CN110096803A - 煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法 - Google Patents
煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110096803A CN110096803A CN201910360612.4A CN201910360612A CN110096803A CN 110096803 A CN110096803 A CN 110096803A CN 201910360612 A CN201910360612 A CN 201910360612A CN 110096803 A CN110096803 A CN 110096803A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- subsidence
- subsidence area
- water
- waters
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 61
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000003643 water by type Substances 0.000 title claims abstract description 22
- 238000005065 mining Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000012876 topography Methods 0.000 title claims description 13
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical compound [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 2
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法，涉及测绘科学与技术领域，该方法包括以下步骤：步骤1.收集矿区沉陷前地图与沉陷后地图，圈定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置；步骤2、在圈定的沉陷区范围外任选一个区域作为工作基点，并在基点布设RTK基准站；步骤3、在沉陷区水域边缘位置处放置可进行水下地形勘测及带避障雷达的无人船；步骤4、设定航线轨迹；步骤5、建立RTK基准站和无人船信号连接；步骤6、进行水下地形勘测；步骤7、由RTK基准站获取无人船所测的水下地形勘测数据；本发明可有效地提高沉陷区水下地形勘测效率和准确率，实现了水资源量的便捷测算。
Description
技术领域
本发明涉及测绘科学与技术领域，尤其涉及一种煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法。
背景技术
煤矿沉陷区是地下煤炭被采出后，将在原位形成采空区，随着采空区面积增大，上覆岩层将会发生移动与变形，当采空区面积达到一定程度后，上覆岩层的变形和破坏将会影响到地表，引起地面沉陷，地下水会不断的漫入地面，或随着时间的推移，雨雪的汇入，最终形成一块沉陷区域，随着掘进面的加大，沉陷区也随之加大，地表的积水也不断的加深，对地表的测量工作造成一定的困难。
传统的测量方法需要在沉陷区设置大量的标记点，并人工操作设备进行持续测量，耗费大量的人力物力，且所测量的数据误差大，后期计算水资源量计算过程繁琐。
因此，如何解决现有技术的问题，是急需解决的。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法，以解决现有技术中人工测量工作量大、数据准确率低等问题。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明提供一种煤矿沉陷水域水下地形勘测方法，该方法包括以下步骤：
步骤1.收集矿区沉陷前地图与沉陷后地图，圈定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置；
步骤2、在圈定的沉陷区范围外任选一个区域作为工作基点，并在基点布设RTK基准站；
步骤3、在沉陷区水域边缘位置处放置可进行水下地形勘测及带避障雷达的无人船；
步骤4、设定可避开步骤1中确定的沉陷区内各种建筑物位置及露出沉陷区水面以上的建筑物位置的无人船航线轨迹；
步骤5、建立RTK基准站和无人船信号连接；
步骤6、开启RTK基准站和无人船进行水下地形勘测；
步骤7、由RTK基准站获取无人船所测的水下地形勘测数据。
进一步，在步骤6之前还包括手动遥控无人船在沉陷区水域边缘进行航线一圈确定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置，确定其范围并修正步骤4设定的航线轨迹。
本发明还提供一种根据上述方法获取的沉陷区水下地形勘测数据进行水资源计算的方法，该方法包括以下步骤：
步骤A、对获取的水下地形勘测数据进行噪声处理，对其水深点进行滤波处理，滤波处理完成后，进行水深数据采样，获得沉陷水域影像数据；
步骤B、将沉陷水域影像数据导入ArcGIS软件中，绘制水涯线，设置水涯线的高程为沉陷水域水面高程；
步骤C、令沉陷水域各点的水底高程为水面高程减去该点所测的水深数据；
步骤D、基于水涯线高程和水底高程的数据在ArcGIS软件中创建水底TIN模型；
步骤E、将建好的TIN模型转换为基于格栅的DEM模型，计算获得沉陷水域的水资源量。
进一步，步骤A中滤波方法具体为中值滤波法、加权平均法和统计学方法三种方法中的一种。
进一步，所述中值滤波法具体为用某个水深点的前N个点和后N个点的水深数据的平均值，作为该水深点的水深数据。
进一步，所述加权平均法具体为将某个水深点的前2个点和后2个点的水深数据按照一定的比重进行计算，作为该水深点的水深数据。
进一步，所述统计学方法具体为根据水深值变化规律推算出改正后的水深数据
本发明相比现有技术具有以下优点：
本发明提供一种煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法，通过无人船进行沉陷区水域面积测量有效的降低了人力成本，同时针对矿区沉陷区特有的地理环境针对性的设定了无人船航线轨迹，可有效提高设备的安全性和测量准确性；通过将无人船测量的数据转化至ArcGIS软件中，进行沉陷区水资源量的有效计算，避免了传统计算准确率低、效率低的弊端，提高了测算效率和准确率。
附图说明
图1为安徽省淮南市谢桥矿沉陷区无人船勘测得到的水下地形图。
图2为某水库的水下地形图；
图3为无人船勘测得数据噪声处理后导入ArcGIS软件数据示意图；
图4为水涯线图；
图5为TIN模型图；
图6为基于栅格的DEM模型图。
具体实施方式
下面，举实施例说明本发明，但是，本发明并不限于下述的实施例。
在本实施例中，以安徽省淮南市谢桥矿为例，该矿区沉陷水域较大，使用其他设备勘测地下水形工作量非常之大，耗费大，在本实施例中采用无人船装备来勘测
具体实施方案：
步骤1.收集矿区沉陷前地图与沉陷后地图，圈定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置；
步骤2、在圈定的沉陷区范围外任选一个区域作为工作基点，并在基点布设RTK基准站；
即确定研究区为淮南顾桥矿区沉陷水域，在顾桥矿区域查寻高等级控制点，控制点个数为能控制住该区域最适，在每个控制点架设RTK双频接收机，观测2个小时为一时段，连续观测3时段，通过HGO软件获取该区域的转换四参数；
在未受沉陷水域干扰的区域内控制点上架设RTK基准站，输入坐标并设置事先求取的参数，在内置网络下工作；
步骤3、在沉陷区水域边缘位置处放置可进行水下地形勘测及带避障雷达的无人船；
且在进行测量之前，需要对无人船装备上RTK接收机和测深仪进行设置及连接，使其无人船上的RTK接收机参数与RTK基准站完全一致，检查信号是否传输正常；
步骤4、设定可避开步骤1中确定的沉陷区内各种建筑物位置及露出沉陷区水面以上的建筑物位置设置无人船航线轨迹；
在本实施例中，手动遥控无人船在沉陷区水域边缘进行航线一圈确定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置，确定其范围并修正步骤4设定的航线轨迹；
步骤6、开启RTK基准站和无人船进行水下地形勘测；
步骤7、由RTK基准站获取无人船所测的水下地形勘测数据。
通过上述步骤得到的水下地形如图1所示，水下地形起伏较大，采用插值函数或拟合函数来对控制测量点进行插值处理明显不符合，图2是某水库的水下地形，水下地形起伏平缓，对于某水库可以采用传统的方法来勘测。对于矿区的沉陷的水域而言，采用无人船装备具有明显的优势。
步骤8、通过自带的HiMax软件，对其水深数据进行噪声处理，输出为.csv数据格式。水面高程减去水深即为水底高程，将测深数据导入ArcGIS软件中，如图3所示。
步骤9、DEM模型建立
在无人机采集的正射影像提取的沉陷水域范围上绘制水涯线，如图4所示，基于水底高程和水面高程构建TIN模型，如图5所示，将创建的TIN模型转换为基于栅格的DEM模型，如图6所示，利用体积计算功能，计算出研究区域的水资源量。
本发明与常规河流、湖泊水资源计算方法相比，充分考虑到采煤沉陷区与天然湖泊和人工水库的差异，解决了由不规律的沉陷水域地形和采煤区特有的人文环境导致的沉陷水域计算水资源量困难。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种煤矿沉陷水域水下地形勘测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1.收集矿区沉陷前地图与沉陷后地图，圈定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置；
步骤2、在圈定的沉陷区范围外任选一个区域作为工作基点，并在基点布设RTK基准站；
步骤3、在沉陷区水域边缘位置处放置可进行水下地形勘测及带避障雷达的无人船；
步骤4、设定可避开步骤1中确定的沉陷区内各种建筑物位置及露出沉陷区水面以上的建筑物位置的无人船航线轨迹；
步骤5、建立RTK基准站和无人船信号连接；
步骤6、开启RTK基准站和无人船进行水下地形勘测；
步骤7、由RTK基准站获取无人船所测的水下地形勘测数据。
2.根据权利要求1所述的一种煤矿沉陷水域水下地形勘测方法，其特征在于，在步骤6之前还包括手动遥控无人船在沉陷区水域边缘进行航线一圈确定沉陷区范围、沉陷区内的各种建筑物位置以及露出沉陷区水面以上的建筑物位置，确定其范围并修正步骤4设定的航线轨迹。
3.一种根据权利要求2所述方法获取的沉陷区水下地形勘测数据进行水资源计算的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤A、对获取的水下地形勘测数据进行噪声处理，对其水深点进行滤波处理，滤波处理完成后，进行水深数据采样，获得沉陷水域影像数据；
步骤B、将沉陷水域影像数据导入ArcGIS软件中，绘制水涯线，设置水涯线的高程为沉陷水域水面高程；
步骤C、令沉陷水域各点的水底高程为水面高程减去该点所测的水深数据；
步骤D、基于水涯线高程和水底高程的数据在ArcGIS软件中创建水底TIN模型；
步骤E、将建好的TIN模型转换为基于格栅的DEM模型，计算获得沉陷水域的水资源量。
4.一种根据权利要求3所述方法获取的沉陷区水下地形勘测数据进行水资源计算的方法，其特征在于，步骤A中滤波方法具体为中值滤波法、加权平均法和统计学方法三种方法中的一种。
5.一种根据权利要求4所述方法获取的沉陷区水下地形勘测数据进行水资源计算的方法，其特征在于，所述中值滤波法具体为用某个水深点的前N个点和后N个点的水深数据的平均值，作为该水深点的水深数据。
6.一种根据权利要求4所述方法获取的沉陷区水下地形勘测数据进行水资源计算的方法，其特征在于，所述加权平均法具体为将某个水深点的前2个点和后2个点的水深数据按照一定的比重进行计算，作为该水深点的水深数据。
7.一种根据权利要求4所述方法获取的沉陷区水下地形勘测数据进行水资源计算的方法，其特征在于，所述统计学方法具体为根据水深值变化规律推算出改正后的水深数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910360612.4A CN110096803B (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910360612.4A CN110096803B (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110096803A true CN110096803A (zh) | 2019-08-06 |
| CN110096803B CN110096803B (zh) | 2021-09-10 |
Family
ID=67446540
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910360612.4A Active CN110096803B (zh) | 2019-04-30 | 2019-04-30 | 煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110096803B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110750866A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-02-04 | 中国矿业大学 | 一种利用无人机技术快速获得矿区开采沉陷预计参数的方法 |
| CN110824526A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-02-21 | 淮南矿业(集团)有限责任公司 | 一种用于煤矿沉陷区水资源监测的新型水域测量机器人 |
| CN111080788A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-28 | 珠海云洲智能科技有限公司 | 一种海底地形绘制方法及装置 |
| CN114137566A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-04 | 辽宁工程技术大学 | 一种积水沉陷盆地岩移参数反演方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100734814B1 (ko) * | 2006-08-03 | 2007-07-03 | 디에스엠이 유텍 주식회사 | 자율운항무인선박 |
| CN106969751A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-07-21 | 西安科技大学 | 一种基于无人机遥感的采煤地表沉陷量监测计算的方法 |
| CN109163709A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-08 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种无人船一体化水下地形的测量方法 |
| CN109253717A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-22 | 安徽大学 | 一种矿区地表沉降三维激光扫描地表沉降监测设站方法 |
-
2019
- 2019-04-30 CN CN201910360612.4A patent/CN110096803B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100734814B1 (ko) * | 2006-08-03 | 2007-07-03 | 디에스엠이 유텍 주식회사 | 자율운항무인선박 |
| CN106969751A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-07-21 | 西安科技大学 | 一种基于无人机遥感的采煤地表沉陷量监测计算的方法 |
| CN109163709A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-08 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种无人船一体化水下地形的测量方法 |
| CN109253717A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-22 | 安徽大学 | 一种矿区地表沉降三维激光扫描地表沉降监测设站方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| JAMES R. MCFARLANE等: "Autonomous Underwater Vehicle operations in the Arctic", 《IEEE XPLORE》 * |
| 杨瀚等: "无人船测绘系统对大宁水库的水下地形测绘", 《北京测绘》 * |
| 梁昭阳: "无人船测量系统在水库地形测量中的应用", 《城市勘测》 * |
| 武雄等: "水体下采煤引发的地表坍塌规律实测技术", 《矿山压力与顶板管理》 * |
| 陈南南等: "矿山开采沉陷动态参数预计方法的探讨", 《北京测绘》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110750866A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-02-04 | 中国矿业大学 | 一种利用无人机技术快速获得矿区开采沉陷预计参数的方法 |
| CN110750866B (zh) * | 2019-09-17 | 2022-04-26 | 中国矿业大学 | 一种利用无人机技术快速获得矿区开采沉陷预计参数的方法 |
| CN110824526A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-02-21 | 淮南矿业(集团)有限责任公司 | 一种用于煤矿沉陷区水资源监测的新型水域测量机器人 |
| CN111080788A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-28 | 珠海云洲智能科技有限公司 | 一种海底地形绘制方法及装置 |
| CN111080788B (zh) * | 2019-12-20 | 2023-09-29 | 珠海云洲智能科技股份有限公司 | 一种海底地形绘制方法及装置 |
| CN114137566A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-03-04 | 辽宁工程技术大学 | 一种积水沉陷盆地岩移参数反演方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110096803B (zh) | 2021-09-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110096803A (zh) | 煤矿沉陷水域水下地形勘测及水资源计算的方法 | |
| CN111339711B (zh) | 一种小流域设计洪水推求方法 | |
| CN108288059B (zh) | 一种基于高分辨率遥感技术的建筑垃圾监测方法 | |
| CN110686653B (zh) | 无地面水文数据支持的水库蓄水变化量遥感监测方法 | |
| CN111257870B (zh) | 一种利用InSAR监测数据的采煤沉陷积水区水下地形反演方法 | |
| CN109579791B (zh) | 一种快速高效水土保持淤地坝调查与评估方法 | |
| CN103791890A (zh) | 一种滩涂湿地地形快速测量的遥感遥测方法 | |
| CN112926468A (zh) | 一种潮滩高程自动提取方法 | |
| CN113836740B (zh) | 一种高潜水位采煤沉陷积水区历史空间信息计算方法 | |
| WO2024212435A1 (zh) | 采煤沉陷积水区水资源调查方法及系统 | |
| CN112766721B (zh) | 一种淤地坝规划选址和规模估算方法 | |
| CN109341665B (zh) | 一种淤地坝淤积状况调查系统和方法 | |
| Khojiakbar et al. | Water reservoir area and volume determination using geoinformation technologies and remote sensing | |
| CN115479642A (zh) | 一种河流断面流量的实时快速监测方法 | |
| CN109853580B (zh) | 基于摄影测量的明挖基坑施工管理方法 | |
| CN114089371B (zh) | 一种利用激光Lidar技术估算喀斯特地区地下土壤漏失量的方法 | |
| CN115170952A (zh) | 一种水库坝体渗流安全在线自动监测系统 | |
| CN215068245U (zh) | 一种融合三维实景用于土方淤泥的快速测算的模型 | |
| CN117723120B (zh) | 获取和监测长序列连续自然河流流量的遥感水文站方法 | |
| Zhang et al. | Quality of terrestrial data derived from UAV photogrammetry: A case study of Hetao irrigation district in northern China | |
| Czuba et al. | Changes in sediment volume in Alder Lake, Nisqually River Basin, Washington, 1945–2011 | |
| CN117607138A (zh) | 喀斯特矿区开挖边坡的细沟侵蚀监测方法、装置及介质 | |
| White | Utilization of LIDAR and NOAA's vertical datum transformation tool (VDatum) for shoreline delineation | |
| Liu | Shoreline mapping and coastal change studies using remote sensing imagery and LIDAR data | |
| CN103177255A (zh) | 一种基于多分辨率数字高程模型的潮间带提取方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |