学卫星影像解译对所述采空沉陷区进行广域识别，具体为，使用所述星载insar获得所述采空沉陷区的地表形变范围、时间序列累积形变量、形变速率，使用所述高分辨率光学卫星影像解译获得所述采空沉陷区的地形特征、地貌特征；
5.使用无人机lidar和无人机倾斜摄影测量技术对所述采空沉陷区进行局部识别，具体为，使用所述无人机lidar获得形变范围内植被覆盖区的数字高程模型及病害部位，使用所述无人机倾斜摄影测量技术获得形变范围内非植被覆盖区的数字地表模型及病害部位，所述病害部位包括空洞、裂缝、下沉的位置；
6.使用有限差分数值分析方法根据采空参数模拟所述采空沉陷区的地表沉陷变化，所述采空参数包括对所述采空沉陷区进行钻孔勘探得到的地层信息和对所述采空沉陷区进行调查得到的开采信息，所述开采信息包括开采深度、开采厚度、采空沉陷区尺寸、开采方式，数值模拟结果包括采空沉陷区分布和形变量级；
7.将所述星载insar的监测结果和所述有限差分数值分析方法的模拟结果对齐到同一尺度的地理坐标系下，所述gis平台对所述监测结果和所述模拟结果进行对比分析，通过重复修正有限差分数值分析模型，直至所述模拟结果和所述监测结果一致；
8.根据所述模拟结果和所述监测结果设置不同类型的监测点，通过所述监测点对所述采空沉陷区进行识别和监测。
9.可选的，根据所述模拟结果和所述监测结果在所述采空沉陷区的形变中心、形变边界以及所述病害部位布设监测设备，所述监测设备以gnss地表形变监测为主，所述监测设备以裂缝计、分层沉降仪、土壤湿度计为辅。
10.可选的，定期采集所述采空沉陷区不同部位的各类监测设备的监测信息，分析所述监测信息获得所述采空沉陷区的形变趋势，为所述采空沉陷区地表设施安全提供技术支持。
11.本发明具有下述有益效果：
12.本发明提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统三种信息化技术作为一个整体进行应用，对提高识别精准度和监测效果有积极作用。本发明通过有限差分数值模拟方法对识别结果进行检校，对沉陷趋势进行预测，指导监测设备的针对性布设，对沉陷区的精准施测和结果分析有显著作用。本发明提供的技术方案相比于传统的采空沉陷区监测方法成本更低，可靠性更强，覆盖范围更广，提高了监测的经济性和有效性，保障了采空区上覆人工构筑物的建设及运营安全。本发明还可以得到采空沉陷区的时空变形规律，可为岩土学科理论研究提供基础数据。因此，本发明能够广泛应用于采空区及上覆公路、铁路等人工建筑物的形变识别和安全监测。
附图说明
13.图1为本发明实施例一提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法的一种流程图。
14.图2为本发明实施例一提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法的另一种流程图。
15.图3为本发明实施例一提供的基于3s技术的采空沉陷区的监测点布设图。
具体实施方式
16.为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法进行详细描述。
17.实施例一
18.本实施例中，“3s”技术是测绘领域内遥感技术(remote sensing，rs)、地理信息系统(geography information systems，gis)和全球定位系统(global positioning systems，gps)的统称，是空间技术、传感器技术、卫星定位与导航技术和计算机技术、通讯技术相结合，多学科高度集成的对空间信息进行采集、处理、管理、分析、表达、传播和应用的现代信息技术。其中遥感技术具有广覆盖、高分辨率、全天候、非接触等技术优点，gps技术可实时测量地表点的高精度三维形变量，gis可对采空沉陷区的形变分布进行分析与展示。
19.本实施例的目的在于克服现有识别与监测技术的不足，提供一种基于“3s”技术的采空沉陷区识别及监测方法，提升监测设备布设的针对性，提高采空沉陷区的识别与监测精准度。
20.本实施例提供一种基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，包括：广域识别、局部识别、数值模拟及对比分析、点位布设及监测分析。所述识别方法由广域识别方法和局部识别方法组成，所述广域识别方法主要包括星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar，sar)干涉测量和高分光学卫星影像解译两种手段；所述局部识别方法主要包括无人机光探测和测距(light detection and ranging，lidar)和倾斜摄影两种手段。所述的星
载sar干涉测量为多时相合成孔径雷达干涉测量方法(multi-temporal interferometric synthetic aperture radar，mt-insar)，得到采空区引起的地表形变范围、时间序列累积形变量和形变速率，其卫星视线向精度优于1cm；所述的高分光学卫星影像解译主要用于得到采空区地表地形及地貌特征，结果分辨率优于1m。
21.所述的无人机lidar具有多次回波的技术特点，主要用于得到形变范围内植被覆盖区的dem(数字高程模型)及塌陷、裂缝、地面下沉病害部位；所述的无人机倾斜摄影主要用于得到形变范围内非植被区的dsm(数字地表模型)及病害部位，分辨率一般优于3cm。
22.所述数值模拟方法为基于数值模拟软件的有限差分数值分析方法，参数包括基于采空区范围内钻孔勘探得到的地层岩性，采空区调查得到的采深采厚、采空区尺寸、采煤方法等开采信息，以及无人机lidar测量得到的dem信息，网格大小为insar监测结果分辨率的整数倍，模拟结果包括采空沉陷区分布及形变量级。
23.所述对比分析通过gis平台实现，主要包括以下步骤：
24.第一步：将insar监测结果导入gis平台，结果文件包括时间序列累积形变量和形变速率，文件格式为栅格格式，包括地表点的经纬度及形变量信息。
25.第二步：将数值模拟结果投影到平面坐标系下，选取5个地表特征点作为投影基准点，分别位于沉陷区的中心、西北角、东北角、西南角、东南角，充分抵消投影过程中的线性畸变，若沉陷区不规则则适当增加基准点数量达到平均分布，将投影结果作为新增图层添加到gis平台。
26.第三步：将insar监测结果与投影后的数值模拟结果做对比分析，对比分析过程包括数据裁剪-分析计算-参数优化。首先依据采空沉陷区范围将两类结果图层裁剪到同样规则大小，保留沉陷区及部分非沉陷区结果；使用方差分析两类结果之间的差异，若f《fcrit(临界值)，则数值模拟结果符合实际情况；若f》fcrit(临界值)，则数值模拟结果与实际情况有较大偏差，调整数值模拟参数，直到数值模拟结果符合实际情况。
27.本实施例使用数值模型模拟将来可能会出现的一些工况，工况一：下伏采空区没有稳定，继续塌陷，导致原采空区沉陷范围继续扩大和形变量继续加大，甚至造成地表结构物破坏。工况二：原采空区已稳定，但后续有新建工程，增加了上伏荷载，导致原有平衡状态被打破，采空区出现新的沉陷。
28.本实施例提供的点位布设通过识别及数值模拟预测结果在主要病害部位、形变中心和形变边界布设监测设备。其中，识别结果能识别沉降中心及主要病害部位，数值模拟预测结果可以预判最大沉降范围、最大拉张应力及最大形变部位。在这些典型部位安装监测设备，gnss监测设备布设在形变中心或地表形变明显部位，裂缝计布设在沉陷边界或主要裂缝上，分层沉降仪布设在沉陷中心，土壤湿度计布设在容易积水部位，应变计布设在应变最为集中的断面上。
29.所述监测分析通过定期计算insar监测结果，同步实时采集不同部位的各类监测设备的监测信息同步完成，分析不同监测结果耦合程度，判断形变趋势，为采空区稳定性及地表设施安全提供技术支持
30.与现有技术相比，本实施例提出的采空沉陷区识别及监测方法，将rs、gps、gis三种信息化技术作为一个整体进行应用，对提高识别精准度和监测效果有积极作用。并通过数值模拟方法对识别结果进行检校，对沉陷趋势进行预测，指导监测设备的针对性布设，对
沉陷区的精准施测和结果分析有显著作用。本实施例比传统的采空沉陷区监测方法成本更低，可靠性更强，覆盖范围更广，很大程度上提高监测的经济性和有效性，保障了采空区上覆人工构筑物的建设及运营安全。通过该方法还可以得到采空沉陷区的时空的变形规律，可为岩土学科理论研究提供基础数据。故可广泛应用于采空区及上覆公路、铁路等人工建筑物的形变识别和安全监测中。
31.本实施例提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，包括：广域识别、局部识别、数值模拟及对比分析和点位布设及监测分析；所述识别方法由广域识别方法和局部识别方法组成，所述广域识别方法主要包括星载sar干涉测量和高分光学卫星影像解译两种手段；所述局部识别方法主要包括无人机lidar和倾斜摄影两种手段。
32.本实施例提供的星载sar干涉测量主要用于得到采空区引起的地表形变范围、时间序列累积形变量和形变速率，高分光学卫星影像解译主要用于得到采空区地表地形及地貌特征。
33.本实施例提供的无人机lidar主要用于得到形变范围内植被覆盖区的dem(数字高程模型)及塌陷、裂缝、地面下沉病害部位，无人机倾斜摄影主要用于得到形变范围内非植被区的dsm(数字地表模型)及病害部位。
34.本实施例提供的数值模拟方法为基于数值模拟软件的有限差分数值分析方法，参数来自基于采空区范围内钻孔勘探得到的地层信息和采空区调查得到的采深采厚、采空区尺寸、采煤方法等开采信息，模拟结果包括采空沉陷区分布及形变量级。
35.本实施例提供的对比分析通过gis平台实现，将数值模拟结果与insar监测结果对齐到同一尺度地理坐标系下，并导入gis平台做对比分析，通过重复修正有限差分模型，直至数值模拟结果和监测结果一致。
36.本实施例提供的点位布设通过识别及数值模拟预测结果在形变中心、形变边界及主要病害部位布设监测设备，监测设备以gnss地表形变监测为主，裂缝计、分层沉降仪、土壤湿度计等为辅。
37.本实施例提供的监测分析通过定期采集不同部位的各类监测设备的监测信息，分析形变趋势，为采空区地表设施安全提供技术支持。
38.图1为本发明实施例一提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法的一种流程图。图2为本发明实施例一提供的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法的另一种流程图。如图1和图2所示，基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，包括：广域识别、局部识别、数值模拟及对比分析和点位布设及监测分析。
39.所述广域识别方法主要包括星载sar干涉测量和高分光学卫星影像解译两种手段；所述局部识别方法主要包括无人机lidar和倾斜摄影两种手段。
40.所述的星载sar干涉测量为多时相合成孔径雷达干涉测量方法(mt-insar)，能得到采空区引起的地表形变范围、时间序列累积形变量和形变速率，其卫星视线向精度优于1cm，主要用于数值模拟结果的比对验证和确定形变中心；所述的高分光学卫星影像解译主要用于得到采空区地表地形及地貌特征，结果分辨率优于1m，主要用于明显病害识别和辅助监测数据分析。
41.所述的无人机lidar具有多次回波的技术特点，主要用于得到沉陷范围内植被覆盖区的dem(数字高程模型)及植被下塌陷、裂缝、地面下沉病害部位，其中，dem可作为数值
模拟的地形参数，病害信息可指导监测点位布设；所述的无人机倾斜摄影主要用于得到形变范围内非植被区的dsm(数字地表模型)及病害纹理特征，分辨率一般优于3cm，其中多期dsm对比结果可用于监测数据综合分析，病害纹理特征可指导监测点位布设。
42.所述数值模拟方法为基于数值模拟软件的有限差分数值分析方法，参数包括基于采空区范围内钻孔勘探得到的地层岩性，采空区调查得到的采深采厚、采空区尺寸、开采方式等开采信息，以及无人机lidar测量得到的dem地形信息，网格大小为insar监测结果分辨率的整数倍，模拟结果包括采空沉陷区分布及点位形变量级。
43.所述对比分析通过gis软件实现，主要包括以下步骤：
44.第一步：将insar监测结果导入gis平台，结果文件包括时间序列累积形变量和形变速率，文件格式为栅格格式，包括地表点的经纬度及形变量信息。
45.第二步：将数值模拟结果投影到平面坐标系下，选取5个地表特征点作为投影基准点，分别位于沉陷区的中心、西北角、东北角、西南角、东南角，充分抵消投影过程中的线性畸变，若沉陷区不规则则适当增加基准点数量达到平均分布，将投影结果作为新增图层添加到gis平台。
46.第三步：将insar监测结果与投影后的数值模拟结果做对比分析，对比分析过程包括数据裁剪-分析计算-参数优化。首先依据采空沉陷区范围将两类结果图层裁剪到同样规则大小，保留沉陷区及部分非沉陷区结果；使用方差分析两类结果之间的差异，若f《fcrit(临界值)，则数值模拟结果符合实际情况；若f》fcrit(临界值)，则数值模拟结果与实际情况有较大偏差，调整数值模拟参数，直到数值模拟结果符合实际情况。
47.然后用数值模型模拟将来可能会出现的一些工况，工况一：下伏采空区没有稳定，继续塌陷，导致原采空区沉陷范围继续扩大和形变量继续加大，甚至造成地表结构物破坏。工况二：原采空区已稳定，但后续有新建工程，增加了上伏荷载，导致原有平衡状态被打破，采空区出现新的沉陷。
48.图3为本发明实施例一提供的基于3s技术的采空沉陷区的监测点布设图。如图3所示，点位布设通过识别及数值模拟预测结果在主要病害部位、形变中心和形变边界布设监测设备。其中，识别结果能识别沉降中心及主要病害部位，数值模拟预测结果可以预判最大沉降范围、最大拉张应力及最大形变部位。在这些典型部位安装监测设备，gnss监测设备布设在形变中心或地表形变明显部位，裂缝计布设在沉陷边界或主要裂缝上，分层沉降仪布设在沉陷中心，土壤湿度计布设在容易积水部位，应变计布设在应变最为集中的断面上。
49.图3中各监测点的具体实施如下：
50.从沉降分布图上可以看出该沉陷区由两个平行的采空区导致，其中有三个明显的局部沉陷中心，最大沉降量超过15cm，在三个沉陷中心上各布设一个gnss监测站和分层沉降仪，分别用于测量沉陷区的地表三维变形量及地下土体的分层沉降量。根据dem地形将土壤湿度计埋设在地势较低容易积水部位，用于测量不同深度土体的含水率。将裂缝计布设在地表裂缝及沉陷区边缘裂缝两端，用于测量沉陷区裂缝的宽度变化。将光纤应变计分别沿采空区的掘进方向及垂向布设，用于测量沉陷区地表土体应力变化。
51.所述监测分析通过定期计算insar监测结果，同步实时采集不同部位的各类监测设备的监测信息同步完成，分析不同监测结果耦合程度，判断形变趋势，为采空区稳定性及地表设施安全提供技术支持。
52.与现有技术相比，本实施例提出的采空沉陷区识别及监测方法，将rs、gps、gis三种信息化技术作为一个整体进行应用，对提高识别精准度和监测效果有积极作用。并通过数值模拟方法对识别结果进行检校，对沉陷趋势进行预测，指导监测设备的针对性布设，对沉陷区的精准施测和结果分析有显著作用。本实施例比传统的采空沉陷区监测方法成本更低，可靠性更强，覆盖范围更广，很大程度上提高监测的经济性和有效性，保障了采空区上覆人工构筑物的建设及运营安全。通过该方法还可以得到采空沉陷区的时空的变形规律，可为岩土学科理论研究提供基础数据。故可广泛应用于采空区及上覆公路、铁路等人工建筑物的形变识别和安全监测中。
53.可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，其特征在于，包括：使用星载insar和高分辨率光学卫星影像解译对所述采空沉陷区进行广域识别，具体为，使用所述星载insar获得所述采空沉陷区的地表形变范围、时间序列累积形变量、形变速率，使用所述高分辨率光学卫星影像解译获得所述采空沉陷区的地形特征、地貌特征；使用无人机lidar和无人机倾斜摄影测量技术对所述采空沉陷区进行局部识别，具体为，使用所述无人机lidar获得形变范围内植被覆盖区的数字高程模型及病害部位，使用所述无人机倾斜摄影测量技术获得形变范围内非植被覆盖区的数字地表模型及病害部位，所述病害部位包括空洞、裂缝、下沉的位置；使用有限差分数值分析方法根据采空参数模拟所述采空沉陷区的地表沉陷变化，所述采空参数包括对所述采空沉陷区进行钻孔勘探得到的地层信息和对所述采空沉陷区进行调查得到的开采信息，所述开采信息包括开采深度、开采厚度、采空沉陷区尺寸、开采方式，数值模拟结果包括采空沉陷区分布和形变量级；将所述星载insar的监测结果和所述有限差分数值分析方法的模拟结果对齐到同一尺度的地理坐标系下，所述gis平台对所述监测结果和所述模拟结果进行对比分析，通过重复修正有限差分数值分析模型，直至所述模拟结果和所述监测结果一致；根据所述模拟结果和所述监测结果设置不同类型的监测点，通过所述监测点对所述采空沉陷区进行识别和监测。2.根据权利要求1所述的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，其特征在于，根据所述模拟结果和所述监测结果在所述采空沉陷区的形变中心、形变边界以及所述病害部位布设监测设备，所述监测设备以gnss地表形变监测为主，所述监测设备以裂缝计、分层沉降仪、土壤湿度计为辅。3.根据权利要求2所述的基于3s技术的采空沉陷区识别及监测方法，其特征在于，定期采集所述采空沉陷区不同部位的各类监测设备的监测信息，分析所述监测信息获得所述采空沉陷区的形变趋势，为所述采空沉陷区地表设施安全提供技术支持。

技术总结
本发明公开了一种基于3S技术的采空沉陷区识别及监测方法，将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统三种信息化技术作为一个整体进行应用，对提高识别精准度和监测效果有积极作用。本发明通过有限差分数值模拟方法对识别结果进行检校，对沉陷趋势进行预测，指导监测设备的针对性布设，对沉陷区的精准施测和结果分析有显著作用。本发明提供的技术方案相比于传统的采空沉陷区监测方法成本更低，可靠性更强，覆盖范围更广，提高了监测的经济性和有效性，保障了采空区上覆人工构筑物的建设及运营安全。本发明能够广泛应用于采空区及上覆公路、铁路等人工建筑物的形变识别和安全监测。铁路等人工建筑物的形变识别和安全监测。铁路等人工建筑物的形变识别和安全监测。


技术研发人员：熊威 孙志杰 付玉强 杨烜宇 赵紫阳 刘天禄
受保护的技术使用者：山西省智慧交通研究院有限公司
技术研发日：2023.06.13
技术公布日：2023/10/7