金矿航测遥感数据与井下测量数据融合的矿体三维建模研究

一、引言

金矿作为重要的战略性矿产资源，其勘探与开采对国家经济发展和资源安全具有重要意义。传统的矿体建模方法主要依赖单一的地质勘探数据或测量数据，难以全面、准确地反映矿体的三维形态和空间分布特征 。随着航测遥感技术和井下测量技术的不断发展，金矿勘探获取的数据种类日益丰富，航测遥感数据能够从宏观上呈现矿区地形地貌、地质构造等信息；井下测量数据则可精确获取矿体内部的空间位置、产状等细节信息。将二者融合用于矿体三维建模，能够整合多源数据优势，为金矿资源评估、开采设计提供更可靠的依据。因此，开展金矿航测遥感数据与井下测量数据融合的矿体三维建模研究具有重要的理论和实践价值。

二、航测遥感数据与井下测量数据特点分析

（一）航测遥感数据特点

宏观覆盖性：航测遥感技术通过航空飞行器搭载传感器，能够快速获取大面积矿区的影像数据，从宏观尺度上展现矿区的地形地貌、地表地质构造、植被覆盖等信息，为矿体的整体定位和区域地质分析提供基础数据。

多波段信息：现代航测遥感传感器通常具备多波段探测能力，可获取可见光、近红外、短波红外等不同波段的影像数据。不同波段的影像数据能够反映地物的不同特征，有助于识别矿区内岩石类型、蚀变带等与金矿成矿相关的地质信息。

时效性强：相较于传统的地面勘探方式，航测遥感能够在较短时间内对矿区进行重复观测，获取不同时期的影像数据，便于监测矿区地表变化情况，及时发现新的地质异常区域 。

（二）井下测量数据特点

高精度：井下测量数据是通过全站仪、激光测距仪等专业测量设备在矿井内部实地测量获取，能够精确测量矿体的边界、厚度、产状等参数，对矿体内部结构的描述精度高，是矿体建模的重要依据。

局部性：井下测量数据主要针对矿井内部已揭露的矿体部分进行测量，数据反映的是矿体局部区域的详细信息，难以从整体上把握矿体的空间分布形态。

动态性：随着金矿开采工作的推进，井下测量数据会不断更新，能够实时反映矿体开采过程中的变化情况，为开采设计和生产管理提供动态数据支持。

三、数据预处理与融合方法

（一）数据预处理

航测遥感数据预处理：对航测遥感影像进行辐射校正、几何校正等处理。辐射校正用于消除因传感器响应差异、大气散射等因素引起的辐射误差，保证影像的光谱信息准确性；几何校正通过地面控制点将影像投影到统一的地理坐标系中，纠正影像因飞行姿态、地形起伏等因素产生的几何变形，提高影像的空间定位精度 。

井下测量数据预处理：对井下测量数据进行检查和校验，去除其中存在的错误数据和冗余数据。对测量数据进行格式转换，使其与航测遥感数据具有统一的数据格式，便于后续的数据融合处理。同时，将井下测量数据的坐标系统一到与航测遥感数据相同的地理坐标系中。

（二）数据配准与融合

数据配准：采用基于特征的配准方法，从航测遥感影像和井下测量数据中提取同名特征点（如明显的地质构造特征点、测量控制点等）。通过匹配同名特征点，计算出两组数据之间的空间转换参数（平移、旋转、缩放参数），将井下测量数据准确地映射到航测遥感数据的坐标系中，实现数据的空间配准 。

数据融合：在数据配准的基础上，采用加权平均融合算法对航测遥感数据和井下测量数据进行融合。根据两种数据的特点和精度，为不同类型的数据赋予相应的权重，将二者的优势信息进行有机结合，生成包含宏观与微观信息的融合数据集，为矿体三维建模提供更全面的数据支持。

四、基于融合数据的矿体三维建模流程

（一）地质界面提取

从融合数据中提取与矿体相关的地质界面信息，包括矿体顶底板界面、断层界面等。对于航测遥感数据，利用图像分割算法（如阈值分割、区域生长算法）对影像进行处理，提取出地表的地质界线；对于井下测量数据，根据测量的矿体边界点和地质编录信息，构建矿体内部的地质界面。通过将地表地质界面与井下地质界面进行衔接，形成完整的矿体地质界面模型。

（二）空间插值

由于航测遥感数据和井下测量数据在空间上分布不均匀，为了构建连续的矿体三维模型，需要进行空间插值处理。采用克里金插值法，该方法考虑了数据的空间相关性，能够根据已知数据点的位置和属性值，对未知区域进行估计，生成连续的矿体属性场（如矿体品位场、厚度场等）。通过调整插值参数，控制插值结果的精度和光滑度，使插值结果更符合矿体的实际情况。

（三）三维模型构建与可视化

利用三维建模软件（如 Surpac、3DMine 等），基于提取的地质界面和插值得到的属性场，构建矿体的三维模型。通过将矿体模型与矿区地形模型、巷道模型等进行集成，形成完整的矿区三维可视化模型。在三维可视化模型中，可以从不同角度、不同尺度对矿体进行观

察和分析，方便地质工程师和采矿工程师进行矿体资源评估、开采设计和生产规划。

五、实际案例分析

（一）案例背景

选取某金矿矿区作为研究区域，该矿区地形复杂，矿体赋存条件多变。采用无人机航测技术获取了矿区 1:1000 比例尺的航测遥感影像数据，同时通过井下全站仪测量获取了矿体开采区域的详细测量数据。

（二）数据处理与建模过程

数据预处理：按照上述数据预处理方法，对航测遥感影像进行辐射校正和几何校正，对井下测量数据进行检查、格式转换和坐标统一。

数据配准与融合：在矿区内选取 10 个明显的地物特征点作为控制点，通过匹配控制点实现航测遥感数据与井下测量数据的配准。采用加权平均融合算法，根据两种数据的精度为航测遥感数据赋予权重 0.4，井下测量数据赋予权重 0.6，完成数据融合。

矿体三维建模：从融合数据中提取矿体顶底板界面和断层界面，运用克里金插值法生成矿体品位场和厚度场，最后利用 3DMine 软件构建矿体三维模型，并与矿区地形和巷道模型进行集成。

（三）建模结果与分析

通过对比传统单一数据建模结果，基于数据融合的矿体三维模型能够更准确地反映矿体的形态和空间分布特征。模型中矿体的边界与实际开采揭露情况更为吻合，矿体品位分布的预测误差降低了 25% ，为矿区后续的开采设计提供了更可靠的依据，有效减少了开采过程中的资源浪费和安全风险。

六、技术难点与解决方案拓展

在金矿航测遥感数据与井下测量数据融合及矿体三维建模过程中，存在诸多技术难点。一方面，航测遥感数据易受天气、光照等因素影响，导致影像数据质量下降，例如云雾遮挡会模糊地表地质特征，影响地物识别与特征提取。针对此问题，可采用多源遥感数据融合技术，结合卫星遥感数据和不同时段的航测影像，弥补单一数据的缺陷；同时，利用深度学习中的图像增强算法，如生成对抗网络（GAN），对低质量影像进行修复和增强，提升数据可用性。

另一方面，井下测量数据在复杂地质条件下，如巷道狭窄、矿体破碎区域，测量难度大且数据易出现误差。对此，可引入三维激光扫描技术，其能够快速、精确地获取井下空间的三维点云数据，完整呈现矿体及巷道的空间形态；结合惯性导航系统（INS），可在无 GPS 信号的井下环境中实现高精度定位与数据采集，减少因测量环境限制导致的误差。此外，在数据融合阶段，不同类型数据的语义差异也会影响融合效果，可通过构建统一的数据语义模型，利用本体论方法对航测遥感数据和井下测量数据进行语义标注与映射，实现数据的深度融合 。

七、新兴技术融合与未来发展趋势

随着科技的不断进步，人工智能、物联网等新兴技术与矿体三维建模的融合成为未来发展趋势。在数据采集环节，物联网传感器可实时、动态地获取矿区环境和矿体开采过程中的各类数据，如温度、湿度、应力变化等，这些数据与航测遥感和井下测量数据融合，能更全面地反映矿体状态。

在建模过程中，深度学习算法展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）可自动提取航测遥感影像中的地质特征，循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等，能有效处理具有时间序列特性的井下测量数据，实现对矿体动态变化的预测。此外，数字孪生技术可基于融合数据构建与真实金矿高度仿真的虚拟模型，不仅用于资源评估和开采设计，还能在虚拟环境中模拟开采过程，提前预判潜在风险，优化开采方案，为金矿的智能化开采提供有力支撑。

八、结论与展望

本研究提出的金矿航测遥感数据与井下测量数据融合的矿体三维建模方法，充分发挥了多源数据的优势，提高了矿体建模的准确性和可靠性。未来，随着传感器技术、数据处理技术和三维建模技术的不断发展，应探索引入更多类型的数据（如地球物理勘探数据）参与矿体建模，进一步完善数据融合算法和建模方法，为金矿资源的高效开发利用提供更强大的技术支撑。

参考文献

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