工程科学学报 Chinese Journal of Engineering 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 王昆杨鹂吕文生诸利一于广明 Current status and development trend of UAV remote sensing applications in the mining industry WANG Kun,YANG Peng,L Wen-sheng.ZHU Li-yi,YU Guang-ming 引用本文： 王昆，杨鹏，吕文生，诸利一，于广明.无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势.工程科学学报，2020,42(9：1085- 1095.doi:10.13374.issn2095-9389.2019.12.18.003 WANG Kun,YANG Peng,L Wen-sheng.ZHU Li-yi,YU Guang-ming.Current status and development trend of UAV remote sensing applications in the mining industry[J].Chinese Journal of Engineering,2020,42(9):1085-1095.doi:10.13374/j.issn2095- 9389.2019.12.18.003 在线阅读View online:https::/doi.org10.13374.issn2095-9389.2019.12.18.003 您可能感兴趣的其他文章 Articles you may be interested in 从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队 From collective flight in bird flocks to unmanned aerial vehicle autonomous swarm formation 工程科学学报.2017,393：317htps:/ldoi.org10.13374.issn2095-9389.2017.03.001 仿鸿雁编队的无人机集群飞行验证 Verification of unmanned aerial vehicle swarm behavioral mechanism underlying the formation of Anser cygnoides 工程科学学报.2019,41(12：1599htps:1doi.org10.13374.issn2095-9389.2018.12.18.001 基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法 Cooperative search for multi-UAVs via an improved pigeon-inspired optimization and Markov chain approach 工程科学学报.2019,41(10：1342htps:/doi.org10.13374.issn2095-9389.2018.09.02.002 基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪 Drone identification and location tracking based on YOLOv3 工程科学学报.2020,42(4：463 https:/1doi.org/10.13374.issn2095-9389.2019.09.10.002 基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法 Object-oriented remote sensing image segmentation based on automatic multiseed region growing algorithm 工程科学学报.2017,3911)：1735htps:1oi.org/10.13374j.issn2095-9389.2017.11.017 金属矿深部开采现状与发展战略 Current status and development strategy of metal mines 工程科学学报.2019,41(4：417htps:/1doi.org/10.13374.issn2095-9389.2019.04.001
无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 王昆 杨鹏 吕文生 诸利一 于广明 Current status and development trend of UAV remote sensing applications in the mining industry WANG Kun, YANG Peng, L Wen-sheng, ZHU Li-yi, YU Guang-ming 引用本文: 王昆, 杨鹏, 吕文生, 诸利一, 于广明. 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势[J]. 工程科学学报, 2020, 42(9): 1085- 1095. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2019.12.18.003 WANG Kun, YANG Peng, L Wen-sheng, ZHU Li-yi, YU Guang-ming. Current status and development trend of UAV remote sensing applications in the mining industry[J]. Chinese Journal of Engineering, 2020, 42(9): 1085-1095. doi: 10.13374/j.issn2095- 9389.2019.12.18.003 在线阅读 View online: https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.12.18.003 您可能感兴趣的其他文章 Articles you may be interested in 从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队 From collective flight in bird flocks to unmanned aerial vehicle autonomous swarm formation 工程科学学报. 2017, 39(3): 317 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2017.03.001 仿鸿雁编队的无人机集群飞行验证 Verification of unmanned aerial vehicle swarm behavioral mechanism underlying the formation of Anser cygnoides 工程科学学报. 2019, 41(12): 1599 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2018.12.18.001 基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法 Cooperative search for multi-UAVs via an improved pigeon-inspired optimization and Markov chain approach 工程科学学报. 2019, 41(10): 1342 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2018.09.02.002 基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪 Drone identification and location tracking based on YOLOv3 工程科学学报. 2020, 42(4): 463 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.09.10.002 基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法 Object-oriented remote sensing image segmentation based on automatic multiseed region growing algorithm 工程科学学报. 2017, 39(11): 1735 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2017.11.017 金属矿深部开采现状与发展战略 Current status and development strategy of metal mines 工程科学学报. 2019, 41(4): 417 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.04.001
工程科学学报.第42卷，第9期：1085-1095.2020年9月 Chinese Journal of Engineering,Vol.42,No.9:1085-1095,September 2020 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.12.18.003;http://cje.ustb.edu.cn 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 王 昆，杨鹏2,3)四，吕文生》，诸利一》，于广明) 1)山东科技大学能源与矿业工程学院，青岛2665902)北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室，北京1001013)北京科技大学土 木与资源工程学院.北京1000834)青岛理工大学土木工程学院.青岛266033 ☒通信作者，E-mail:yangpeng@buu.edu.cn 摘要无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析 的新兴技术.本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应 用场景与实际案例.结合当前技术供给短板分析发展态势.研究表明：(1)无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采 集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势：(2)当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、 灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治：(3)规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景 是技术应用发展趋势.无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分 关键词无人机：遥感：摄影测量：矿业：智慧矿山 分类号TD77.1 Current status and development trend of UAV remote sensing applications in the mining industry WANG Kun,YANG Peng,LU Wen-sheng,ZHU Li-yi,YU Guang-ming 1)College of Energy and Mining Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China 2)Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering,Beijing Union University,Beijing 100101,China 3)School of Civil and Resource Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 4)School of Civil Engineering,Qingdao University of Technology,Qingdao 266033,China Corresponding author,E-mail:yangpeng @buu.edu.cn ABSTRACT Unmanned aerial vehicle (UAV)remote sensing is a state-of-the-art technology that integrates UAV,remote sensing sensor,GPS differential positioning.communication,and other technologies to achieve rapid collection,processing,and analysis of geographic environmental information.UAV remote sensing is considered an important supplement of spaceborne remote sensing and is recently being widely used in the topographical surveying and mapping.precision agriculture,heritage inspection,and emergency rescue,etc.For the traditional mining industry,high-quality and real-time UAV remote sensing data can be obtained at reasonable costs and benefit the mining operations,particularly for numerous small-and medium-scale mining sites where equipments and professional expertise are expensive.However,application scenarios of UAV remote sensing in the mining industry are rarely reported and lack systematic review.Therefore,the definition,platform composition,current status,and general workflow of UAV remote sensing technology were summarized in this study.Then,through significant domestic and foreign literature surveys,the application scenarios and practical case studies of UAV remote sensing in the mining industry were systematically presented.Finally,the development trend was analyzed on the basis of the shortcomings of current technology.Results show that (1)UAV remote sensing technology has the 收稿日期：2019-12-18 基金项目：国家自然科学基金资助项目(51774045)：“十三五"国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804600)
无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 王 昆1)，杨 鹏2,3) 苣，吕文生3)，诸利一3)，于广明4) 1) 山东科技大学能源与矿业工程学院，青岛 266590 2) 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室，北京 100101 3) 北京科技大学土 木与资源工程学院，北京 100083 4) 青岛理工大学土木工程学院，青岛 266033 苣通信作者，E-mail：yangpeng@buu.edu.cn 摘 要 无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析 的新兴技术. 本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应 用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势. 研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采 集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、 灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景 是技术应用发展趋势. 无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分. 关键词 无人机；遥感；摄影测量；矿业；智慧矿山 分类号 TD77.1 Current status and development trend of UAV remote sensing applications in the mining industry WANG Kun1) ，YANG Peng2,3) 苣 ，LÜ Wen-sheng3) ，ZHU Li-yi3) ，YU Guang-ming4) 1) College of Energy and Mining Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China 2) Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering, Beijing Union University, Beijing 100101, China 3) School of Civil and Resource Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 4) School of Civil Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China 苣 Corresponding author, E-mail: yangpeng@buu.edu.cn ABSTRACT Unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing is a state-of-the-art technology that integrates UAV, remote sensing sensor, GPS differential positioning, communication, and other technologies to achieve rapid collection, processing, and analysis of geographic environmental information. UAV remote sensing is considered an important supplement of spaceborne remote sensing and is recently being widely used in the topographical surveying and mapping, precision agriculture, heritage inspection, and emergency rescue, etc. For the traditional mining industry, high-quality and real-time UAV remote sensing data can be obtained at reasonable costs and benefit the mining operations, particularly for numerous small- and medium-scale mining sites where equipments and professional expertise are expensive. However, application scenarios of UAV remote sensing in the mining industry are rarely reported and lack systematic review. Therefore, the definition, platform composition, current status, and general workflow of UAV remote sensing technology were summarized in this study. Then, through significant domestic and foreign literature surveys, the application scenarios and practical case studies of UAV remote sensing in the mining industry were systematically presented. Finally, the development trend was analyzed on the basis of the shortcomings of current technology. Results show that (1) UAV remote sensing technology has the 收稿日期: 2019−12−18 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（51774045）；“十三五”国家重点研发计划资助项目（2017YFC0804600） 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期：1085−1095，2020 年 9 月 Chinese Journal of Engineering, Vol. 42, No. 9: 1085−1095, September 2020 https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2019.12.18.003; http://cje.ustb.edu.cn
·1086 工程科学学报，第42卷，第9期 advantages of low costs,strong maneuverability,flexible data sampling settings,timeliness,repeatability,and high resolution.(2)The current applications of UAV remote sensing in the mining industry mainly include the operations management of open-pit mines,safety monitoring of tailing ponds,emergency rescue,environmental monitoring of mining areas,and prevention and control of slope disasters. (3)The development trend of UAV remote sensing technology application will include the standardization of UAV supervision, simplification of UAV control mode,augmentation of UAV endurance time,improvement of the quality of results,and further expansion of application scenarios.UAV remote sensing technology has broad application prospects in the mining industry and is bound to become an indispensable part of smart mines. KEY WORDS unmanned aerial vehicle;remote sensing;photogrammetry;mining industry;smart mine 无人机是指不需要驾驶员登机驾驶的遥控或 控制系统、遥控系统、辅助系统五部分组成.根据 可自主驾驶的飞行载具，最早用于军事侦察机、靶 动力系统特性可划分固定翼与旋翼型，固定翼型 机，经历21世纪初期商用市场开发，现已大规模 主要依靠延展的固定机翼提供升力，而旋翼型无 应用于农林植保、地理测绘、安防救援等领域山， 人机则依靠机臂上若干个电机驱动桨叶协同旋转 成为推动传统行业进步转型的强劲技术动力.遥 产生升力.在相同负载的情况下，固定翼无人机续 感技术是当前获取地理环境及其变化信息的首要 航表现通常显著优于旋翼型无人机，适用于电力 技术手段)无人机技术与遥感技术、差分定位技 巡检、地图测绘等大规模航测应用场景.在起飞 术、通信技术、摄影测量算法等前沿技术交叉融 场地需求方面，固定翼无人机大多需要开阔场地、 合催生了无人机遥感技术及其迅猛发展，该技术 平整跑道或弹射器供飞机滑行起降，而旋翼型无 可实现空间遥感信息的快速获取与建模分析，相 人机则相对灵活，只需一小片空地即可实现垂直 比于卫星遥感耗资巨大、重访周期过长、数据分 起降，能够胜任地形复杂区域测量任务.值得一提 辨率不足、获取不及时等问题，具有成本低廉、机 的是，瑞士Wingtra公司推出的WingtraOne无人机 动性强、数据采集灵活、时效性强等优势，被认为 充分结合两者优点，通过固定机翼前端2组旋转 是应对欠发达国家地区遥感数据短缺的有效解决 桨叶驱动实现垂直起降，克服了固定翼无人机起 方案)，在较小范围或飞行困难区域高分辨率影像 飞场地限制，爬升到指定高度后再切换姿态至固 快速获取方面具有明显优势，是卫星遥感、航空遥 定翼模式巡航，续航时间最高可达55min.此外， 感技术的重要补充.据Roosevelt!在土耳其西部 旋翼型无人机通常可灵活拆卸桨叶，尺寸上更加 地区地形测量实践研究，无人机遥感相比于传统 小巧、便携.当前市面上固定翼无人机主要有深 人工测量手段效率高出一个数量级，且数据密度 圳飞马机器人公司的F300、瑞士SenseFly公司的 至少高出两个数量级 eBee、比利时Trimble UAS公司的UX5、美国 然而，无人机遥感技术当前在矿业领域应用 Prioria公司的Maveric等，旋翼型无人机包括深圳 并不多见，且应用场景较为局限，对于该研究议题 大疆创新(DJI)公司的Phantom4、Inspire2、深圳 缺乏系统性调查论述.因此，本文在大面积调查国 飞马机器人公司的DI000、中国香港Yuneec公司 内外最新文献的基础上，系统介绍无人机平台类 的Typhoon H Plus、法国Parrot公司的Anafi等，主 型、技术现状及遥感工作流程，列举总结国内外学 要技术参数对比如表1所列. 者将该技术运用到露天矿生产管理、尾矿库安全 此外，随着我国军民融合战略深入执行，航天 监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防 空气动力技术研究院自主研发的大中型彩虹系列 治等场景的成功案例与前沿进展，并进一步结合 无人机在应急测绘、航空物探等民用领域得以成 当前智慧矿山建设、矿产资源绿色开发大背景下 功应用阿，该无人机采用活塞式发动机驱动，具备 的技术供给短板，分析展望无人机遥感技术革新 长航时、大载重等优势 发展方向及其在矿业领域应用前景，为该技术创 1.2搭载传感器类型 新应用研究与大规模推广提供参考 根据无人机平台的尺寸大小、载重能力及遥 感任务需求，搭载不同类型传感器.其中最为常见 无人机遥感技术概述 的是光学数码相机，采集影像序列经特征选取、影 1.1无人机平台 像匹配、点云生成等一系列处理生成遥感数据成 无人机平台通常由机架机身、动力系统、飞行 果，被称为无人机摄影测量.因使用门槛低、设备
advantages of low costs, strong maneuverability, flexible data sampling settings, timeliness, repeatability, and high resolution. (2) The current applications of UAV remote sensing in the mining industry mainly include the operations management of open-pit mines, safety monitoring of tailing ponds, emergency rescue, environmental monitoring of mining areas, and prevention and control of slope disasters. (3) The development trend of UAV remote sensing technology application will include the standardization of UAV supervision, simplification of UAV control mode, augmentation of UAV endurance time, improvement of the quality of results, and further expansion of application scenarios. UAV remote sensing technology has broad application prospects in the mining industry and is bound to become an indispensable part of smart mines. KEY WORDS unmanned aerial vehicle；remote sensing；photogrammetry；mining industry；smart mine 无人机是指不需要驾驶员登机驾驶的遥控或 可自主驾驶的飞行载具，最早用于军事侦察机、靶 机，经历 21 世纪初期商用市场开发，现已大规模 应用于农林植保、地理测绘、安防救援等领域[1] ， 成为推动传统行业进步转型的强劲技术动力. 遥 感技术是当前获取地理环境及其变化信息的首要 技术手段[2] . 无人机技术与遥感技术、差分定位技 术、通信技术、摄影测量算法等前沿技术交叉融 合催生了无人机遥感技术及其迅猛发展，该技术 可实现空间遥感信息的快速获取与建模分析，相 比于卫星遥感耗资巨大、重访周期过长、数据分 辨率不足、获取不及时等问题，具有成本低廉、机 动性强、数据采集灵活、时效性强等优势，被认为 是应对欠发达国家地区遥感数据短缺的有效解决 方案[3] ，在较小范围或飞行困难区域高分辨率影像 快速获取方面具有明显优势，是卫星遥感、航空遥 感技术的重要补充. 据 Roosevelt[4] 在土耳其西部 地区地形测量实践研究，无人机遥感相比于传统 人工测量手段效率高出一个数量级，且数据密度 至少高出两个数量级. 然而，无人机遥感技术当前在矿业领域应用 并不多见，且应用场景较为局限，对于该研究议题 缺乏系统性调查论述. 因此，本文在大面积调查国 内外最新文献的基础上，系统介绍无人机平台类 型、技术现状及遥感工作流程，列举总结国内外学 者将该技术运用到露天矿生产管理、尾矿库安全 监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防 治等场景的成功案例与前沿进展，并进一步结合 当前智慧矿山建设、矿产资源绿色开发大背景下 的技术供给短板，分析展望无人机遥感技术革新 发展方向及其在矿业领域应用前景，为该技术创 新应用研究与大规模推广提供参考. 1 无人机遥感技术概述 1.1 无人机平台 无人机平台通常由机架机身、动力系统、飞行 控制系统、遥控系统、辅助系统五部分组成. 根据 动力系统特性可划分固定翼与旋翼型，固定翼型 主要依靠延展的固定机翼提供升力，而旋翼型无 人机则依靠机臂上若干个电机驱动桨叶协同旋转 产生升力. 在相同负载的情况下，固定翼无人机续 航表现通常显著优于旋翼型无人机，适用于电力 巡检、地图测绘等大规模航测应用场景. 在起飞 场地需求方面，固定翼无人机大多需要开阔场地、 平整跑道或弹射器供飞机滑行起降，而旋翼型无 人机则相对灵活，只需一小片空地即可实现垂直 起降，能够胜任地形复杂区域测量任务. 值得一提 的是，瑞士 Wingtra 公司推出的 WingtraOne 无人机 充分结合两者优点，通过固定机翼前端 2 组旋转 桨叶驱动实现垂直起降，克服了固定翼无人机起 飞场地限制，爬升到指定高度后再切换姿态至固 定翼模式巡航，续航时间最高可达 55 min. 此外， 旋翼型无人机通常可灵活拆卸桨叶，尺寸上更加 小巧、便携. 当前市面上固定翼无人机主要有深 圳飞马机器人公司的 F300、瑞士 SenseFly 公司的 eBee、 比 利 时 Trimble UAS 公 司 的 UX5、 美 国 Prioria 公司的 Maveric 等，旋翼型无人机包括深圳 大疆创新（DJI）公司的 Phantom 4、Inspire 2、深圳 飞马机器人公司的 D1000、中国香港 Yuneec 公司 的 Typhoon H Plus、法国 Parrot 公司的 Anafi 等，主 要技术参数对比如表 1 所列. 此外，随着我国军民融合战略深入执行，航天 空气动力技术研究院自主研发的大中型彩虹系列 无人机在应急测绘、航空物探等民用领域得以成 功应用[5] ，该无人机采用活塞式发动机驱动，具备 长航时、大载重等优势. 1.2 搭载传感器类型 根据无人机平台的尺寸大小、载重能力及遥 感任务需求，搭载不同类型传感器. 其中最为常见 的是光学数码相机，采集影像序列经特征选取、影 像匹配、点云生成等一系列处理生成遥感数据成 果，被称为无人机摄影测量. 因使用门槛低、设备 · 1086 · 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期
王昆等：无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 1087· 表1常见消费级无人机参数 Table 1 Specifications of common consumer-grade UAV drones Mass/Wingspan/diagonal Battery capacity/ Maximum flight Maximum speed/ Maximum Type Product kg size/cm (mAh) Surveying sensor transmission endurance/min (km-h-') distance/km 42-MP Sony RXIRII Feima F300 3.75 180 camera/oblique module/thermal infrared 90 10 module 20-MPS.0.D.A. SenseFly eBee 0.69 96 2150 camera/Sequoia+ 50 90.0 Classic multispectral Fixed-wing sensor/thermal sensor UAV TrimbleUX5 2.50 100 6000 24-MP Sony a5100 50 80.0 5.0 camera PrioriaMaveric 1.16 74.9 Digital camera/thermal 45-60 101.0 15.0 infrared camera 42-MP Sony RX1RII WingtraWingtraOne 3.70 125 6800 camera/multispectral sensor/thermal infrared 55 57.6 sensor DJI Phantom 4 Pro/Feima D1000 1.39 35 5870 20-MP 1"CMOS 28 72.0 7.0 Multi-rotor DJIInspire 2 3.44 60.5 4280 24-MP Zenmuse X7 23 94.0 7.0 UAV YuneecTyphoon 1.70 52 5400 20-MP 1"CMOS 25 72.0 HPlus 1.6 ParrotANAFI 0.32 2700 21-MP 1/2.4"CMOS 25 55.0 4.0 成本低、商用软件多样，搭载光学数码相机的无人 设置、输出格式、成果分析及配套软件支持等方 机摄影测量是当前应用最为广泛的无人机遥感形 面存在差异，而基本原理与操作流程大致相同. 式，也是本文讨论的重点.另一方面，随着无人机 本节将以无人机摄影测量为例，介绍无人机 遥感应用场景越来越丰富，无人机平台可搭载的 遥感数据获取与处理的常规作业流程，如图1所 热红外、多光谱、激光雷达、航磁等传感器正朝着 示.在制定工作计划时，需综合考虑测量区域任务 微型化、定制化、模块化的趋势演变，在农林植 目标与硬件配置，以确立合适航测参数.重建地面 保、海域环境调查、工业排污监测、矿产资源勘查 分辨率(Ground sampling distance,GSD)是地面上 等领域得以应用，同样受到研究者与从业人员的 两个连续像素中心点之间的距离，由相机镜头焦 高度重视6 距、相机传感器尺寸、拍摄图像宽度和飞行高度 1.3作业流程 四项参数共同决定，反映最终成果的精度和质量， 基于光学相机的无人机摄影测量是应用最广 也代表着最终拼接图像的精细化程度，是无人机 泛的一种无人机遥感形式.得益于无人机遥感行 摄影测量中最引人关注的关键指标.其值越大，代 业技术进步与市场扩张，市面上摄影测量后处理 表重建成果空间分辨率越低、细节越不明显.通 商用软件种类繁多、特色功能各异，主要有俄罗 常情况下，飞行高度越低、相机像素值与焦距值越 斯Agisoft公司的Metashape(原名Photoscan)、瑞 大，可获得的GSD值越小.常用的机载传感器多 士Pix4D公司的Pix4 Dmapper、法国Acute.3D公司 为数码相机，也可根据应用场景搭载热红外相机、 的Smart3D软件（被Bentley公司收购后更名为 多光谱相机等6刀.部分专业级无人机还可搭载高 ContextCapture)、斯洛伐克Capturing Reality公司 精度实时动态差分(Real-time kinematic,RTK)辅助 的RealityCapture、意大利3 DFLOW公司的3DF 设备，降低全球定位(Global positioning system, Zephyr、加拿大SimActive公司的Correlator3D、武 GPS)坐标定位误差.与此同时，外业测量通常还 汉天际航公司的DP-Modeler、适普软件与武汉大 需使用易识别标志物标记地面控制点(Ground 学团队研发的VirtuoZo、北京航天宏图公司的 control point,GCP),均匀布设在测区易抵达地点， PIE-UAV、香港科技大学团队研发的Altizure、深 使用高精度全球定位系统(Global navigation 圳飞马机器人公司推出的一站式无人机管家等 satellite system,GNSS)量测记录GCP坐标点，以进 各类软件在任务配置、运算效率、运行环境、参数 一步保障摄影测量后处理结果的全局精度，确保
成本低、商用软件多样，搭载光学数码相机的无人 机摄影测量是当前应用最为广泛的无人机遥感形 式，也是本文讨论的重点. 另一方面，随着无人机 遥感应用场景越来越丰富，无人机平台可搭载的 热红外、多光谱、激光雷达、航磁等传感器正朝着 微型化、定制化、模块化的趋势演变，在农林植 保、海域环境调查、工业排污监测、矿产资源勘查 等领域得以应用，同样受到研究者与从业人员的 高度重视[6] . 1.3 作业流程 基于光学相机的无人机摄影测量是应用最广 泛的一种无人机遥感形式. 得益于无人机遥感行 业技术进步与市场扩张，市面上摄影测量后处理 商用软件种类繁多、特色功能各异，主要有俄罗 斯 Agisoft 公司的 Metashape（原名 Photoscan）、瑞 士 Pix4D 公司的 Pix4Dmapper、法国 Acute3D 公司 的 Smart 3D 软件（被 Bentley 公司收购后更名为 ContextCapture）、斯洛伐克 Capturing Reality 公司 的 RealityCapture、 意 大 利 3DFLOW 公 司 的 3DF Zephyr、加拿大 SimActive 公司的 Correlator 3D、武 汉天际航公司的 DP-Modeler、适普软件与武汉大 学团队研发 的 VirtuoZo、北京航天宏图公司 的 PIE-UAV、香港科技大学团队研发的 Altizure、深 圳飞马机器人公司推出的一站式无人机管家等. 各类软件在任务配置、运算效率、运行环境、参数 设置、输出格式、成果分析及配套软件支持等方 面存在差异，而基本原理与操作流程大致相同. 本节将以无人机摄影测量为例，介绍无人机 遥感数据获取与处理的常规作业流程，如图 1 所 示. 在制定工作计划时，需综合考虑测量区域任务 目标与硬件配置，以确立合适航测参数. 重建地面 分辨率（Ground sampling distance, GSD）是地面上 两个连续像素中心点之间的距离，由相机镜头焦 距、相机传感器尺寸、拍摄图像宽度和飞行高度 四项参数共同决定，反映最终成果的精度和质量， 也代表着最终拼接图像的精细化程度，是无人机 摄影测量中最引人关注的关键指标. 其值越大，代 表重建成果空间分辨率越低、细节越不明显. 通 常情况下，飞行高度越低、相机像素值与焦距值越 大，可获得的 GSD 值越小. 常用的机载传感器多 为数码相机，也可根据应用场景搭载热红外相机、 多光谱相机等[6−7] . 部分专业级无人机还可搭载高 精度实时动态差分（Real-time kinematic, RTK）辅助 设 备 ， 降 低 全 球 定 位 （ Global positioning system, GPS）坐标定位误差. 与此同时，外业测量通常还 需使用易识别标志物标记地面控制点 （ Ground control point, GCP），均匀布设在测区易抵达地点， 使 用 高 精 度 全 球 定 位 系 统 （ Global navigation satellite system, GNSS）量测记录 GCP 坐标点，以进 一步保障摄影测量后处理结果的全局精度，确保 表 1 常见消费级无人机参数 Table 1 Specifications of common consumer-grade UAV drones Type Product Mass/ kg Wingspan/diagonal size/cm Battery capacity/ (mA·h) Surveying sensor Maximum flight endurance/min Maximum speed/ （km·h−1） Maximum transmission distance/km Fixed-wing UAV Feima F300 3.75 180 ― 42-MP Sony RX1RII camera/oblique module/thermal infrared module 90 ― 10 SenseFly eBee Classic 0.69 96 2150 20-MP S.O.D.A. camera/Sequoia + multispectral sensor/thermal sensor 50 90.0 3.0 TrimbleUX5 2.50 100 6000 24-MP Sony a5100 camera 50 80.0 5.0 PrioriaMaveric 1.16 74.9 ― Digital camera/thermal infrared camera 45–60 101.0 15.0 WingtraWingtraOne 3.70 125 6800 42-MP Sony RX1RII camera/multispectral sensor/thermal infrared sensor 55 57.6 8.0 Multi-rotor UAV DJI Phantom 4 Pro/Feima D1000 1.39 35 5870 20-MP 1"CMOS 28 72.0 7.0 DJIInspire 2 3.44 60.5 4280 24-MP Zenmuse X7 23 94.0 7.0 YuneecTyphoon H Plus 1.70 52 5400 20-MP 1"CMOS 25 72.0 1.6 ParrotANAFI 0.32 ― 2700 21-MP 1/2.4" CMOS 25 55.0 4.0 王 昆等： 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 · 1087 ·
·1088 工程科学学报，第42卷，第9期 Plan Field survey Interest area Plan Flight height implementation Flight path Image GSD acquisition Process Data Extraction& matching extraction Orthomosaic Image calibration DSM Hardware Geographic Point cloud mesh Output analysis UAV platform coordinates generation Equipped sensor GCPs GNSS,IMU, Deployment RTK/PPK acquisition 图1无人机摄形测量作业常规作业流程 Fig.1 General workflow of UAV photogrammetry 生成结果的经纬度与实际GPS坐标准确对应.经 用需求；Esposito等)借助该技术测得2013一 特征提取、影像匹配、点云生成、结果输出获得测 2015年间意大利一处露天矿点云数据与体积变化 区正射影像/数字表面模型(Digital surface model, 量，与实际开采、排土、复垦数据对比验证显示成 DSM)等遥感成果，再借助后处理程序或导入第三 果精度满足工程需求，适用于露天矿这类地形地 方软件提取关键信息、开展进一步数据应用与处 貌动态变化的监测场景.在与传统测量方法的对 理分析 比研究方面，杨青山等分别借助无人机遥感与 2无人机遥感在矿业领域应用现状 传统人工GPS RTK测量手段评估新疆地区两座矿 山动用储量，对比显示其相对误差优于10%、精度 在矿业领域围绕传统运营生产模式技术瓶颈， 满足工程要求，并且无人机遥感外业测量耗时缩 充分发挥无人机与遥感技术优势，国内外学者尝试 短23、工作效率更高、数据不易篡改可信度更 将无人机遥感在矿山运行周期各个环节中推广应用. 好，能够实现矿山储量变化全局掌控，从技术层面 21露天矿山生产管理 遏制违法采矿活动，保障新疆地区资源开发有序 无人机遥感技术可为露天矿提供低成本、高 开展；Raeva等l以保加利亚一处采石场为例对比 质量的空间数据支撑，推进生产管理方式向智能 研究无人机遥感与传统人工测量手段在储量动态 化、信息化转变.国内外学者对此开展了大量研 监测的应用效果，结果显示无人机遥感成果误差 究，李迁图在江西龙南稀土矿区开展无人机遥感 在1.1%左右，而数据采集耗时缩减90%以上，更 测试，指出该技术在掌控矿山运行状态、储量变 适合大范围区域的数据快速获取；Tong等l6提出 化、尾矿堆存能力、复垦复绿情况、非法开采搜证 无人机遥感与地面激光扫描技术结合的露天矿三 等场景具备应用潜质；Xiang等)使用固定翼无人 维成图与监测工作方法，现场测试表明成图精度 机获取2014一2016年北京密云铁矿地表地貌遥 达到dm级别.此外，在矿产勘察方面，崔志强7 感数据，并通过数字表面模型差异算法求得体积 利用无人机平台高精度航磁/伽马能谱综合测量系 变化，结合经验模型提取分析露天采场范围及其 统开展了湘东南地区岩性构造填图及找矿远景预 变化特征；Chen等o利用该技术获取北京周边两 测研究，认为无人机航空物探技术正趋于成熟具 处铁矿的高分辨率DSM地形数据，研究分析露天 备良好应用前景：李飞等1介绍了无人机航磁测 矿边坡位移特征、周边地貌变化及其与环境污染 量系统在新疆克拉玛依和喀什地区应用情况，表 关联特征，指出该方法能够以较低成本实现大规 明在地质填图、地质构造、矿产资源勘察应用中 模地形调查，有利于矿山绿色可持续开采规划与 效果良好. 环境保护实践：张玉侠等山为减小外业劳动强 综上可见，在露天矿山生产管理辅助中，无人 度、提升工作效率，引入无人机摄影测量技术成功 机遥感精度可媲美人工测量、地面激光扫描等传 实现露天矿山开采范围、开采面积、开挖土方量、 统测量手段，并且具有机动性强、人工作业强度 开采过程、排水疏干、土地复垦的动态监测.在成 低、数据可靠度高、覆盖面大、工作效率高等优 果精度验证方面，许志华等四将无人机遥感测得 势.此外在地质调查、矿产勘察中也有应用 采剥量、堆排量与矿车运输台账对比验证，显示其 2.2尾矿库安全监测 精度接近地面激光雷达扫描结果，可满足工程应 尾矿库是具有高势能的泥石流重大危险源
生成结果的经纬度与实际 GPS 坐标准确对应. 经 特征提取、影像匹配、点云生成、结果输出获得测 区正射影像/数字表面模型（Digital surface model, DSM）等遥感成果，再借助后处理程序或导入第三 方软件提取关键信息、开展进一步数据应用与处 理分析. 2 无人机遥感在矿业领域应用现状 在矿业领域围绕传统运营生产模式技术瓶颈， 充分发挥无人机与遥感技术优势，国内外学者尝试 将无人机遥感在矿山运行周期各个环节中推广应用. 2.1 露天矿山生产管理 无人机遥感技术可为露天矿提供低成本、高 质量的空间数据支撑，推进生产管理方式向智能 化、信息化转变. 国内外学者对此开展了大量研 究，李迁[8] 在江西龙南稀土矿区开展无人机遥感 测试，指出该技术在掌控矿山运行状态、储量变 化、尾矿堆存能力、复垦复绿情况、非法开采搜证 等场景具备应用潜质；Xiang 等[9] 使用固定翼无人 机获取 2014—2016 年北京密云铁矿地表地貌遥 感数据，并通过数字表面模型差异算法求得体积 变化，结合经验模型提取分析露天采场范围及其 变化特征；Chen 等[10] 利用该技术获取北京周边两 处铁矿的高分辨率 DSM 地形数据，研究分析露天 矿边坡位移特征、周边地貌变化及其与环境污染 关联特征，指出该方法能够以较低成本实现大规 模地形调查，有利于矿山绿色可持续开采规划与 环境保护实践；张玉侠等[11] 为减小外业劳动强 度、提升工作效率，引入无人机摄影测量技术成功 实现露天矿山开采范围、开采面积、开挖土方量、 开采过程、排水疏干、土地复垦的动态监测. 在成 果精度验证方面，许志华等[12] 将无人机遥感测得 采剥量、堆排量与矿车运输台账对比验证，显示其 精度接近地面激光雷达扫描结果，可满足工程应 用需求 ； Esposito 等 [13] 借助该技术测 得 2013— 2015 年间意大利一处露天矿点云数据与体积变化 量，与实际开采、排土、复垦数据对比验证显示成 果精度满足工程需求，适用于露天矿这类地形地 貌动态变化的监测场景. 在与传统测量方法的对 比研究方面，杨青山等[14] 分别借助无人机遥感与 传统人工 GPS RTK 测量手段评估新疆地区两座矿 山动用储量，对比显示其相对误差优于 10%、精度 满足工程要求，并且无人机遥感外业测量耗时缩 短 2/3、工作效率更高、数据不易篡改可信度更 好，能够实现矿山储量变化全局掌控，从技术层面 遏制违法采矿活动，保障新疆地区资源开发有序 开展；Raeva 等[15] 以保加利亚一处采石场为例对比 研究无人机遥感与传统人工测量手段在储量动态 监测的应用效果，结果显示无人机遥感成果误差 在 1.1% 左右，而数据采集耗时缩减 90% 以上，更 适合大范围区域的数据快速获取；Tong 等[16] 提出 无人机遥感与地面激光扫描技术结合的露天矿三 维成图与监测工作方法，现场测试表明成图精度 达到 dm 级别. 此外，在矿产勘察方面，崔志强[17] 利用无人机平台高精度航磁/伽马能谱综合测量系 统开展了湘东南地区岩性构造填图及找矿远景预 测研究，认为无人机航空物探技术正趋于成熟具 备良好应用前景；李飞等[18] 介绍了无人机航磁测 量系统在新疆克拉玛依和喀什地区应用情况，表 明在地质填图、地质构造、矿产资源勘察应用中 效果良好. 综上可见，在露天矿山生产管理辅助中，无人 机遥感精度可媲美人工测量、地面激光扫描等传 统测量手段，并且具有机动性强、人工作业强度 低、数据可靠度高、覆盖面大、工作效率高等优 势. 此外在地质调查、矿产勘察中也有应用. 2.2 尾矿库安全监测 尾矿库是具有高势能的泥石流重大危险源， Plan Interest area Flight height Flight path GSD Hardware UAV platform Equipped sensor GNSS, IMU, RTK/PPK Field survey Plan implementation Image acquisition Process Extraction & matching Image calibration Point cloud & mesh generation Data extraction Orthomosaic DSM Geographic Output analysis coordinates GCPs Deployment & acquisition 图 1 无人机摄影测量作业常规作业流程 Fig.1 General workflow of UAV photogrammetry · 1088 · 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期
王昆等：无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 ·1089· 溃坝事故往往造成惨重人员伤亡、巨额经济损失 作具有示范指导意义 与难以修复的环境污染u叨，RiCo等201统计分析全 在应急测绘与灾区调查方面，Chiabrando等27先 球尾矿库溃坝事故案例.指出最常见灾害诱因是 后借助固定翼无人机eBee、四旋翼无人机Phantom4、 极端天气，其次是人为安全管理疏漏.由于尾矿库 地面近距离摄影测量及Zbl手持激光雷达对 溃坝灾害诱发因素多、成因复杂、后果严重，其运 2016年6月意大利中部一处地震受灾村庄开展了 行情况的实时监测对于安全管理实践至关重要 遥感勘测工作，固定翼与旋翼型无人机所获取成 地表布设传感器的传统监测方式在实践中暴露出 果地面分辨率分别达到每像素5和2.18cm,可基 视角单一、造价与维护成本高、长期稳定性差等 本满足灾情调查及情势研判需求；Mavroulis等P! 问题例如，2019年1月巴西Brumadinho尾矿 基于WebGIS应用与无人机遥感提出地震灾害损 坝溃决事故酿成249人丧生、21人失踪的惨重后 失的快速评估技术框架，并在2017年6月希腊莱 果，经调查尾矿库安装多达94个孔隙水压计和 斯沃斯岛地震早期应急响应中发挥重要作用； 41个水位监测传感器，而在事故发生前未监测到 Yamazaki等2采用运动恢复结构算法处理地表与 任何数据异常四运用无人机遥感技术作为尾矿 无人机采集影像资料，分别获取日本、尼泊尔两处 库传统地表监测系统的有力补充，突破地表的点 地震灾区建筑物模型，以快速评估灾区整体概况 位监测局限实现尾矿库及其周边区域的整体全局 与建筑物受损情况：杨燕等0使用4架无人机对 监测，是当前尾矿库防灾减灾领域的研究热点之 2016年浙江丽水928滑坡事故开展了无人机摄影 一2-2].Rauhala等m]尝试利用该技术对芬兰极地 测量应急测绘，快速获取的正射影像图、三维模型 区域一处已暂停使用的金矿尾矿库开展年沉降量 及视频图像数据为现场数灾提供了地理信息数据 监测.验证结果表明测量成果分辨率可达到dm级别， 支持：臧克等B]在2008年汶川地震救援工作中使 能够快速为尾矿库生产运营管理与位移监测提供 用无人机勘察北川县南部受灾地区，快速评估受 连续、低成本的支撑数据；巴西Samarco铁矿自 灾区域整体状况，用以指导制定次生灾害预防措 2013年开始实施以月度为周期的无人机影像巡查 施与抢险救灾方案；黄瑞金等提出以异构无人 及地形监测工作，积累影像资料与遥感数据成为 机集群灾情地理信息为核心的灾害监测数据协同 2015年溃坝事故调查的重要证据2，贾虎军等 采集及处理方法，在88九寨沟地震与624茂县 提取无人机遥感航测三维结果实时掌控尾矿库基 山体垮塌的应急处置和灾情掌控中发挥出关键作 础参数、堆排量与下游情况等，从而评估分析尾矿 用.在应急救援搜寻方面，李明龙等]针对地震 库安全状态与灾害风险；马国超等以四川省某 灾害救援场景提出无人机集群空地协同搜救框 尾矿库为研究对象，探索研究无人机摄影测量技 架，搭载红外、声呐、雷达等生命探测装置，探获 术在尾矿库建设规划中的适用性与应用场景，得 受灾人群位置密度分布信息，为应急救援工作开 到水平和高程误差分别为0.311与0.304m,可用 展提供参考.然而，当前无人机遥感作为新兴技术 于辅助尾矿库建设规划与安全风险评价，克服矿区 在应急救援领域应用仍处于探索阶段，存在诸多 复杂地形限制与劳动作业强度高等难题：王昆2) 难题限制该技术大规模推广应用，Boccardo等B 将无人机摄影测量成果与数值模拟方法结合，超 分析总结出以下3项技术应用难点：1)配套装备 前预测正常运行尾矿库发生溃坝事故情形下泄露 需预先部署在高风险区域，以保障应急救援响应 泥浆在真实地形上的演进过程，提取出泥浆流速、 效率；2)低能见度、暴雨、大风等极端天气条件将 淹没深度、波及范围等关键数据，为尾矿库应急管 制约无人机作业：3)灾害应急工作分秒必争，采集 理提供参考，如何进一步提高监测精度、简化工 影像处理时长与成果质量难以平衡 作流程、提高工作效率、拓展成果应用场景是该 2.4矿区环境监测 技术进一步推广需要着重改进的方向 随着生态文明建设、矿山可持续发展战略全 2.3灾害应急救援 面推进，矿山环境保护、复垦复绿工作受到监管部 先进配套装备是矿山灾害应急救援工作的制 门与矿山企业的高度重视.而无人机遥感技术可 胜法宝.充分发挥作业机动性强、不受地形限制 大大降低环境监测人力劳动强度，杨海军等阿举 等优势，国内外学者探索无人机遥感技术在滑坡、 例阐述了无人机遥感技术在矿山环境风险评估、 地震等灾害应急救援中的应用场景，积累了大量 突发环境事件、污染调查等领域的应用价值，如张 成功案例.对于该技术服务支持矿山应急数援工 家口520座尾矿库环境风险调查、2012年贵州万
溃坝事故往往造成惨重人员伤亡、巨额经济损失 与难以修复的环境污染[19] . Rico 等[20] 统计分析全 球尾矿库溃坝事故案例，指出最常见灾害诱因是 极端天气，其次是人为安全管理疏漏. 由于尾矿库 溃坝灾害诱发因素多、成因复杂、后果严重，其运 行情况的实时监测对于安全管理实践至关重要. 地表布设传感器的传统监测方式在实践中暴露出 视角单一、造价与维护成本高、长期稳定性差等 问题[19] . 例如，2019 年 1 月巴西 Brumadinho 尾矿 坝溃决事故酿成 249 人丧生、21 人失踪的惨重后 果，经调查尾矿库安装多达 94 个孔隙水压计和 41 个水位监测传感器，而在事故发生前未监测到 任何数据异常[21] . 运用无人机遥感技术作为尾矿 库传统地表监测系统的有力补充，突破地表的点 位监测局限实现尾矿库及其周边区域的整体全局 监测，是当前尾矿库防灾减灾领域的研究热点之 一[22−23] . Rauhala 等[22] 尝试利用该技术对芬兰极地 区域一处已暂停使用的金矿尾矿库开展年沉降量 监测，验证结果表明测量成果分辨率可达到 dm 级别， 能够快速为尾矿库生产运营管理与位移监测提供 连续、低成本的支撑数据；巴西 Samarco 铁矿自 2013 年开始实施以月度为周期的无人机影像巡查 及地形监测工作，积累影像资料与遥感数据成为 2015 年溃坝事故调查的重要证据[24] ；贾虎军等[25] 提取无人机遥感航测三维结果实时掌控尾矿库基 础参数、堆排量与下游情况等，从而评估分析尾矿 库安全状态与灾害风险；马国超等[26] 以四川省某 尾矿库为研究对象，探索研究无人机摄影测量技 术在尾矿库建设规划中的适用性与应用场景，得 到水平和高程误差分别为 0.311 与 0.304 m，可用 于辅助尾矿库建设规划与安全风险评价，克服矿区 复杂地形限制与劳动作业强度高等难题；王昆[23] 将无人机摄影测量成果与数值模拟方法结合，超 前预测正常运行尾矿库发生溃坝事故情形下泄露 泥浆在真实地形上的演进过程，提取出泥浆流速、 淹没深度、波及范围等关键数据，为尾矿库应急管 理提供参考. 如何进一步提高监测精度、简化工 作流程、提高工作效率、拓展成果应用场景是该 技术进一步推广需要着重改进的方向. 2.3 灾害应急救援 先进配套装备是矿山灾害应急救援工作的制 胜法宝. 充分发挥作业机动性强、不受地形限制 等优势，国内外学者探索无人机遥感技术在滑坡、 地震等灾害应急救援中的应用场景，积累了大量 成功案例，对于该技术服务支持矿山应急救援工 作具有示范指导意义. 在应急测绘与灾区调查方面，Chiabrando 等[27] 先 后借助固定翼无人机 eBee、四旋翼无人机 Phantom 4、 地面近距离摄影测量 及 Zeb1 手持激光雷达 对 2016 年 6 月意大利中部一处地震受灾村庄开展了 遥感勘测工作，固定翼与旋翼型无人机所获取成 果地面分辨率分别达到每像素 5 和 2.18 cm，可基 本满足灾情调查及情势研判需求；Mavroulis 等[28] 基于 WebGIS 应用与无人机遥感提出地震灾害损 失的快速评估技术框架，并在 2017 年 6 月希腊莱 斯沃斯岛地震早期应急响应中发挥重要作用 ； Yamazaki 等[29] 采用运动恢复结构算法处理地表与 无人机采集影像资料，分别获取日本、尼泊尔两处 地震灾区建筑物模型，以快速评估灾区整体概况 与建筑物受损情况；杨燕等[30] 使用 4 架无人机对 2016 年浙江丽水 9·28 滑坡事故开展了无人机摄影 测量应急测绘，快速获取的正射影像图、三维模型 及视频图像数据为现场救灾提供了地理信息数据 支持；臧克等[31] 在 2008 年汶川地震救援工作中使 用无人机勘察北川县南部受灾地区，快速评估受 灾区域整体状况，用以指导制定次生灾害预防措 施与抢险救灾方案；黄瑞金等[32] 提出以异构无人 机集群灾情地理信息为核心的灾害监测数据协同 采集及处理方法，在 8·8 九寨沟地震与 6·24 茂县 山体垮塌的应急处置和灾情掌控中发挥出关键作 用. 在应急救援搜寻方面，李明龙等[33] 针对地震 灾害救援场景提出无人机集群空地协同搜救框 架，搭载红外、声呐、雷达等生命探测装置，探获 受灾人群位置密度分布信息，为应急救援工作开 展提供参考. 然而，当前无人机遥感作为新兴技术 在应急救援领域应用仍处于探索阶段，存在诸多 难题限制该技术大规模推广应用，Boccardo 等[34] 分析总结出以下 3 项技术应用难点：1）配套装备 需预先部署在高风险区域，以保障应急救援响应 效率；2）低能见度、暴雨、大风等极端天气条件将 制约无人机作业；3）灾害应急工作分秒必争，采集 影像处理时长与成果质量难以平衡. 2.4 矿区环境监测 随着生态文明建设、矿山可持续发展战略全 面推进，矿山环境保护、复垦复绿工作受到监管部 门与矿山企业的高度重视. 而无人机遥感技术可 大大降低环境监测人力劳动强度，杨海军等[35] 举 例阐述了无人机遥感技术在矿山环境风险评估、 突发环境事件、污染调查等领域的应用价值，如张 家口 520 座尾矿库环境风险调查、2012 年贵州万 王 昆等： 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 · 1089 ·
·1090 工程科学学报，第42卷.第9期 泰锰业尾矿库泄露应急监测、2010年吉林永吉县 据，引入一系列植被指数作为输入变量，并结合人 山洪灾害导致化学原料泄露遥感监测等，该技术 工神经网络构建模型评估土壤表层湿度，与地面 可弥补传统地面环境监测手段周期长、范围小、 实测记录比对显示该方法能够胜任土壤表层湿度 连续性差等局限.在矿区地表塌陷变形监测方面， 的低成本、高效率监测.综上可见，国内外学者应 高冠杰等阿将无人机遥感技术引入到采煤地表沉 用该技术在矿区环境风险评估、塌陷区变形监 陷量变形监测中，测得羊场湾煤矿某工作面最大 测、土地侵蚀、植被保护、生态修复等方面积累了 沉陷量为6.5cm,与地面实测结果较为吻合；侯恩 大量研究经验，在我国生态矿山建设的浪潮下，该 科等7以宁东煤炭基地金凤煤矿地表塌陷灾害监 技术在矿山环境监测领域拥有良好推广前景 测为案例，研究高分辨率无人机遥感信息在矿区 2.5边坡灾害防治 地表裂隙解译、地面沉降量计算、塌陷移动规律 滑坡灾害识别与防治是当前无人机遥感技术 的处理与分析方法，结果显示：1)地形平坦区域 的热点应用领域.Tofani等调查了来自意大利、 143m航高可识别约2cm宽度的地表裂缝；2)基 西班牙、挪威等欧洲17个国家的49家地灾防治 于光谱、延长线和紧密阈值规则的计算机自动提 研究机构与终端用户，受访者认定遥感信息可靠 取分类方法可实现采煤地面塌陷裂缝的快速有效 度为中等，主要顾虑在于数据质量低与重访周期 识别：3)采煤工作面地表下沉量和下沉系数精度 过长，而无人机遥感技术是化解上述难题的可行 经验证满足现场技术需求.无人机搭载多光谱传 方案之一，文献[46]列举案例剖析了卫星高分遥 感器监测矿区植被同样受到研究者青睐，肖武等3] 感、合成孔径雷达、无人机遥感、地面红外扫描等 基于无人机多光谱影像遥感数据构建了采煤沉陷 技术在滑坡领域的应用进展，指出无人机遥感具 区农作物生物量反演模型，评估高潜水位矿区开 有低成本、高效率、可重复、高分辨率等无可比拟 采沉陷而引发的农作物渍害影响程度，并分析了 的优势.国内外学者在滑坡灾害领域开展了大量 该方法在矿山土地破坏监测、土地复垦与生态修 研究：Rossi等7、Balek等、Mateos等91深入介 复评价等领域的应用潜力，此外，在矿区土地侵蚀 绍了搭载光学传感器无人机与摄影测量技术在滑 方面，魏长婧等9通过提取山西省马脊梁矿区无 坡体识别与监测中的应用前沿进展；Turner等s0 人机遥感影像与多波段扫描影像的纹理特征、线 利用无人机遥感获取某滑坡区域4年的高分辨率 性特征、分形维数、归一化植被指数及光谱特征， DSM数据，结合COSI-Cor算法量化分析得出滑 绘制出矿区地裂缝分布信息图，为矿区灾害综合 坡体运移方向与轨迹；Peternel等s)通过固定周期 治理提供参考：杨超等o利用该技术研究矿山排 无人机摄影测量建模分析斯洛文尼亚境内某山体 土场边坡土壤侵蚀速率，获取的数字高程模型精 2年期间表面高程、体积变化规律及滑坡运动模 度达到0.26m,推算得出土壤流失面积、侵蚀沟体积、 式，结果表明坡脚是该滑坡运动最活跃部分，滑坡 侵蚀速率等重要参数：赵星涛等应用无人机遥 运动稳定伴有局部剧动与浅层滑移；Niethammer 感技术排查地面塌陷、地裂缝等矿山地质灾害，认 等5四使用四旋翼无人机对法国南部一处活跃滑坡 为其具备精度高、耗时短、机动性强等优点，在土 山体开展位移监测研究，获取的高分辨率摄影测 地利用变化、矿山地质灾害规模及分布探测等场 量重建成果与航空遥感数据对比揭示出滑坡体水 景中有良好应用前景：D'Oleire-Oltmanns等2制定 平位移与裂缝发展特征：Giordan等s列举了无人 年度/季度的无人机摄影测量采集计划，以获取摩 机遥感在意大利西北部地区城市环境小型滑坡体 洛哥南部沟壑区的多尺度数字地形模型，结合 调查与监测的应用案例，指出低成本无人机遥感 GIS工具量化该区域沟谷面积与体积，揭示其随时 获取的高分辨率成果可在灾害快速识别、滑坡位 间的变化规律，实现了优于卫星遥感与传统野外 移动态监测、滑坡演化模式分析、数值模拟建模 调查的土壤侵蚀高分辨率监测.在矿区生态修复 中发挥重要作用：唐尧等以2018年金沙江两次 方面，何原荣等基于无人机重建影像数据与三 滑坡灾害为研究对象，融合卫星高分遥感、无人机 维激光扫描点云数据评估紫金矿区生态修复工 遥感与三维激光扫描等数据，开展了滑坡孕灾机 程，指出该项技术具备分辨率高、非接触性、效率 制与蠕动特征分析、受灾区域灾情研判与隐患排 高的优势，可用于矿区修复质检、复垦工程管理 查研究，并展望了遥感技术在地质灾害监测与应 中；Hassan-Esfahani等通过无人机搭载多光谱传 急救援中的应用前景：叶伟林等5阿借助无人机摄 感器采集视觉光谱数据、近红外和红外热遥感数 影测量技术研究分析了2017年甘肃罗家坡滑坡事
泰锰业尾矿库泄露应急监测、2010 年吉林永吉县 山洪灾害导致化学原料泄露遥感监测等，该技术 可弥补传统地面环境监测手段周期长、范围小、 连续性差等局限. 在矿区地表塌陷变形监测方面， 高冠杰等[36] 将无人机遥感技术引入到采煤地表沉 陷量变形监测中，测得羊场湾煤矿某工作面最大 沉陷量为 6.5 cm，与地面实测结果较为吻合；侯恩 科等[37] 以宁东煤炭基地金凤煤矿地表塌陷灾害监 测为案例，研究高分辨率无人机遥感信息在矿区 地表裂隙解译、地面沉降量计算、塌陷移动规律 的处理与分析方法，结果显示：1）地形平坦区域 143 m 航高可识别约 2 cm 宽度的地表裂缝；2）基 于光谱、延长线和紧密阈值规则的计算机自动提 取分类方法可实现采煤地面塌陷裂缝的快速有效 识别；3）采煤工作面地表下沉量和下沉系数精度 经验证满足现场技术需求. 无人机搭载多光谱传 感器监测矿区植被同样受到研究者青睐，肖武等[38] 基于无人机多光谱影像遥感数据构建了采煤沉陷 区农作物生物量反演模型，评估高潜水位矿区开 采沉陷而引发的农作物渍害影响程度，并分析了 该方法在矿山土地破坏监测、土地复垦与生态修 复评价等领域的应用潜力. 此外，在矿区土地侵蚀 方面，魏长婧等[39] 通过提取山西省马脊梁矿区无 人机遥感影像与多波段扫描影像的纹理特征、线 性特征、分形维数、归一化植被指数及光谱特征， 绘制出矿区地裂缝分布信息图，为矿区灾害综合 治理提供参考；杨超等[40] 利用该技术研究矿山排 土场边坡土壤侵蚀速率，获取的数字高程模型精 度达到 0.26 m，推算得出土壤流失面积、侵蚀沟体积、 侵蚀速率等重要参数；赵星涛等[41] 应用无人机遥 感技术排查地面塌陷、地裂缝等矿山地质灾害，认 为其具备精度高、耗时短、机动性强等优点，在土 地利用变化、矿山地质灾害规模及分布探测等场 景中有良好应用前景；D'Oleire-Oltmanns 等[42] 制定 年度/季度的无人机摄影测量采集计划，以获取摩 洛哥南部沟壑区的多尺度数字地形模型 ，结合 GIS 工具量化该区域沟谷面积与体积，揭示其随时 间的变化规律，实现了优于卫星遥感与传统野外 调查的土壤侵蚀高分辨率监测. 在矿区生态修复 方面，何原荣等[43] 基于无人机重建影像数据与三 维激光扫描点云数据评估紫金矿区生态修复工 程，指出该项技术具备分辨率高、非接触性、效率 高的优势，可用于矿区修复质检、复垦工程管理 中；Hassan-Esfahani 等[44] 通过无人机搭载多光谱传 感器采集视觉光谱数据、近红外和红外/热遥感数 据，引入一系列植被指数作为输入变量，并结合人 工神经网络构建模型评估土壤表层湿度，与地面 实测记录比对显示该方法能够胜任土壤表层湿度 的低成本、高效率监测. 综上可见，国内外学者应 用该技术在矿区环境风险评估、塌陷区变形监 测、土地侵蚀、植被保护、生态修复等方面积累了 大量研究经验，在我国生态矿山建设的浪潮下，该 技术在矿山环境监测领域拥有良好推广前景. 2.5 边坡灾害防治 滑坡灾害识别与防治是当前无人机遥感技术 的热点应用领域. Tofani 等[45] 调查了来自意大利、 西班牙、挪威等欧洲 17 个国家的 49 家地灾防治 研究机构与终端用户，受访者认定遥感信息可靠 度为中等，主要顾虑在于数据质量低与重访周期 过长，而无人机遥感技术是化解上述难题的可行 方案之一. 文献 [46] 列举案例剖析了卫星高分遥 感、合成孔径雷达、无人机遥感、地面红外扫描等 技术在滑坡领域的应用进展，指出无人机遥感具 有低成本、高效率、可重复、高分辨率等无可比拟 的优势. 国内外学者在滑坡灾害领域开展了大量 研究：Rossi 等[47]、Balek 等[48]、Mateos 等[49] 深入介 绍了搭载光学传感器无人机与摄影测量技术在滑 坡体识别与监测中的应用前沿进展；Turner 等[50] 利用无人机遥感获取某滑坡区域 4 年的高分辨率 DSM 数据，结合 COSI-Corr 算法量化分析得出滑 坡体运移方向与轨迹；Peternel 等[51] 通过固定周期 无人机摄影测量建模分析斯洛文尼亚境内某山体 2 年期间表面高程、体积变化规律及滑坡运动模 式，结果表明坡脚是该滑坡运动最活跃部分，滑坡 运动稳定伴有局部剧动与浅层滑移；Niethammer 等[52] 使用四旋翼无人机对法国南部一处活跃滑坡 山体开展位移监测研究，获取的高分辨率摄影测 量重建成果与航空遥感数据对比揭示出滑坡体水 平位移与裂缝发展特征；Giordan 等[53] 列举了无人 机遥感在意大利西北部地区城市环境小型滑坡体 调查与监测的应用案例，指出低成本无人机遥感 获取的高分辨率成果可在灾害快速识别、滑坡位 移动态监测、滑坡演化模式分析、数值模拟建模 中发挥重要作用；唐尧等[54] 以 2018 年金沙江两次 滑坡灾害为研究对象，融合卫星高分遥感、无人机 遥感与三维激光扫描等数据，开展了滑坡孕灾机 制与蠕动特征分析、受灾区域灾情研判与隐患排 查研究，并展望了遥感技术在地质灾害监测与应 急救援中的应用前景；叶伟林等[55] 借助无人机摄 影测量技术研究分析了 2017 年甘肃罗家坡滑坡事 · 1090 · 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期
王昆等：无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 ·1091· 故滑坡体厚度、体积、距离等关键参数特征；李维 而与此同时，该技术在矿业领域的应用当前 炼等S阿构建了基于无人机遥感与VR虚拟现实技 仍处于探索阶段，由于矿区地形条件复杂、周边地 术的滑坡灾害场景动态分析方法，并结合金沙江 形更迭速度快、矿山危险源监测精度要求苛刻，无 滑坡案例展示了滑坡灾情信息分析与用户沉浸式 人机遥感续航、操控、后处理、数据质量、测量精 交互功能 度与恶劣气候条件适应性等方面技术短板饱受业 另一方面，高陡边坡因人工难以抵达、环境危 界质疑，在矿业领域大规模推广应用仍然面临诸 险性高、工作强度大，传统测量手段往往受到限 多挑战.参照Coops等621的论述，结合我国当前矿 制.贾曙光等$为解决高陡边坡地质调查中人工 业生产实践面临的难题，本文梳理出该技术应用 难以抵达区域数据获取难题，结合低空无人机遥 在监管政策、操控方式、续航时间、处理算法、应 感技术提出地形模型、岩体结构面参数等关键数 用场景五个方面的发展态势： 据测量工作方法，并通过赤平极射投影分析判别 (1)规范监管 节理组对边坡稳定性的影响；McLeod等s8]将该技 不同国家和地区对于民用无人机监管措施千 术应用到露天矿爆破岩石量监测、岩石节理面走 差万别，中国、日本、加拿大、美国以及欧盟等 向调查中，指出其可避免人工野外作业风险，并可 200个国家和地区6]先后颁布无人机管制法律法 实现矿山三维空间信息数据库建立及实时更新： 规，严格限定无人机使用地域、方式、时间、用途 王栋等9应用无人机遥感建模勘察判识高陡边坡 等，并施行装备注册、执飞培训、飞行许可等监管 危险源，对危岩结构面、几何空间和地质特征测算， 措施.例如，我国深圳大疆创新(DI)公司通过地 指出该方法相比于传统危岩勘察技术，在精度、效 理围栏、硬件锁定等技术手段控制无人机远离禁 率、安全性、数据类型、可回潮性等方面具备优 飞区域活动：美国法规禁止无人机在飞手视线范 势：梁鑫等6o从边坡岩性组合特征、岩体结构特 围之外飞行，还限制在国家公园、大型城市等敏感 征、高程、坡型、坡度与采矿活动六个方面总结秦 区域放飞无人机.上述措施保障了无人机管理规 岭钒矿开采地区地质灾害发育规律，并结合无人 范性，但也在一定程度上延缓和限制了无人机产 机遥感技术提出隐蔽性边坡灾害早期识别方法， 业扩张与行业应用，研究者常常被迫需要通过第 矿区高陡边坡、尾矿坝、排土场等危险源众 三方专业机构开展外业测量，在研究投入、灵活性 多，边坡失稳、滑坡等灾害隐患时刻威胁矿山安全 与时间成本上阻碍了技术创新.另一方面，无人机 生产.无人机遥感能够化解卫星重访周期长、数 的不当使用也是无人机技术发展的一大威胁.全 据粗糙的难题，近年来在滑坡灾害研究中受到国 世界范围内，机场周边违规起飞造成民航客机迫 内外学者的大力追捧.尽管现阶段该技术仅能达 降事件屡见不鲜，迫使各国政府纷纷缩紧无人机 到cm级精度，但可以预见遥感数据序列与传统地 限制.负面报道加剧公众、监管部门与利益相关 面测量数据结合互补，在矿区边坡灾害调查、评估 方对于无人机技术的不信任，并可能招致更严苛 及监测中具有广阔应用前景 的监管措施.统一和简化各个国家和地区的无人 3发展态势分析 机监管，将会有力促进技术交流与协同进步 2018年11月，IS0国际标准化组织颁布了全球首 当前全球矿产品需求量仍处于高位，矿产资 个无人机标准草案并广泛征求意见，内容涵盖无 源开发逐渐向集约化、规模化、智能化、协同化的 人机分类、设计、制造、操作、维护、飞行记录、安 趋势发展，颠覆传统的生产技术与管理模式不断 全管理等多方面的标准化，将为全球无人机统一 革新.如前文所述，国内外学者聚焦矿山企业传统 监管提供参考.此外，研究者还应积极参与无人机 生产管理方式的薄弱环节，充分挖掘无人机遥感 监管制度的制定与完善，力争将其对于科学研究 技术的优势，开展了大量探索性实践研究，积累了 及行业推广应用的负面影响最小化 诸多成功案例，对于该技术在矿业领域推广应用 (2)简化操控方式 有积极影响.Lee与Choils总结梳理了无人机遥 无人机操控方式对于飞手综合素质要求高， 感技术在矿业领域的应用场景，强调对于缺少精 需经过大量培训并考取飞行执照，部分专业级无 密设备与专业技术支持的中小型矿企，低成本无 人机操控还需多人协同配合，使用门槛高、自动化 人机遥感技术将在地形测量、矿山生产规划、安 程度低、工作流程繁琐.随着无人机制造工艺、板 全管理等环节扮演重要角色 载定位、视觉算法等技术创新，无人机操控方式与
故滑坡体厚度、体积、距离等关键参数特征；李维 炼等[56] 构建了基于无人机遥感与 VR 虚拟现实技 术的滑坡灾害场景动态分析方法，并结合金沙江 滑坡案例展示了滑坡灾情信息分析与用户沉浸式 交互功能. 另一方面，高陡边坡因人工难以抵达、环境危 险性高、工作强度大，传统测量手段往往受到限 制. 贾曙光等[57] 为解决高陡边坡地质调查中人工 难以抵达区域数据获取难题，结合低空无人机遥 感技术提出地形模型、岩体结构面参数等关键数 据测量工作方法，并通过赤平极射投影分析判别 节理组对边坡稳定性的影响；McLeod 等[58] 将该技 术应用到露天矿爆破岩石量监测、岩石节理面走 向调查中，指出其可避免人工野外作业风险，并可 实现矿山三维空间信息数据库建立及实时更新； 王栋等[59] 应用无人机遥感建模勘察判识高陡边坡 危险源，对危岩结构面、几何空间和地质特征测算， 指出该方法相比于传统危岩勘察技术，在精度、效 率、安全性、数据类型、可回溯性等方面具备优 势；梁鑫等[60] 从边坡岩性组合特征、岩体结构特 征、高程、坡型、坡度与采矿活动六个方面总结秦 岭钒矿开采地区地质灾害发育规律，并结合无人 机遥感技术提出隐蔽性边坡灾害早期识别方法. 矿区高陡边坡、尾矿坝、排土场等危险源众 多，边坡失稳、滑坡等灾害隐患时刻威胁矿山安全 生产. 无人机遥感能够化解卫星重访周期长、数 据粗糙的难题，近年来在滑坡灾害研究中受到国 内外学者的大力追捧. 尽管现阶段该技术仅能达 到 cm 级精度，但可以预见遥感数据序列与传统地 面测量数据结合互补，在矿区边坡灾害调查、评估 及监测中具有广阔应用前景. 3 发展态势分析 当前全球矿产品需求量仍处于高位，矿产资 源开发逐渐向集约化、规模化、智能化、协同化的 趋势发展，颠覆传统的生产技术与管理模式不断 革新. 如前文所述，国内外学者聚焦矿山企业传统 生产管理方式的薄弱环节，充分挖掘无人机遥感 技术的优势，开展了大量探索性实践研究，积累了 诸多成功案例，对于该技术在矿业领域推广应用 有积极影响. Lee 与 Choi[61] 总结梳理了无人机遥 感技术在矿业领域的应用场景，强调对于缺少精 密设备与专业技术支持的中小型矿企，低成本无 人机遥感技术将在地形测量、矿山生产规划、安 全管理等环节扮演重要角色. 而与此同时，该技术在矿业领域的应用当前 仍处于探索阶段，由于矿区地形条件复杂、周边地 形更迭速度快、矿山危险源监测精度要求苛刻，无 人机遥感续航、操控、后处理、数据质量、测量精 度与恶劣气候条件适应性等方面技术短板饱受业 界质疑，在矿业领域大规模推广应用仍然面临诸 多挑战. 参照 Coops 等[62] 的论述，结合我国当前矿 业生产实践面临的难题，本文梳理出该技术应用 在监管政策、操控方式、续航时间、处理算法、应 用场景五个方面的发展态势： （1）规范监管. 不同国家和地区对于民用无人机监管措施千 差万别，中国、日本、加拿大、美国以及欧盟等 200 个国家和地区[63] 先后颁布无人机管制法律法 规，严格限定无人机使用地域、方式、时间、用途 等，并施行装备注册、执飞培训、飞行许可等监管 措施. 例如，我国深圳大疆创新（DJI）公司通过地 理围栏、硬件锁定等技术手段控制无人机远离禁 飞区域活动；美国法规禁止无人机在飞手视线范 围之外飞行，还限制在国家公园、大型城市等敏感 区域放飞无人机. 上述措施保障了无人机管理规 范性，但也在一定程度上延缓和限制了无人机产 业扩张与行业应用，研究者常常被迫需要通过第 三方专业机构开展外业测量，在研究投入、灵活性 与时间成本上阻碍了技术创新. 另一方面，无人机 的不当使用也是无人机技术发展的一大威胁. 全 世界范围内，机场周边违规起飞造成民航客机迫 降事件屡见不鲜，迫使各国政府纷纷缩紧无人机 限制. 负面报道加剧公众、监管部门与利益相关 方对于无人机技术的不信任，并可能招致更严苛 的监管措施. 统一和简化各个国家和地区的无人 机监管 ，将会有力促进技术交流与协同进步 . 2018 年 11 月，ISO 国际标准化组织颁布了全球首 个无人机标准草案并广泛征求意见，内容涵盖无 人机分类、设计、制造、操作、维护、飞行记录、安 全管理等多方面的标准化，将为全球无人机统一 监管提供参考. 此外，研究者还应积极参与无人机 监管制度的制定与完善，力争将其对于科学研究 及行业推广应用的负面影响最小化. （2）简化操控方式. 无人机操控方式对于飞手综合素质要求高， 需经过大量培训并考取飞行执照，部分专业级无 人机操控还需多人协同配合，使用门槛高、自动化 程度低、工作流程繁琐. 随着无人机制造工艺、板 载定位、视觉算法等技术创新，无人机操控方式与 王 昆等： 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 · 1091 ·
·1092 工程科学学报，第42卷.第9期 配套软件也正向智能化、自动化的趋势发展. 一 技术大幅提升无人机飞行定位定姿系统数据测量 方面基于视觉、激光、声呐、超声等传感器无人机 精度，预期将在无地面控制点(GCPs)的情况下可 可实现障碍物智能感知、碰撞预警、自主避障，避 获得cm级精度成果，进一步简化工作流程；此外 免因撞击发生坠落意外，有效降低了操作难度：另 有研究者指出在人工难以获取地面控制点的高 一方面，无人机航测软件可实现在手机、平板电脑 危环境下，地面光扫描点云数据可替代作为地面 等移动端规划同步航线，实时维护航测区域、航 控制点.在处理算法方面，商用软件在重叠率、飞 线、航高、重叠率等飞行参数，使其自主完成飞行 行速度、仰角等最优参数选取上缺乏通用依据，算 任务 法调校及验证难度高，研究者与软件厂商应开放 (3)提升续航时间 对话合作，研发适用特定应用场景的无人机遥感 市面上多数中小型无人机采用高容量电池驱 建模算法.同时，由于摄影测量重建计算量巨大， 动，续航时间难以得到保证，尤其是旋翼型无人机 后处理软件往往对系统硬件配置需求严苛，高性 功耗巨大飞行时间常限制在20~40min,难以胜任 能并行计算、云计算、全工作流程自动化处理等 矿山大规模应用场景.除研制高效锂离子电池、 技术框架研发迫在眉睫 电力与燃料混动系统、低功耗微型电子器件、减 (5)拓展应用场景 轻无人机重量等方法外，固定翼与旋翼混合飞行 无人机遥感在矿业领域应用仍处于探索阶段 模式、太阳能电池、无人机集群化协同作业、以及 随着产业转型、技术革新与应用场景拓展，无人机 无人船或无人车一体化联合作业，亦正成为化解 遥感势必在智慧矿山建设中扮演重要角色.在矿 无人机续航难题的解决方案 区水文地质勘查、航磁异常调查方面的应用，趋向 (4)改善成果精度 于工作自动化、平台集成化、成果多元化、数据精 无人机遥感成果精度是行业应用中最引人关 准化的趋势发展；矿山生产管理方面，在采场爆破 注的指标，也是当前该技术饱受质疑的痛点.成果 设计、设备健康度巡查、运输调度、采空区探测、 精度取决于任务规划、相机分辨率、相机校准、重 巷道质量检测等场景的创新应用研究备受瞩目； 建算法与地面参照等，Sanz-Ablanedo等6研究了 矿区环境监测方面，搭载多光谱、热红外等传感器 地面参照因素中地面控制点数量和位置对于成果 模块的无人机遥感在废弃物管理、污染物监测、 精度的影响规律，分别对比4000个、400个、65个 复垦复绿、塌陷区调查中的应用仍较少见，技术应 控制点下的重建成果检验均方根误差，结论表明 用关键难题亟需解决；在矿山应急管理方面，融合 高密度地面控制点（每100张照片中至少3个控制 图像智能识别、增强现实/虚拟现实(ARVR)、数 点)才可达到高精度测量需求，且地面控制点应尽 值仿真技术，无人机遥感在隐患排查、紧急疏散、 量均匀分布在测量区域内；Balek与Blahut!+8以捷 安全培训、应急救援决策支持中的应用仍需深入 克境内一处滑坡体为研究对象，对比分析无人机 系统研究.此外，降雨、强风、严寒、低能见度等恶 摄影测量、全站仪、地面激光扫描3种方法监测体 劣气候条件作业限制，同样是制约无人机遥感技 积年变化量的效果，指出无人机遥感精度虽逊于 术应用场景扩展的关键因素，而随着防水、抗风等 其他方法，但其仍可满足监测需求且具备较大应 特种无人机飞行平台制造工艺成熟与传感器技术 用潜力，着重强调了相机校准参数以及摄影测量 日益革新，全天候作业的无人机遥感技术应用场 基础理论知识对于重建成果精度的重要性； 景将进一步丰富 Beretta等s指出相比于激光雷达、RTK基站等传 总之，更加智能化、集群化的工作方式、更强 统测量手段，无人机遥感可减少地表植被、移动机 的环境适应能力、更长的续航时间、更精准的机 械、水体反射等带来的测量误差.无人机遥感数 载测量设备是当前无人机技术革新的主要方向 据采集与处理是决定成果质量的最直接环节，当 无人机制造产业正发生着日新月异的变化，碳纤 前仍然面临诸多挑战：如高速飞行时电子快门易 维轻质材料的使用、电子器件微型化与低功耗 产生图像畸变、飞行姿态滚转时成像连续性差、 化、电池技术成熟化、机载定位组件精准化、操控 成果精度受地表植被影响、地面控制点布设采集 方式智能化、搭载传感器多样化、处理算法高效 工作量大等.硬件方面，可搭载的各类高分辨率数 化、计算设备云端化，以及与5G通信技术、虚拟 码相机、雷达、多光谱、热红外传感器技术革新飞 现实、大数据、人工智能等前沿技术的交叉融合， 速，将进一步拓展了无人机应用场景：机载RTK 将为解决数据传输带宽、协同时延、位置校验、复
配套软件也正向智能化、自动化的趋势发展. 一 方面基于视觉、激光、声呐、超声等传感器无人机 可实现障碍物智能感知、碰撞预警、自主避障，避 免因撞击发生坠落意外，有效降低了操作难度；另 一方面，无人机航测软件可实现在手机、平板电脑 等移动端规划同步航线，实时维护航测区域、航 线、航高、重叠率等飞行参数，使其自主完成飞行 任务. （3）提升续航时间. 市面上多数中小型无人机采用高容量电池驱 动，续航时间难以得到保证，尤其是旋翼型无人机 功耗巨大飞行时间常限制在 20～40 min，难以胜任 矿山大规模应用场景. 除研制高效锂离子电池、 电力与燃料混动系统、低功耗微型电子器件、减 轻无人机重量等方法外，固定翼与旋翼混合飞行 模式、太阳能电池、无人机集群化协同作业、以及 无人船或无人车一体化联合作业，亦正成为化解 无人机续航难题的解决方案. （4）改善成果精度. 无人机遥感成果精度是行业应用中最引人关 注的指标，也是当前该技术饱受质疑的痛点. 成果 精度取决于任务规划、相机分辨率、相机校准、重 建算法与地面参照等，Sanz-Ablanedo 等[64] 研究了 地面参照因素中地面控制点数量和位置对于成果 精度的影响规律，分别对比 4000 个、400 个、65 个 控制点下的重建成果检验均方根误差，结论表明 高密度地面控制点（每 100 张照片中至少 3 个控制 点）才可达到高精度测量需求，且地面控制点应尽 量均匀分布在测量区域内；Balek 与 Blahůt[48] 以捷 克境内一处滑坡体为研究对象，对比分析无人机 摄影测量、全站仪、地面激光扫描 3 种方法监测体 积年变化量的效果，指出无人机遥感精度虽逊于 其他方法，但其仍可满足监测需求且具备较大应 用潜力，着重强调了相机校准参数以及摄影测量 基 础 理 论 知 识 对 于 重 建 成 果 精 度 的 重 要 性 ； Beretta 等[65] 指出相比于激光雷达、RTK 基站等传 统测量手段，无人机遥感可减少地表植被、移动机 械、水体反射等带来的测量误差. 无人机遥感数 据采集与处理是决定成果质量的最直接环节，当 前仍然面临诸多挑战：如高速飞行时电子快门易 产生图像畸变、飞行姿态滚转时成像连续性差、 成果精度受地表植被影响、地面控制点布设采集 工作量大等. 硬件方面，可搭载的各类高分辨率数 码相机、雷达、多光谱、热红外传感器技术革新飞 速[1] ，将进一步拓展了无人机应用场景；机载 RTK 技术大幅提升无人机飞行定位定姿系统数据测量 精度，预期将在无地面控制点（GCPs）的情况下可 获得 cm 级精度成果，进一步简化工作流程；此外 有研究者[16] 指出在人工难以获取地面控制点的高 危环境下，地面光扫描点云数据可替代作为地面 控制点. 在处理算法方面，商用软件在重叠率、飞 行速度、仰角等最优参数选取上缺乏通用依据，算 法调校及验证难度高，研究者与软件厂商应开放 对话合作，研发适用特定应用场景的无人机遥感 建模算法. 同时，由于摄影测量重建计算量巨大， 后处理软件往往对系统硬件配置需求严苛，高性 能并行计算、云计算、全工作流程自动化处理等 技术框架研发迫在眉睫. （5）拓展应用场景. 无人机遥感在矿业领域应用仍处于探索阶段. 随着产业转型、技术革新与应用场景拓展，无人机 遥感势必在智慧矿山建设中扮演重要角色. 在矿 区水文地质勘查、航磁异常调查方面的应用，趋向 于工作自动化、平台集成化、成果多元化、数据精 准化的趋势发展；矿山生产管理方面，在采场爆破 设计、设备健康度巡查、运输调度、采空区探测、 巷道质量检测等场景的创新应用研究备受瞩目； 矿区环境监测方面，搭载多光谱、热红外等传感器 模块的无人机遥感在废弃物管理、污染物监测、 复垦复绿、塌陷区调查中的应用仍较少见，技术应 用关键难题亟需解决；在矿山应急管理方面，融合 图像智能识别、增强现实/虚拟现实（AR/VR）、数 值仿真技术，无人机遥感在隐患排查、紧急疏散、 安全培训、应急救援决策支持中的应用仍需深入 系统研究. 此外，降雨、强风、严寒、低能见度等恶 劣气候条件作业限制，同样是制约无人机遥感技 术应用场景扩展的关键因素，而随着防水、抗风等 特种无人机飞行平台制造工艺成熟与传感器技术 日益革新，全天候作业的无人机遥感技术应用场 景将进一步丰富. 总之，更加智能化、集群化的工作方式、更强 的环境适应能力、更长的续航时间、更精准的机 载测量设备是当前无人机技术革新的主要方向. 无人机制造产业正发生着日新月异的变化，碳纤 维轻质材料的使用、电子器件微型化与低功耗 化、电池技术成熟化、机载定位组件精准化、操控 方式智能化、搭载传感器多样化、处理算法高效 化、计算设备云端化，以及与 5G 通信技术、虚拟 现实、大数据、人工智能等前沿技术的交叉融合， 将为解决数据传输带宽、协同时延、位置校验、复 · 1092 · 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期
王昆等：无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 ·1093· 杂场景建模等注人新的活力，进一步丰富无人机 [7]Colomina I,Molina P.Unmanned aerial systems for 遥感技术在矿业领域的应用场景 photogrammetry and remote sensing:a review.ISPRS J Photogramm Remote Sens,2014,92:79 4结论 [8]Li Q.Application of Low-Altitude UAV Remote Sensing in Mine Monitoring [Dissertation].Beijing:China University of 全球范围内，无人机遥感技术正展示出强大 Geosciences(Beijing),2013 的应用潜力与蓬勃的市场前景，在矿业领域中的 (李迁.低空无人机遥感在矿山监测中的应用研究一以赣州 创新应用层出不穷.本文在大量文献调研的基础 稀土矿区为例学位论文】.北京：中国地质大学（北京），2013) 上，梳理总结了无人机遥感技术特征与工作流程、 [9] Xiang J,Chen J P,Sofia G,et al.Open-pit mine geomorphic 应用场景、实际案例以及发展态势，主要结论包 changes analysis using multi-temporal UAV survey.Environ Earth 括：(1)无人机遥感具备成本低廉、机动性强、数 c1,2018,77(6):220 据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等优 [10]Chen J P,Li K,Chang K J,et al.Open-pit mining geomorphic 势，针对特定应用场景，多旋翼、固定翼无人机平 feature characterisation.Int J Appl Earth Observ Geoinform,2015. 42:76 台可搭载光学、红外、多光谱等传感器：(2)当前 [11]Zhang Y X,Lan P T,Jin Y C,et al.Practice and exploration of 该技术在矿业领域主要应用于露天矿生产管理、 unmanned aerial vehicle three-dimensional oblique photogram- 尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、 metry technology in the monitoring of open pit mines.Bull Surv 边坡灾害防治，国内外学者积累了大量研究案例； Mapp,2017(Suppl):114 (3)规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改 (张玉侠，兰鹏涛，金元春，等.无人机三维倾斜摄影技术在露天 善成果精度、拓展应用场景是该技术应用未来发 矿山监测中的实践与探索.测绘通报，2017（增刊少：114） 展趋势.随着技术革新、装备升级以及前沿技术 [12]Xu Z H,Wu L X,Chen S J,et al.Method of engineering volume 交叉融合，无人机遥感技术在矿业领域更加深入 monitoring and calculation for open-pit mine from UAV images.J Northeast Univ Nat Sci,2016,37(1):84 的创新应用，将颠覆传统矿业生产管理模式，势必 (许志华，吴立新，陈绍杰，等.基于无人机影像的露天矿工程量 成为智慧矿山体系建设中不可缺少的重要组成 监测分析方法.东北大学学报：自然科学版，2016,37(1)：84) 部分 [13] Esposito G,Mastrorocco G,Salvini R,et al.Application of UAV photogrammetry for the multi-temporal estimation of surface 参考文献 extent and volumetric excavation in the Sa Pigada Bianca open-pit [1]Pajares G.Overview and current status of remote sensing mine,Sardinia,Italy.Environ Earth Sci,2017,76(3):103 applications based on unmanned aerial vehicles (UAVs) [14]Yang Q S,Fan BB,Wei X L,et al.Research on the application of Photogramm Eng Remote Sens,2015,81(4):281 unmanned aerial vehicle technology in Xinjiang mineral [2] Li D R.Development prospect of photogrammetry and remote monitoring.Bull Surv Mapp,2015(5):91 sensing.Geomat Inform Sci Wuhan Univ,2008,33(12):1211 (杨青山，范彬彬，魏显龙，等.无人机摄影测量技术在新疆矿山 (李德仁.摄影测量与遥感学的发展展望.武汉大学学报：信息 储量动态监测中的应用.测绘通报，2015(5)：91) 科学版，2008,33(12)：1211) [15]Raeva P L,Filipova S L,Filipov D G.Volume computation of a [3]Li D R,Li M.Research advance and application prospect of stockpile-A study case comparing GPS and UAV measurements unmanned aerial vehicle remote sensing system.Geomat Inform in an open pit quarry.Int Arch Photogram Remote Sens Spatial Sci Wuhan Univ,2014,39(5):505 Inform Sci,2016,XLI-B1:999 (李德仁，李明.无人机遥感系统的研究进展与应用前景.武汉 [16]Tong X H,Liu X F,Chen P,et al.Integration of UAV-based 大学学报：信息科学版，2014,39(5)：505) photogrammetry and terrestrial laser scanning for the three- [4]Roosevelt C H.Mapping site-level microtopography with real-time dimensional mapping and monitoring of Open-Pit Mine Areas. kinematic global navigation satellite systems (RTK GNSS)and Remote Sens,2015,7(6):6635 unmanned aerial vehicle photogrammetry (UAVP).Open [17]Cui Z Q.The application of the high precision airborne Archaeol,2014,1:29 geophysical survey to the investigation of important metallogenic [5]Yan D.Zhou N E.The applications and prospects of CH UAV belts.Geophys Geochem Explor,2018,42(1):38 systems.Comput Eng Sofnware,2018,39(9):117 (雀志强.高精度航空物探在重要成矿带资源调查中的应用.物 (月东，周乃恩彩虹无人机系列应用及展望.软件2018,39(9)： 探与化探，2018,42(1)：38) 117) [18]Li F,Ding Z Q,Cui Z Q,et al.Application demonstration of the [6]Giordan D,Hayakawa Y,Nex F,et al.The use of remotely piloted CH-3 UAV-borne magnetic survey system in different terrain aircraft systems (RPASs)for natural hazards monitoring and areas of Xinjiang.Geol Explor,2018,54(4):735 management.Nat Hazards Earth Syst Sci,2018,18(4):1079 (李飞，丁志强，崔志强，等.CH3无人机航磁测量系统在我国新
杂场景建模等注入新的活力，进一步丰富无人机 遥感技术在矿业领域的应用场景. 4 结论 全球范围内，无人机遥感技术正展示出强大 的应用潜力与蓬勃的市场前景，在矿业领域中的 创新应用层出不穷. 本文在大量文献调研的基础 上，梳理总结了无人机遥感技术特征与工作流程、 应用场景、实际案例以及发展态势，主要结论包 括：（1）无人机遥感具备成本低廉、机动性强、数 据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等优 势，针对特定应用场景，多旋翼、固定翼无人机平 台可搭载光学、红外、多光谱等传感器；（2）当前 该技术在矿业领域主要应用于露天矿生产管理、 尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、 边坡灾害防治，国内外学者积累了大量研究案例； （3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改 善成果精度、拓展应用场景是该技术应用未来发 展趋势. 随着技术革新、装备升级以及前沿技术 交叉融合，无人机遥感技术在矿业领域更加深入 的创新应用，将颠覆传统矿业生产管理模式，势必 成为智慧矿山体系建设中不可缺少的重要组成 部分. 参 考 文 献 Pajares G. Overview and current status of remote sensing applications based on unmanned aerial vehicles (UAVs). Photogramm Eng Remote Sens, 2015, 81（4）: 281 [1] Li D R. Development prospect of photogrammetry and remote sensing. Geomat Inform Sci Wuhan Univ, 2008, 33（12）: 1211 （李德仁. 摄影测量与遥感学的发展展望. 武汉大学学报: 信息 科学版, 2008, 33（12）：1211） [2] Li D R, Li M. Research advance and application prospect of unmanned aerial vehicle remote sensing system. Geomat Inform Sci Wuhan Univ, 2014, 39（5）: 505 （李德仁, 李明. 无人机遥感系统的研究进展与应用前景. 武汉 大学学报: 信息科学版, 2014, 39（5）：505） [3] Roosevelt C H. Mapping site-level microtopography with real-time kinematic global navigation satellite systems (RTK GNSS) and unmanned aerial vehicle photogrammetry (UAVP). Open Archaeol, 2014, 1: 29 [4] Yan D, Zhou N E. The applications and prospects of CH UAV systems. Comput Eng Software, 2018, 39（9）: 117 （闫东, 周乃恩. 彩虹无人机系列应用及展望. 软件, 2018, 39（9）： 117） [5] Giordan D, Hayakawa Y, Nex F, et al. The use of remotely piloted aircraft systems (RPASs) for natural hazards monitoring and management. Nat Hazards Earth Syst Sci, 2018, 18（4）: 1079 [6] Colomina I, Molina P. Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: a review. ISPRS J Photogramm Remote Sens, 2014, 92: 79 [7] Li Q. Application of Low-Altitude UAV Remote Sensing in Mine Monitoring [Dissertation]. Beijing: China University of Geosciences (Beijing), 2013 （李迁. 低空无人机遥感在矿山监测中的应用研究——以赣州 稀土矿区为例[学位论文]. 北京: 中国地质大学(北京), 2013） [8] Xiang J, Chen J P, Sofia G, et al. Open-pit mine geomorphic changes analysis using multi-temporal UAV survey. Environ Earth Sci, 2018, 77（6）: 220 [9] Chen J P, Li K, Chang K J, et al. Open-pit mining geomorphic feature characterisation. Int J Appl Earth Observ Geoinform, 2015, 42: 76 [10] Zhang Y X, Lan P T, Jin Y C, et al. Practice and exploration of unmanned aerial vehicle three-dimensional oblique photogrammetry technology in the monitoring of open pit mines. Bull Surv Mapp, 2017(Suppl): 114 （张玉侠, 兰鹏涛, 金元春, 等. 无人机三维倾斜摄影技术在露天 矿山监测中的实践与探索. 测绘通报, 2017(增刊): 114） [11] Xu Z H, Wu L X, Chen S J, et al. Method of engineering volume monitoring and calculation for open-pit mine from UAV images. J Northeast Univ Nat Sci, 2016, 37（1）: 84 （许志华, 吴立新, 陈绍杰, 等. 基于无人机影像的露天矿工程量 监测分析方法. 东北大学学报: 自然科学版, 2016, 37（1）：84） [12] Esposito G, Mastrorocco G, Salvini R, et al. Application of UAV photogrammetry for the multi-temporal estimation of surface extent and volumetric excavation in the Sa Pigada Bianca open-pit mine, Sardinia, Italy. Environ Earth Sci, 2017, 76（3）: 103 [13] Yang Q S, Fan B B, Wei X L, et al. Research on the application of unmanned aerial vehicle technology in Xinjiang mineral monitoring. Bull Surv Mapp, 2015（5）: 91 （杨青山, 范彬彬, 魏显龙, 等. 无人机摄影测量技术在新疆矿山 储量动态监测中的应用. 测绘通报, 2015（5）：91） [14] Raeva P L, Filipova S L, Filipov D G. Volume computation of a stockpile—A study case comparing GPS and UAV measurements in an open pit quarry. Int Arch Photogram Remote Sens Spatial Inform Sci, 2016, XLI-B1: 999 [15] Tong X H, Liu X F, Chen P, et al. Integration of UAV-based photogrammetry and terrestrial laser scanning for the threedimensional mapping and monitoring of Open-Pit Mine Areas. Remote Sens, 2015, 7（6）: 6635 [16] Cui Z Q. The application of the high precision airborne geophysical survey to the investigation of important metallogenic belts. Geophys Geochem Explor, 2018, 42（1）: 38 （崔志强. 高精度航空物探在重要成矿带资源调查中的应用. 物 探与化探, 2018, 42（1）：38） [17] Li F, Ding Z Q, Cui Z Q, et al. Application demonstration of the CH-3 UAV-borne magnetic survey system in different terrain areas of Xinjiang. Geol Explor, 2018, 54（4）: 735 （李飞, 丁志强, 崔志强, 等. CH-3无人机航磁测量系统在我国新 [18] 王 昆等： 无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势 · 1093 ·