三维激光扫描提升煤矿地表变形监测精度：新方法研究

本研究论文聚焦于"基于三维激光扫描的矿区地表倾斜值提取方法"这一主题，针对煤矿安全生产和矿区建筑物维护中的关键问题，地表变形监测的精确性是至关重要的。传统的点状测绘方法在获取地表倾斜值时存在局限性，因此，研究人员寻求通过现代测绘技术如合成孔径雷达干涉测量（InSAR）、无人机和摄影测量的融合，来提升面状测绘技术在煤矿区地表监测中的应用效果。 作者以大柳塔矿的一个工作面为例，使用三维激光扫描技术获取海量点云数据。首先，通过S-G滤波技术对点云数据进行去噪处理，这一步骤对于剔除非地面噪声点，平滑数据至关重要，结果显示，此方法能够显著降低数据边缘的梯度，提升数字高程模型（DEM）的精度，具体降低幅度达到了31.8%。 接下来，通过局部表面拟合的方法，从点云中提取特征点的法向量，这种方法有助于更准确地捕捉地表的细微变化。研究者计算了地表变形前后特征点法向量的变化量，并将这些变化与特征点的真实倾斜角进行了对比分析，以此来提取地表倾斜值。这种基于点云的数据处理方法，相较于传统的计算方法，其样本点倾斜值的中误差仅为0.78°，表明其在实际应用中具有较高的精度，能满足当前地质监测的精确需求。 这项研究不仅填补了传统点状测绘方法的不足，而且为三维激光扫描在开采沉陷监测中的应用提供了新的思路和技术支持。通过改进的地表倾斜值提取方法，可以为煤矿环境治理和生态修复提供更为精确的数据支持，从而提升整体的安全生产水平和资源管理效率。因此，这项研究对于推动煤炭行业的智能化、精准化监测具有重要意义。