无人机遥感在矿山地形测绘中的应用研究

摘要：矿山地形测绘对资源开发、生态恢复及安全生产具有重要意义。随着无人机遥感技术的迅速发展，其高精度、高效率、低成本等优势使其在矿山测绘中得到广泛应用。本文探讨了无人机遥感在矿区测绘中的应用模式与技术路径，分析了数据获取、处理及成果表达的关键流程，结合传统测绘方法进行了对比研究。研究认为，无人机遥感在提升测绘精度、拓展覆盖区域及改善安全保障方面展现出良好的适应性与前景，为矿山测量数字化与智能化转型提供了有力支撑。

关键词：无人机遥感；矿山测绘；地形建模

传统矿山测绘方法受地形复杂、作业环境危险等因素影响，效率低、成本高。无人机遥感的引入为矿区测绘提供了更加灵活、安全与精细化的技术路径，已成为测绘领域的重要发展方向。本文从无人机平台选择、传感器配置到数据处理策略进行系统梳理，旨在构建适用于矿山地形复杂环境的遥感测绘方案，提升测量数据的应用价值与可靠性。

一、无人机遥感技术在矿山测绘中的基础应用框架

（一）矿山测绘场景对无人机平台配置的技术适配要求

矿区地形起伏较大且环境复杂，无人机平台需具备高机动性、强抗风性与负载能力。固定翼无人机因续航时间长适合大范围测绘，而多旋翼无人机则在局部精细测绘中更具优势。在矿山区域的飞行任务中，平台的垂直起降能力直接关系到作业安全和效率。任务负载方面需配备高分辨率可见光相机或轻型激光雷达，依据测绘精度需求选择不同类型的传感器。作业平台的抗干扰能力也决定其能否适应高反射、高粉尘的现场环境。稳定的飞控系统与导航模块是保障轨迹精确性与影像重叠率的基础。综合考虑环境条件、作业范围和精度标准，合理选型无人机平台并进行适配配置是确保后续遥感数据质量的关键。

（二）遥感影像获取中的航线规划与飞行参数优化

矿区地形坡度大、遮挡物多，航线设计需精确匹配地形特征，避免图像阴影与信息遮蔽现象。合理设定航向重叠度与旁向重叠度是获取完整地表纹理信息的基础，一般建议航向重叠不低于百分之七十，旁向重叠不少于百分之五十。飞行高度受限于所搭载传感器分辨率与地形起伏幅度，需在避免数据变形和信息丢失之间权衡选取。复杂地形区域应采用多段飞行与动态调整策略进行差异化设定。飞行速度也应控制在传感器有效曝光时间范围内，避免图像模糊和数据错位。航线整体应覆盖目标区域边缘冗余部分以利于后期拼接处理，并通过飞行仿真系统进行路径预演，保障作业任务的连续性与数据的一致性。

（三）数字高程模型与正射影像生成的数据处理流程

遥感影像采集完成后需开展严谨的数据预处理与三维建模流程。首先导入空三加密成果，通过地面控制点精化影像配准精度，确保数据空间定位的准确性。数字表面模型的构建依赖于密集匹配算法的性能，其精度直接影响后续高程表达与坡度分析效果。在处理过程中应剔除飞行遮挡区和高反差区域造成的噪声点，以提升点云的空间均匀性。正射影像生成阶段通过影像投影变换与地形校正技术消除摄影倾斜造成的几何畸变，使图像具备真实地理坐标参考。最终产品可用于地形测绘、断面分析、体积估算等作业，其精度与质量受控于飞行参数、算法参数设置及现场控制点布设的合理性。

二、无人机遥感在矿区测绘中的精度提升与实用优化路径

（一）多视影像叠加下三维点云密度控制与地形还原精度分析

多视角影像技术通过不同角度获取重叠区域的图像，有助于生成高密度三维点云，在矿区测绘中对地形还原具有重要作用。点云密度与影像分辨率、飞行高度、重叠度等因素密切相关，高密度点云虽能提高建模精度，但在处理时易增加冗余噪声和计算负担。因此，需通过影像采集参数的动态优化和区域差异化设置，平衡点云密度与系统运算资源之间的关系。在构建三维地形模型过程中，影像匹配算法需增强对不规则地貌纹理特征的提取能力，保证模型边界与细节表达的清晰度。精度验证可采用控制点与测区实测高程对比方式，量化点云模型的垂向与平面误差，并建立标准化的评价体系，对点云生成结果进行持续调整和优化，提升整体测绘质量。

（二）复杂地貌条件下无人机遥感误差源识别与校正策略

矿山地貌复杂、坡度多变，遥感测绘在数据获取与处理过程中容易受到多种误差因素影响。飞行轨迹偏移、传感器姿态变化、地面反射干扰等因素均可能导致图像畸变与高程误差。在飞行前需结合地形特征进行路径仿真，通过设置姿态控制参数抑制非稳定飞行引发的图像模糊。在数据处理阶段，应引入影像重投影与平差算法，对地形阴影区与光照不均区域进行局部优化，避免图像拼接错位。同时，应借助地面控制点对像控精度进行多层次校核，构建高精度基准框架，为误差校正提供空间基准依据。对比图像重建结果与实际地貌形态的偏差分布，可进一步识别误差集中区域，实施区域化误差抑制策略，从整体提升模型还原的准确性与适应性。

（三）高程数据与实际断面对比中的评价指标与结果验证

遥感测绘生成的高程数据在矿区体积估算、工程控制及边坡分析中具有核心作用，其精度需通过与实际断面数据的比对进行有效评估。选取具有代表性的采空区、边坡段等区域作为比对样本，采用全站仪或GNSS设备实测剖面线数据，并与点云生成的数字高程模型进行逐点比对。对比指标包括垂向高差、剖面线重合度、误差均值与标准差等，通过绘制误差分布图识别高误差集中带，剖析其产生机制。实测数据还可用于构建控制剖面网络，提升遥感模型的校准精度。在矿区边坡或运输道路区域的连续剖面分析中，通过断面拟合与曲率判断可进一步验证遥感数据的地貌表达能力。

（四）遥感成果在边坡监测与生态修复中的集成应用实践

边坡稳定性与生态修复状况是矿山安全与环境治理的重点领域，遥感成果在这两个方面的集成应用可有效提升管理效率。通过高频率影像采集建立时间序列模型，实现边坡形变趋势的识别与预警信号捕捉。点云模型可辅助构建边坡剖面演变图，判断潜在滑移区域，为地质治理措施提供数据支持。在生态修复评估中，正射影像结合植被指数分析可判定植被覆盖程度变化，为绿化进程评估提供直观依据。数字高程模型还可用于设计雨水流向模拟与土地整形方案，支撑生态设计方案优化。在多期遥感成果基础上，通过变化检测与趋势分析技术，对边坡与生态恢复过程进行动态评价，实现遥感成果由静态测绘向动态管理的转化，强化其在矿区综合治理中的应用价值。

（五）无人机遥感测绘成果的信息管理与二次利用机制探析

无人机遥感测绘形成的点云数据、影像成果与三维模型体量大、数据结构复杂，如何实现有效存储、管理与再利用成为亟需解决的问题。建立统一的数据命名与分级存储体系是管理工作的基础，按时间、区域与作业类型进行归档有助于提升检索效率。在管理平台中集成三维可视化功能，使管理者能够直观查看历史影像与模型变更情况，为决策提供依据。在数据利用方面，可结合GIS平台进行空间分析，将遥感成果与矿区生产管理系统对接，实现对运输路线、边界控制与储量管理的综合支撑。部分影像数据还可用于生成宣传材料与环境评估报告，扩大遥感成果的社会服务功能。

三、结束语

无人机遥感技术凭借灵活部署、高分辨率成像与智能处理能力，已成为矿山测绘中不可或缺的关键手段。在不断完善传感器性能与数据处理算法的背景下，其应用精度和作业效率将持续提升。未来，结合人工智能、大数据等手段构建的智能测绘系统将进一步推动矿山地形信息的实时感知与管理智能化，为绿色矿山与安全生产提供强有力的技术支撑。

参考文献：

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