基于无人机与植被指数的排土场DEM模型构建关键技术

摘要：

露天煤矿排土场具有地形复杂、堆存松散、异质性强等特点,长期存在整体非均匀沉降、边坡失稳变形、蠕动等地质环境问题.因此,掌握排土场精确地形数据是保证其地质稳定性的基础,然而传统地形测量技术难以满足高精度需求;无人机低空摄影测量所获地形数据虽分辨率高,但受地表植被影响导致垂直精度不足.针对这一问题,提出基于可见光植被指数-植被高度回归模型的地形数据获取方法,即利用回归模型对无人机摄影测量获取的地表高程值进行修正以提高垂直精度.以宝日希勒露天煤矿外排土场北坡为研究对象,利用无人机摄影测量技术获取研究区初始地形和正射影像数据,再基于可见光建立植被指数-植被高度回归模型对初始高程值进行优化.实验表明:可见光植被指数与植被高度具有较好的相关关系,基于不同波段建立的植被指数对植被高度的估算精度存在较大差异,其中利用红绿蓝3个波段建立的植被指数EXG模型(R2=0.952)和RGBVI模型(R2=0.95)具有较高的拟合精度.结合可见光植被指数-植被高度修正模型可提高无人机摄影测量获取的地形数据精度,研究区检查点均方根误差由0.111 m减小到0.045 m.与传统GP S RTK地形测量技术相比,此方法在地形复杂处精度更高,在中小尺度上获取高精度地形数据具有较大优势.

关键词：排土场、植被指数、露天煤矿、地形测量、无人机、摄影测量技术

所属期刊栏目：44

分类号：P237;TD824(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划资助项目;国家重点基础研究发展计划973资助项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3849-3858