現(xiàn)代無人機(jī)匹配紅外成像技術(shù)在煤礦勘測(cè)中的應(yīng)用

吳利群

（陽煤集團(tuán)新景公司調(diào)度室， 山西 陽泉 045400）

引言

煤炭火災(zāi)通常是煤炭等不可再生資源通過混合空氣引發(fā)的自燃，對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境、氣候和人身安全構(gòu)成巨大威脅。遙感技術(shù)由于其操作靈活的優(yōu)勢(shì)，在煤火調(diào)查和大規(guī)模數(shù)據(jù)采集應(yīng)用中有著近53年的悠久歷史。衛(wèi)星探測(cè)煤火數(shù)據(jù)已由世界各地的煤田的空間傳感器來實(shí)施，如NOAA-AVHRR（美國國家海洋和大氣管理局-進(jìn)階非常高分辨率輻射計(jì)）、MODIS（中等分辨率成像分光輻射計(jì)）、TM（專題制圖）、ETM+（增強(qiáng)專題制圖）和ASTER（Advanced星載熱輻射和反射輻射計(jì)）。然而，只有來自NOAA-AVHRR和MODIS的圖像可以確定煤的火災(zāi)亞像素級(jí)（其非常粗糙的空間尺寸和1 km的分辨率）。具有中等分辨率的Landsat TM和ETM+圖像通常用于檢測(cè)基于煤火災(zāi)變化算法和煤炭火區(qū)的自然休息提取方法的單通道地表溫度（LST）?；舻热耍?015）采用單窗口方法從TM/ETM+熱恢復(fù)LST數(shù)據(jù)，使用閾值技術(shù)識(shí)別煤火區(qū)并預(yù)測(cè)其蔓延煤田煤火方向。衛(wèi)星熱紅外（TIR）方法的優(yōu)勢(shì)在于檢測(cè)煤炭大面積起火能力，但由于煤火的檢測(cè)精度不是很高，存在空間分辨率較低的問題。所以目前急需一種簡單、快捷的煤礦勘測(cè)技術(shù)。

1 機(jī)載熱紅外遙感技術(shù)在煤礦熱異?？睖y(cè)中的應(yīng)用

機(jī)載熱紅外遙感技術(shù)具有快速處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，此外還具有高空間分辨率采集和覆蓋大面積勘測(cè)區(qū)域的能力，這些優(yōu)勢(shì)均可以有效地彌補(bǔ)上述方法的不足。王等教授（2004）等人曾經(jīng)報(bào)道過OMIS1（模塊化成像光譜儀）第107個(gè)波段（9 236.7 nm）的像素值在清晨與實(shí)地考察參考LST具有更好的線性關(guān)系，這更適合LST地圖生成。張歡等人（2004）通過密度切片方法從機(jī)載圖像中發(fā)出火焰提取了煤引起的熱異常，并得出8～12.5Hz的頻帶對(duì)于低溫?zé)崃縼碚f，夜間時(shí)煤火引起的異常的檢測(cè)精度最高，而日間3～5Hz的頻帶對(duì)煤火引起的亞像素高溫精度檢測(cè)最高。機(jī)載熱紅外遙感數(shù)據(jù)要求比衛(wèi)星圖像具有更高的飛行和處理成本，盡管它具有令人滿意的空間分辨率和覆蓋大面積的能力。

配備全球定位系統(tǒng)（GPS）和不同測(cè)量設(shè)備的無人駕駛飛行器（UAV）最近的發(fā)展已經(jīng)降低了收集圖像的成本。無人機(jī)由于具有更小的尺寸、質(zhì)量輕、靈活性高和在低空可靠的飛行性能，為遙感技術(shù)提供了補(bǔ)充工具，因此更適合制作大比例尺地圖。Vasterling和Meyer（2013）發(fā)現(xiàn)無人機(jī)熱成像可以使用手動(dòng)圖像鑲嵌的方法為難以進(jìn)入的煤礦陡峭的山坡特征提供更詳細(xì)的溫度分布圖。王雪峰等人（2015）通過采用高分辨率RGB確定地下煤火的位置圖像來識(shí)別地裂縫[1]。但是，僅僅根據(jù)彩色圖像中的地表裂縫確定所有煤礦地下火情，這一切均相當(dāng)困難。因此，筆者展示了檢測(cè)煤火的高質(zhì)量工作流程，即通過將無人機(jī)TIR圖像與自然彩色圖像相關(guān)聯(lián)來使用檢索LST。

2 無人機(jī)匹配紅外成像技術(shù)煤礦勘測(cè)中的實(shí)例研究實(shí)施過程

本文提供的實(shí)例煤礦位于中國的北部地區(qū)，其海拔為1 200～1 400m。該煤礦開采包括侏羅紀(jì)煤層在內(nèi)的11個(gè)可行接縫煤層。空氣加速通過地面進(jìn)入地下煤層之間的表面裂縫循環(huán)引發(fā)煤火災(zāi)。這些裂縫是在非法和小規(guī)模采煤活動(dòng)期間由淺層開采和弱屋頂結(jié)構(gòu)引起的。

在這項(xiàng)研究中，四軸直升機(jī)無人機(jī)平臺(tái)（見下頁圖1）的開發(fā)是為了承載可視攝像頭和熱紅外攝像頭進(jìn)行遙感操作。無人機(jī)質(zhì)量為2.6 kg，包括電池和攝像頭，并且飛行時(shí)間大約為20 min。安裝在quadcopter下的Sony ILCE-6000用于捕捉RGB圖像和FLIR Tau2 324相機(jī)用于捕捉熱紅外視頻。該索尼相機(jī)的焦距為20mm，像素為23.5mm×15.6mm，尺寸為3.9μm。FLIR傳感器是基于非制冷微測(cè)輻射熱計(jì)的焦平面陣列在9 Hz的速率下熱靈敏度小于50mK，提供13mm的鏡頭，324×256像素，像素尺寸為25μm，14位傳感器未校準(zhǔn)輻射亮度和光譜響應(yīng)范圍為7.5～13.5μm[2]。在飛行任務(wù)期間，無人機(jī)根據(jù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行控制，該系統(tǒng)提供自動(dòng)GPS導(dǎo)航，飛行速度為5m/s，并計(jì)劃固定在相對(duì)高度200m航點(diǎn)。在太陽下分別收集RGB顏色和熱圖像（天氣條件：晴朗）。另一個(gè)TIR圖像采集活動(dòng)于當(dāng)?shù)匾雇磉M(jìn)行（有強(qiáng)風(fēng)）。

圖1 四軸直升機(jī)無人機(jī)平臺(tái)（配：攝像頭和熱紅外攝像頭進(jìn)行遙感操作）

3 結(jié)果和分析

為了驗(yàn)證使用TIR技術(shù)的煤火檢測(cè)的準(zhǔn)確性，有180個(gè)不同的由手持GPS設(shè)備定位來自裂縫或孔洞的火點(diǎn)或煙點(diǎn)，位置精度為3～5m。如圖2所示，三角形，方框形和圓形框表示公認(rèn)的煤火區(qū)，用于調(diào)查火點(diǎn)或煙霧斑點(diǎn)。編號(hào)從1到11被用來描述每個(gè)地區(qū)發(fā)生煤火情況。茂密的草地和陡峭的小山太多而無法發(fā)現(xiàn)這些火點(diǎn)。因此，三次調(diào)查足以確定這些明顯的火點(diǎn)或煙點(diǎn)。在這種情況下，被調(diào)查的地方被認(rèn)為是如果二者之間的距離小于3m，則與煤炭火災(zāi)區(qū)域重疊手持GPS的最小誤差位置。明顯火點(diǎn)與火災(zāi)區(qū)重疊比例分別為78.33%、92.78%和83.89%。

根據(jù)TIR圖像，需要檢測(cè)地下發(fā)現(xiàn)的潛在煤火區(qū)以確定是否存在火災(zāi)。圖2-2中包括道路在內(nèi)的1號(hào)消防區(qū)域，曾經(jīng)有幾個(gè)非法坑口小礦；來自2號(hào)地區(qū)中心的房屋形狀表明被遺棄寺廟。這也得到了當(dāng)?shù)卮迕竦淖C實(shí)，他們描述了煤火發(fā)生的事實(shí)從裂縫點(diǎn)燃了這座寺廟；3號(hào)高溫?zé)崃Ξ惓?，使用Fluke Ti400熱像儀驗(yàn)證了4號(hào)和9號(hào)火災(zāi)區(qū)域。有些如電燈（第5號(hào)，第6號(hào)和第7號(hào)地區(qū)）和變壓器（第8號(hào)）地區(qū)）于晚上從住宅用地取消到電加熱面罩。大多數(shù)未被發(fā)現(xiàn)的火災(zāi)區(qū)域，例如圍繞著的2號(hào)地區(qū)小火洞方塊區(qū)更可能受到陸地表面弱熱異常的誘導(dǎo)。這些火洞的直徑通常比收集的熱圖像（37 cm）的分辨率小得多。總而言之，推斷是合理的，圖2-3中火災(zāi)區(qū)域的檢測(cè)精度達(dá)到92.78%[3]。

圖2 無人機(jī)匹配紅外成像技術(shù)在煤礦火情勘測(cè)中的實(shí)例

如圖2-1所示，有26個(gè)調(diào)查點(diǎn)發(fā)生火災(zāi)不符合第2區(qū)北部確定的火災(zāi)區(qū)域，而南部已確定的火災(zāi)區(qū)域與實(shí)地調(diào)查點(diǎn)有較好的重疊。所有這些異常發(fā)現(xiàn)的火災(zāi)地區(qū)都可能受到太陽能白天LST增量的輻射干擾引起。在這種情況下，檢測(cè)到的圖2-1中的煤炭火災(zāi)區(qū)域準(zhǔn)確性可能不到78.33%。

從圖2-3可以看出，與圖2-1類似，確定的火災(zāi)區(qū)域在北部，似乎大部分被調(diào)查點(diǎn)與南部公認(rèn)的火區(qū)相匹配。此外，與之形成鮮明對(duì)比圖3，2號(hào)、7號(hào)和9號(hào)區(qū)域太陽能采暖地面的影響增加了更多的誤報(bào)。此外，與之形成鮮明對(duì)比，前兩張圖顯示，檢測(cè)到的火災(zāi)區(qū)域傾向于在東南部延伸是由于受到西北風(fēng)的影響（風(fēng)速為4.1m/s）。因此，圖2-3中火災(zāi)區(qū)域的檢測(cè)精度不高于83.89%。

4 結(jié)語

本文研究結(jié)果顯示：從夜間熱像認(rèn)識(shí)煤火區(qū)能夠更好地檢測(cè)火災(zāi)區(qū)域，精度達(dá)到92.78%。這主要是消除了太陽輻射的影響。另外，消除夜晚由于電力設(shè)施造成的虛假火災(zāi)區(qū)域?qū)⑻岣呙夯饏^(qū)檢測(cè)的精度。表明提高TIR圖像的分辨率有助于獲得更精確的弱小煤火區(qū)的識(shí)別結(jié)果。