煤炭科学技术

作者：汤伏全, 李林宽, 李小涛, 刘世伟,

关键词：无人机, 数字正射影像, 开采沉陷, 采动裂缝, 特征提取,

地下采煤引起的地表裂缝是开采沉陷破坏的直观表现，对建筑物和土地造成严重损害，精准地获取采动地表裂缝发育特征对于开采沉陷研究和矿区地面保护具有实际意义。目前采集沉陷区裂缝信息的主要方式是实地人工测量或卫星遥感影像解译，在成本效率和时空分辨率方面存在明显局限性。以榆神矿区某矿综放工作面地表为试验区域，利用低空无人机摄影测量系统通过设定合理的航拍参数，获取采煤沉陷区数字正射影像，分别采用Canny算法、支持矢量机（SVM）以及最大似然法(MLM)对影像中的裂缝进行特征提取，并定义裂缝提取率来评价裂缝图像的提取效果。结果表明，Canny算法提取的非裂缝信息较多，支持矢量机算法效果次之，最大似然法在裂缝长度和宽度信息提取上效果较好，但得到的裂缝图像中仍存在大量的干枯植被信息。为此，利用随机森林（RF）算法对影像进行植被分类和腐蚀操作后，制作成掩膜文件以消除植被影响，再采用最大似然法进行地表裂缝的精提取。根据地表裂缝图像的灰度特征，将试验区采动裂缝分为开裂式台阶裂缝、闭合式台阶裂缝、凹陷式裂缝、条纹式裂缝、裂纹式裂缝、凹陷式闭合台阶裂缝，并将图像提取的地表裂缝信息与实测结果进行对比，验证了低空无人机影像自动提取裂缝的可靠性，为定量分析和揭示采煤沉陷区裂缝发育规律提供了有效的技术手段。

来源：2020年第10期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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