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摘要 ：现阶段矿山行业发展过程中，随着矿山开采规 模的扩大以及社会需求的增长， 就需要相关人员加强对矿 山的重视，结合实际进行管理。无人机载LiDAR 测绘技术 作为借助激光雷达进行地形测绘的技术手段， 能够较为迅 速地对矿山地质进行精准测量，方便后续作业的进行。然 而实际应用环节，无人机载LiDAR 技术本身较为复杂，矿 山的工程管理涉及面较广， 相关人员在进行作业之时还存 在一些难点。本文就从无人机载LiDAR 测绘技术入手，浅 谈其在矿山工程管理环节的应用。
关键词：无人机,LiDAR 测绘技术,激光雷达,原理,矿山工程管理
无人机技术目前已经应用到许多国家的许多领域，无 人机技术能够获取和处理更高精度和分辨率的图像， 可以 在空中通过设备将所需要传递的信息进行记录、拍摄，并 用遥感数据技术将拍摄的图像进行传输。因此，无人机技 术可以实时勘测各种地形的信息。搭载LiDAR激光雷达 设备进行测绘的无人机测绘能够借助激光雷达的先进功 能实现对地区数据的收集， 在现阶段矿山行业中应用较为 频繁。因此实际作业环节，就需要相关人员加强对无人机 载LiDAR技术的研究，分析其概念以及原理，并且结合实 际发展需要研究其在矿山管理环节的应用策略， 将其合理 地应用到矿产行业。
1 无人机载LiDAR测绘技术概述
1.1 概念
无人机测绘技术是指利用无人机进行地面测绘和空 中影像采集的技术，现阶段的无人机技术一般具有高效 精准、安全省时、数据全面性以及灵活性等优势，被广泛 应用于土地调查、城市规划、环境保护、灾害监测等领 域。在实际应用中，还需要结合地理信息系统、摄影测量 技术等进行数据处理和分析，以获取更准确的测绘结果。 LiDAR 技术是一种通过激光辐射来实现三维空间感知的 技术，它利用激光发射器发射出的短脉冲激光束，通过测 量激光束从发射到返回的时间差， 计算出激光在空气中的 传播时间，进而得到激光束与目标物之间的距离信息，从 而实现精确的三维空间采集。LiDAR 技术的发展在各个领域都有重要应用，特别是在无人驾驶、智能交通、自然 资源管理和环境监测等方面，具有广阔的发展前景。无人 机载LiDAR技术也就是借助无人机搭载激光雷达设备进 行测绘的技术，相较于传统的技术而言，无人机载LiDAR 技术既具有无人机的灵活性以及便捷性， 还兼具激光雷达 的先进性以及精准度， 需要相关人员加强对其的重视。
1.2 原理
LiDAR（Light Detection and Ranging） 技术是一种通 过激光辐射进行距离测量和空间感知的技术。它利用激光 传感器发射激光束， 通过测量激光束从发射到接收返回所 花费的时间以及相应的光学特性，从而计算出激光束与 目标物之间的距离信息。其技术原理如下。一是发射激光 束，LiDAR 系统使用激光发射器发射一束高能量、短脉冲 的激光束 ；二是接收返回激光束， 一旦激光束与目标物相 交，部分激光能量将被目标物散射或反射，并返回到激光 传感器 ；三是计算时间差， 激光传感器接收到返回的激光 束后，会测量激光从发射到返回所需的时间差，即飞行时 间 ；四是距离计算，利用光速和飞行时间，LiDAR 系统可 以计算出激光束与目标物之间的距离 ；五是生成点云数 据，通过连续的激光扫描和测量，LiDAR 系统可以获取大 量的距离测量值，将其组织起来形成点云数据。这些点云 数据可以构建出精确的三维模型和环境地图。实际作业环 节，LiDAR技术的精度和分辨率依赖于激光器的性能、接 收器的灵敏度以及采样频率等因素。通过使用高性能的 LiDAR传感器和精确的数据处理算法，可以实现高精度 的距离测量和精细级的三维空间感知。
2 无人机载LiDAR测绘技术在矿山工程管理中的应用
2.1 数据采集
无人机LiDAR 测绘技术在矿山工程管理环节的应用 关键就在于信息的收集，需要相关人员结合无人机激光 雷达测绘技术的实际科学合理地进行数据采集。一是激 光扫描，LiDAR 系统通过激光器发射短脉冲激光束，并记 录激光束的返回时间和强度。这些激光束在地表或地物 上反射，并被接收器捕捉。激光扫描可以提供大量的点云 数据， 记录了地表和地物的空间位置和形状 ；二是飞行平台建设，在矿山测绘中，LiDAR 系统通常安装在飞行平台 上，如飞机、直升机或无人机。这些飞行平台在矿山范围 内进行飞行，并携带LiDAR传感器进行数据采集。因为无 人机具有灵活性高、成本低、易于操作等优势，因此无人 机也就成为最常用的飞行平台之一 ；三是点云生成， 通过 记录激光束的返回时间和强度，LiDAR 系统可以生成激 光点云。激光点云由大量的三维坐标点组成，其中每个点 表示一个单独的激光测量。这些点可以准确地描述地表和 地物的位置和形状 ；四是数据处理，采集到的激光点云 数据需要进行后期处理和分析，这通常包括数据配准、滤 波去噪、分类和拟合等处理步骤。数据处理的目的是提高 点云的质量和准确性，以便后续分析和应用。在矿山测绘 中，LiDAR技术的数据采集功能可以提供高分辨率、高精 度的地形和地物数据，为矿山规划、资源管理、环境评估 和安全监测等提供准确的基础数据支持。这有助于提高矿 山的效率和可持续发展。实际作业环节，相关单位可以采 用无人机激光雷达系统 CW-30L 作为飞行平台，CW-30L 具备垂直起降，全自主起降、精准导航的功能，其最大载 荷能力 6kg，满载满油情况下，续航 1h，与此同时 CW-30L 的巡航飞行速度可达到 100km/h， 效率更高。
2.2 激光点云分类
除却数据采集之外，无人机LiDAR 测绘技术在矿山 工程管理环节还可以应用在激光点云分类方面。一是地表 分类，激光点云可以通过分类算法将地表特征（如土地、 裸露的岩石或砾石等） 从其他非地表特征（如植被、建筑 物等） 中区分出来。这对于土地利用规划和环境监测非常 重要，可以为矿山开采和资源管理提供准确的地表信息 ； 二是地物提取，利用激光点云的高精度和高密度数据，可 以进行地物提取，如建筑物、道路、管道和堆存物等。这 对于矿山建设和基础设施管理非常有用， 可以提供准确的 地物位置和几何信息 ；三是地形分析， 激光点云数据可以 用于进行地形分析，如生成数字地面模型（DTM）和数字 地表模型（DSM）以及提取坡度、高程和地形特征等。这 可以为矿山测量、地质勘探和土地评估等提供重要信息 ； 四是环境监测， 激光点云分类还可以用于监测和分析矿山 环境的变化。通过比较不同时间点的激光点云数据，可以 检测地表沉降、岩层位移、水文变化等环境变化，并评估 其对矿山开采活动的影响 ；此外是安全评估， 激光点云技 术可以用于进行矿山安全评估。通过分析激光点云数据， 可以检测并识别坍塌、崩塌和滑坡等潜在的安全风险，从 而采取及时的预防措施。激光点云分类功能在矿山测绘中 具有重要的应用价值，可以提高矿山规划、资源管理和环 境保护的效率和准确性， 同时也有助于提升矿山的安全性和可持续发展。
2.3 数字正射影像制作
无人机LiDAR 测绘技术在矿山工程管理环节还可以 应用到数字正射影像制作环节，需要相关人员加强对其 的研究。一是激光扫描，LiDAR 系统通过发射激光脉冲 并测量其返回时间，可以准确地获取地表各点的三维坐 标信息。在矿山测绘中，LiDAR 技术能够快速获取大范 围的地形和地物数据 ；二是点云生成，通过激光扫描系 统采集的原始数据，可以生成激光点云。激光点云是由 密集的三维点组成的数据集，每个点具有位置坐标和反 射强度等属性信息 ；三是数据配准，为了准确地生成数 字正射影像，需要将采集的激光点云数据与其他数据源 （例如航空影像或卫星影像） 进行配准。配准的目的是确 保不同数据源的空间一致性，并将点云数据对准到正确 的位置 ；四是影像融合，通过将配准后的激光点云数据 与其他影像数据进行融合，可以生成高分辨率的数字正 射影像。常见的融合方法主要是将点云数据投影到影像 平面上，并根据点云的反射强度和影像的颜色信息进行 融合 ；五是影像处理， 生成的数字正射影像， 可以通过一 系列图像处理算法进行进一步的处理和优化。例如， 去除 阴影和噪声， 调整色彩平衡和对比度等， 以提高影像质量 和可视化效果。通过LiDAR 技术在矿山测绘环节的数字 正射影像制作功能， 可以获得高精度、高分辨率的地表影 像，为矿山规划、资源管理和环境监测等提供准确的数 据支持。此外， 数字正射影像还可以用于制作数值地形模 型（DTM）和三维地理信息系统（GIS）的建设。现阶段的 数字正射影像制作主要流程有导出各相片的外方位元素、 空中三角测量、影像匀色以及镶嵌使用影像处理软件对 影像进行拼接、修改以及镶嵌线等。
2.4 数字高程模型制作
无人机LiDAR 测绘技术在矿山测绘环节的数字高程 模型制作方面的应用也十分必要，需要相关人员加强研 究。现阶段的无人机LiDAR 测绘技术在矿山工程管理环 节应用主要有以下方面。首先，地形表达。LiDAR 点云数 据可以用于生成数字高程模型，即地表的几何表达。通过 激光扫描得到的点云数据，可以准确地捕捉到地表的高 程信息，利用这些数据，可以创建高分辨率的数字高程模 型，展现矿山的地形特征， 如山体、河流以及湖泊等细节； 其次，坡度和坡向分析。通过数字高程模型，可以计算坡 度和坡向信息。这对于矿山的地质勘探和地质灾害评估非 常重要。矿山斜坡的坡度和坡向信息可以用来确定最佳的 开采方法，并评估潜在的滑坡或崩塌风险 ；再次，开采规 划。需要借助数字高程模型，可以进行开采规划和优化。
通过分析地形特征和挖掘量信息， 可以确定最佳的开采方 案，如开采顺序、挖掘方法、挡土墙设计等。这可以最大 程度地提高矿山的生产效率和资源利用率 ；最后，水文 分析。数字高程模型也可以用于进行水文分析，如洪水模 拟、水流路径识别等。
2.4.1 数据预处理
在 LiDAR 技 术 的 数 字 高 程 模 型（Digital Elevation Model，DEM）制作过程中，数据预处理是一个重要的环 节，以下是常见的LiDAR数据预处理步骤。一是数据滤 波。初始LiDAR数据中可能存在噪点，例如由于散射和 反射导致的异常值。为了去除这些噪点，可以采用滤波算 法，如高度滤波、统计滤波、中值滤波等 ；二是数据分类。 在采集的LiDAR 点云中，地表和其他地物（如植被、建筑 物）可能被混合在一起。为了生成准确的DEM，需要对这 些点进行分类，将地表点和非地表点分开。常用的分类算 法包括地面提取算法和植被去除算法 ；三是数据配准。对 于多次采集或使用不同数据源的LiDAR数据，需要将它 们进行配准，以保证数据的一致性和准确性。配准可以通 过机载 GPS/ 惯性导航系统数据、地面控制点或其他配准 方法来实现 ；四是数据格网化。需要将点云数据转换为 规则的格网形式是生成DEM 的必要步骤。格网化可以使 用插值算法，将离散的点云数据插值到均匀的网格中，生 成连续的高程表面 ；五数据检查与校正。一方面，进行数 据质量检查，检查数据是否存在异常点、缺失点或其他错 误。如果发现问题，需要进行进一步的修复或重新采集。 另一方面，则对采集的LiDAR数据进行校正，以纠正不同 传感器或平台的误差，通过数据校正，可以提高DEM 的 准确性和一致性。通过对LiDAR数据进行预处理，可以提 高数据的质量和准确性， 为后续的数字高程模型制作提供 可靠的数据基础。这有助于生成准确的地形表达和进行可 靠的地表分析。
2.4.2 提取关键点
在LiDAR 技术的数字高程模型制作过程中，关键点 的提取是一个重要的环节， 关键点是指点云数据中具有显 著高程变化或重要地貌特征的点， 需要相关人员加强对关 键点的重视。一是地面点提取。地面点是数字高程模型制 作中最常见的关键点类型。地面点提取是将点云数据中的 地面点和非地面点分开的过程。地面点通常在点云数据中 分布较密集，并具有相对较平坦的高程特征。常用的地面 点提取算法包括基于高度阈值、基于坡度阈值、基于地形 聚类等方法 ；二是边缘点提取。边缘点是指与地物或地形变化边缘相关联的点。边缘点提取可以捕捉到地形的边 界、河流的岸线、悬崖的边缘等特征。常见的边缘点提取 算法包括基于曲率、基于局部表面法线、基于形态学运算 等方法 ；三是地表特征点提取。地表特征点是指与地物或 地貌特征直接相关的点，如水体、建筑物、树木等。地表 特征点提取可以用于地物提取、建筑物检测、植被分析等 应用。常用的地表特征点提取算法包括基于形状特征、基 于自适应阈值、基于点云密度等方法。
2.5 数据成果分析
无人机LiDAR 测绘技术在矿山管理环节的数据成果 分析功能非常丰富， 可以提供以下几个方面的数据分析功 能。一是矿山地形分析。LiDAR测绘技术可以生成高精度 的地形模型，用于矿山地形分析。通过分析数字高程模型 （DEM），进行坡度、坡向、高程等方面的分析，帮助矿山 管理者了解矿山地貌的特征和地形变化， 为矿山规划和设 计提供参考 ；二是体积计算。通过对矿山点云数据进行处 理， 计算矿山物料堆放区域的体积并实现对矿堆的测量和 监测。这对于矿山库存管理和产量评估非常重要，为矿山 管理者提供准确的数字化数据 ；三是表面变形监测。利用 不同时间段采集的LiDAR数据，进行矿山表面变形监测。 通过比较不同时间点的DEM，检测矿山地表的沉降、隆 起以及地表形变等问题，为矿山安全管理提供重要参考 ； 四是环境影响评估。利用LiDAR技术采集的点云数据，可 以进行矿山环境影响评估。通过分析地形特征和地形变 化，评估矿山对周边环境的影响程度，进而制定环境保护 措施和可持续发展策略。总之，LiDAR测绘技术在矿山管 理环节的数据成果分析功能非常强大， 为矿山管理者提供 准确、高精度的数据支持，帮助他们进行矿山规划、库存 管理、环境保护等决策和管理工作。
3 结语
综上所述，通过将激光雷达测绘技术在矿山工程测绘 中进行应用，一方面，可以使测绘工作质量和效率得到提 高 ；另一方面，还可以弥补传统测绘技术应用中的不足， 促进我国工程测绘的快速发展。对此，在矿山工程测绘过 程中， 相关测绘人员需要对激光雷达测绘技术进行有效应 用，明确该项技术的应用原理、分类，掌握关键技术，从 而使测绘工作的精准度与效率得到提高， 推动我国测绘行 业的健康发展。
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