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 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