基于GIS技術(shù)的數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化研究

康 玲

（陽煤集團節(jié)能環(huán)保部，山西 陽泉045000）

長期的數(shù)字化礦山測量工作中累積了大量的數(shù)據(jù)信息，為了便于總結(jié)出測量數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律，更好地為數(shù)字化礦山建設提供依據(jù)，需要對數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)進行可視化處理[1]。傳統(tǒng)可視化方法得出的可視化結(jié)果層次細節(jié)顆粒度過低，無法清晰展示數(shù)字化礦山測量結(jié)果。GIS技術(shù)可以直接反映出礦山測量數(shù)據(jù)的數(shù)字化情況，以人工智能技術(shù)與之相融合，實時處理相關(guān)數(shù)據(jù)，進而獲取高重疊度影像數(shù)據(jù)，為數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化提供一個嶄新發(fā)展方向。因此，本文對數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化方法進行基于GIS技術(shù)的優(yōu)化設計，致力于通過GIS技術(shù)的實景三維模型，提高可視化結(jié)果的層次細節(jié)顆粒度，得到更為清晰的數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化結(jié)果。

1 GIS技術(shù)

GIS技術(shù)作為當下數(shù)字化礦山測量工作中應用較為廣泛的技術(shù)，在地質(zhì)測量以及礦山環(huán)境監(jiān)測方面取得了顯著成效。GIS技術(shù)具有較好的數(shù)據(jù)空間展示能力，有利于實時采集相關(guān)地理信息，并通過GIS技術(shù)的運算、分類、存儲等功能執(zhí)行對地理信息的管理操作。通過地理信息的坐標點位，展示其獨特的視覺化效果。因此，有必要將GIS技術(shù)應用在數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化方法中，展開優(yōu)化設計。

2 基于GIS技術(shù)的數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化方法

2.1 可視化處理原始數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)

在本文設計方法中，首先，采集原始數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)，再可視化處理原始數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)[2-3]。原始數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化處理具體流程，如圖1所示。

圖1 原始數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化處理流程圖

根據(jù)圖1所示，首先利用GIS技術(shù)中ArcSDE模塊的數(shù)據(jù)通路功能，確定圖層信息；再矢量化處理圖層信息；生成拓撲[4]?；贕IS技術(shù)中的Oracle對數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)中的空間信息屬性進行數(shù)據(jù)編碼，錄入空間信息屬性，將得出的空間信息與屬性數(shù)據(jù)相連，通過對圖幅的剪裁以及拼接，轉(zhuǎn)換空間信息坐標及投影，得到數(shù)字化礦山測量空間信息可視化處理的最終結(jié)果，完成原始數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)的可視化處理。

2.2 基于GIS技術(shù)搭建測量數(shù)據(jù)三維點云模型

在此基礎上，通過GIS技術(shù)中對數(shù)據(jù)的處理功能，首先，自校驗上述處理后的數(shù)據(jù)，通過GIS技術(shù)的二維影像自動恢復功能，形成數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)場景三維點云模型[5]?；贕IS技術(shù)搭建的測量數(shù)據(jù)三維點云模型具體示意圖，如圖2所示。

圖2 數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維點云模型

數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維點云模型，首先，利用GIS技術(shù)中SIFT特征提取算子提取數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)特征點，刪除相對較低區(qū)域的數(shù)據(jù)。而后，利用基于K-D樹的近似最鄰近算法進行粗匹配，提取出有價值的數(shù)據(jù)信息。在此基礎上，利用基于隨機抽取一致性框架的8點算法計算基本矩陣，剔除誤匹配點。最后，在完成數(shù)據(jù)處理步驟的基礎上，巧妙運用正向映射技術(shù)對校正后的數(shù)據(jù)進行高程模型成像，通過數(shù)次數(shù)據(jù)對比，刪減邊緣模糊數(shù)據(jù)，提煉數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)的空間信息特征。本文采用GIS三維點云模型的轉(zhuǎn)換接口轉(zhuǎn)換數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)的坐標系，為提高坐標系轉(zhuǎn)換效率，可利用編寫腳本的方式將度/分/秒的傳統(tǒng)格式轉(zhuǎn)換為十進制角度坐標格式，此過程，可通過方程式加以表示，其轉(zhuǎn)換公式為：

式（1）中，d指的是度，m指的是分，s指的是秒。

以此完成了對原始數(shù)據(jù)預處理。當完成了對于原始數(shù)據(jù)預處理后，為了便于識別，根據(jù)顏色及相關(guān)特征屬性，進行數(shù)據(jù)的排序編碼。在完成編碼的基礎上，根據(jù)映射函數(shù)與其的關(guān)系進行顏色標識的定義，以此更加清晰地展示出顏色在空間中的分布。在此基礎上，當測量數(shù)據(jù)屬性及所屬映射較為復雜時，可引入數(shù)據(jù)交互的方式，進行數(shù)據(jù)屬性與三維坐標點坐標的配對處理，通過信息窗口，表達數(shù)據(jù)屬性值，使交互的信息展示更為詳細，進而為數(shù)字礦山的開發(fā)提供更為準確的數(shù)據(jù)信息。在進行數(shù)字礦山多維信息可視化分析過程中，使用GIS技術(shù)，將點云模型中的數(shù)據(jù)與雷達監(jiān)測到的信息進行屬性關(guān)聯(lián)展示，整合具有相同特征的屬性值，全方位展示礦山雷達視圖，并通過繪制礦山地質(zhì)資源分布的方式，劃分地理資源密集所屬區(qū)域，從而多維度展示數(shù)據(jù)，實現(xiàn)測量數(shù)據(jù)三維可視化功能。

2.3 加載數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖

基于上述運用GIS技術(shù)搭建的測量數(shù)據(jù)三維點云模型，為剔除數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化重投影誤差，計算重投影誤差[6]。設重投影誤差的平方和的函數(shù)表達式為，則其計算公式，如公式（2）所示。

式（2）中：n指的是場景稀疏點云；j指的是數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)權(quán)重，通常情況下取值為1；v指的是最小化投影點；f指的是觀測圖像點；P指的是誤匹配點；C指的是數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)地理空間點橫坐標；X指的是數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)地理空間點縱坐標。通過式（2）可得出重投影誤差的平方和，滿足數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化處理的高精度要求?；诖?，直接獲取數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖?；贕IS技術(shù)的測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖，如圖3所示。

圖3 基于GIS技術(shù)的測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖

結(jié)合上頁圖1所示，加載數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖的具體流程為：首先，重復校正數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖的比例尺，形成對應的DEM、熱紅外線等數(shù)據(jù)，為數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化顯示提供多元化的數(shù)據(jù)源，通過全色數(shù)據(jù)的正射校正，配準數(shù)據(jù)[3]。其次，融合圖像分辨率，實現(xiàn)對數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖的增強以及調(diào)色。然后，通過多景影像的鑲嵌，對附加信息進行裝飾，加載數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)，并采用人工翻譯技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分類[7]。最后，針對一些潛在的數(shù)據(jù)分析其重點特征，通過對多元次數(shù)據(jù)的有效識別，根據(jù)成像結(jié)果劃分類型，提高數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)三維可視化立體圖的層次細節(jié)顆粒度。至此，實現(xiàn)基于GIS技術(shù)的數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化。

3 實例分析

3.1 實驗前期準備

本文實例分析選取某數(shù)字化礦山測量工作區(qū)進行實驗，地理坐標為東經(jīng)108°00′～109°10′、北緯34°10′～34°50′，涉及1∶50 000地形圖有13幅。本次實驗采用黑盒測試的方式，需要2臺服務器，測試IP地址段為196.56.25.214.01。根據(jù)數(shù)字化礦山實際測量情況，采樣點數(shù)為28 600，背景噪聲為30 dB。數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)集為Mawqer，共包含258 000個數(shù)據(jù)。本次實驗通過對數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)集進行可視化模擬，將測試指標設置為可視化層次細節(jié)顆粒度，層次細節(jié)顆粒度越高證明可視化方法的清晰度越高，包含的數(shù)據(jù)細節(jié)特征越多。先使用本文方法可視化處理測量數(shù)據(jù)，通過Krtydhsie測試可視化層次細節(jié)顆粒度，設為實驗組，記錄測試結(jié)果，后使用傳統(tǒng)方法可視化處理測量數(shù)據(jù)，設為對照組。

3.2 實驗結(jié)果分析與結(jié)論

采集實驗數(shù)據(jù)，實驗對比結(jié)果，如表1所示。

表1 可視化層次細節(jié)顆粒度對比表

通過表1可得出如下的結(jié)論：本文設計方法可視化層次細節(jié)顆粒度明顯高于對照組，可以滿足數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化處理高清晰度的需求。

4 結(jié)語

針對數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化方面的研究并不少見，但基于GIS技術(shù)的數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化方法設計是本文研究的亮點所在。通過實例分析結(jié)果表明，本文設計方法在保證數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化清晰度中的具體優(yōu)勢已經(jīng)顯現(xiàn)出來，有必要在現(xiàn)實中廣泛投入使用。通過基于GIS技術(shù)的數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化研究，希望能夠為數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的發(fā)展提供參考。在后期的發(fā)展中，應加大本文設計方法在數(shù)字化礦山測量數(shù)據(jù)可視化中的應用。