Высокодетальное моделирование рельефа для проектирования объектов инфраструктуры рудников кундызды и лиманное

      Комментарии к записи Высокодетальное моделирование рельефа для проектирования объектов инфраструктуры рудников кундызды и лиманное отключены

Высокодетальное моделирование рельефа для проектирования объектов инфраструктуры рудников кундызды и лиманное

А.И. Баскаков

Ландшафт территорий рудников, конечно наземные и подземные сооружения (плотины, хвостохранилища, отвалы, шахты, карьеры и т. п.) находятся под постоянным действием горно-геологических и гидрологических факторов, имеющих естественную и антропогенную природу. Нужным условием надёжной эксплуатации объектов инфраструктуры рудников есть учёт и заблаговременное выявление на этапе проектирования опасных изюминок ландшафта территорий.

практическая эффективность и Конъюнктурная привлекательность от применения космических разработок дистанционного зондирования Почвы (ДЗЗ) в проектировании объектов горно-обогатительного комплекса обусловлена, в наше время, следующими главными обстоятельствами:

  • возросшими требованиями к оперативности и в один момент к качеству проектных ответов, реализуемых на больших по площади территориях;
  • необходимостью применения трехмерных цифровых моделей местности в качестве главного источника геопространственных данных, при ответе задач экономически целесообразного учёта требований и территориального размещения сооружений к обеспечению их техногенной и экологической безопасности;
  • исполнением проектными организациями мониторинга объектов инфраструктуры рудников с оценкой действия фирм на внешнюю среду в течение всего периода их эксплуатации.

Получение топогеодезической информации с применением космических оптико-электронных совокупностей сканерного типа гарантирует высокую плотность и предсказуемую точность измерений, которая снабжает нужную детальность при интерпретации главных геоморфологических изюминок рельефа местности. Наряду с этим случайная составляющая неточности наблюдений при применении таких совокупностей не зависит от антропогенного фактора и возможно точно оценена с применением статистических параметров на базе анализа представительной выборки измерений. Систематическая же составляющая неточности, обусловленная к примеру RFM-моделью съемки, исключается методом исполнения единичных наземных измерений с последующей поправкой в виде аффинной изменении изображений.

Для обеспечения проектных ответов и инженерно-геологических изысканий на территориях бронзово-цинковых месторождений Кундызды и Лиманное, расположенных в Мугаджарском и Хромтауском районах Актюбинской области Казахстана, высокодетальными топографическими моделями рельефа была применена стереоскопическая съемка с космического аппарата КА GeoEye-1. Полученная в итоге цифровая модель местности употреблялась в качестве фактической базы для технологически оптимального и надёжного размещения объектов инфраструктуры горно-обогатительных комплексов рудников Кундызды и Лиманное.

В настоящей работе отражены главные моменты применения комплексной разработке получения, представления и интерпретации измерений высот, ядром которой есть реализованная в MATCH-T/INPHO объектно-ориентированная вычислительная концепция производства измерений с целью формирования «гибридной» SCOP/DTM модели естественного рельефа местности. Территории месторождений Кундызды и Лиманное являются два самые характерных для Казахстана типа рельефа — мелкосопочный и равнинный (рис.

1), с перепадом высот 190 м и 6 м соответственно. Эти участки были рассмотрены как эталонные с целью практической оценки условий применимости указанного подхода к получению кондиционных измерений высот поверхности рельефа, заложенному в функциональность SCOP/DTM модели совокупности MATCH-T/INPHO. В следствии выполненных работ сформулированы типовые правила функционального управления процессом интерпретации и получения измерений при автоматической генерации высот, использование которых разрешило создать высокодетальные трехмерные модели естественного рельефа для указанных территорий.

Рис.1. Характерные типы ландшафтов территорий рудников Кундызды Рис.1. Характерные типы ландшафтов территорий рудников Лиманное

Стереоскопическая съемка участков работ была выполнена в июле 2012 г. c КА GeoEye-1 при полном отсутствии облачности (рис. 2). Любая стереопара дивергентной съемки охватывает площадь порядка 105 км.кв.

Итог съемки представлен как продукт уровня «GeoStereo», прошедший радиометрическую и геометрическую коррекцию, выполненную по орбитальным данным с применением строгой модели съемки. Изображение уровня «GeoStereo» представляет собой (в соответствии с метаданным) проективную горизонтальную изменение «уникального» изображения на плоскость UTM-проекции с безотносительной геодезической высотой относимости — Reference Height и соответствует положению MBR сцены съемки на Inflated-эллипсоиде. Разрешение изображений образовывает 0.5 метра для метра и панхроматического 2 диапазона для мультиспектрального диапазона.

Рис. 2. Изображения уровня GeoStereo территорий рудников Кундызды (слева) и Лиманное (справа)

Рис.3. измерение и Идентификация GCP на местности

Полевое геодезическое обоснование района съемки предусматривало исполнение наблюдений двухчастотным на данный момент-приемником Trimble 5700 в точках наземной привязки, каковые выбирались по расположению компактных и прекрасно опознаваемых на изображениях объектов (рис. 3).

По окончании срока формирования окончательных (final) часов и оценок орбит спутников эти GPS наблюдений обрабатывались удаленно в центре SOPAC (Scripps Orbit and Permanent Array Center) довольно базисных станций сети IGS. В следствии чего были взяты координаты опорных точек с точностью до первых сантиметров.

Для исполнения окончательного безотносительного ориентирования стереомодели местности употреблялась прямая форма RPC–модели съемки от известных наземных опорных точек, методом ее включения в соотношения уточняющей аффинной изменении [1], реализованной в модуле Exterior_Orientation. При количестве опорных точек больше трех совокупность линейных уравнений для нахождения коэффициентов аффинной изменении делается переопределенной и ее ответ находится способом параметрического МНК-уравнивания при условии минимизации неточности изменения изображений в опорных точках.

Потому, что ландшафты территорий в районах месторождений Кундызды и Лиманное являются естественные природные формирования и фактически не содержат следов какое количество-нибудь большого техногенного действия, то для расчета моделей высот на этих участках была использована концепция SCOP/DTM-модели. Этот подход рекомендован для автоматической генерации высот и предполагает «нормализацию» изображений с последующим применением способа автокорреляции для определения соответственных точек на каждом уровне создаваемой пирамиды изображений.

В рамках данной модели поверхность естественного рельефа считается постоянной и имеющей «топографический» порядок гладкости, что свидетельствует непрерывность по крайней мере ее первых частных производных. Довольно множества уникальных измерений предполагается, что оно имеет достаточно «хорошую» пропорцию из точек, относящихся к фактически рельефу местности, конечно точек класса «off-terrain points» не относящихся к рельефу и измеренных над его поверхностью, к примеру в области групп деревьев либо отдельных маленьких строений. Определяемое экспериментально, подходящее значение функционального параметра «Feature_Density» разрешает добиться хорошего, в указанном смысле, качественного состава уникальных измерений для конкретного ландшафта местности.

Генерация измерений фактически высот рельефа по множеству всех уникальных измерений выполнялась на базе «надежной» весовой МНК аппроксимации [3,6]. Определение степени надежности уникальных измерений при их интерпретации предполагает оценку достоверности результата автокорреляции, фильтрацию точек класса «off-terrain points» с применением «весовой функции» [5], конечно локальное сглаживание остаточных изюминок малого размера для устранения эффектов «моли» либо «шероховатости». Полученные в следствии таковой интерпретации измерения, относящиеся к фактически поверхности рельефа, интерполировались способом конечных элементов [2] на регулярную сеть с весовыми коэффициентами надежности [4], по окончании чего итог обобщался в виде SCOP/DTM–модели и сохранялся в файле векторного формата – [*.dtm.las].

Основополагающим функциональным параметром, реализованной в MATCH-T интерполирующей весовой фильтрации [5], есть размер ячейки ? результирующей сети определения DTM. Ее величина обязана выбираться так, дабы влияние измерений класса «off-terrain points» на модель высот рельефа было сведено к минимуму. В большинстве случаев, в случае если размер ? больше половины величины большого из исключаемых объектов класса «off-terrain points», то это дает прекрасный результат.

Для разглядываемых территорий размер ячейки ? фильтрующей сети интерполяции выбирался в пределах диапазона от пяти метров до десяти метров в зависимости от размеров исключаемых изюминок, представленных по большей части редкой кустарниковой растительностью, маленькими группами деревьев и одиночными полуразрушенными строениями.

Параметр «Terrain_Type» есть вторым по значимости, от которого зависит уровень качества DTM. Он воображает априорную оценку типа местности в смысле величины вероятных значений относительных превышений высот в области расчета DTM. По значению этого параметра, MATCH-T определяет в соответствие с указанным типом местности самый оптимальный вид весовой функции и уровень предельных значений параллаксов для исключения вероятных неточностей типа «Gross_Errors», появляющихся при сбоях механизма автокорреляции.

В качестве запасных данных при создании моделей высот употреблялись предварительно подготовленные измерения геоморфологических изюминок, отражающих главные структурные элементы поверхности естественного рельефа. Морфометрический анализ поверхности рельефа выполнялся методом стереофотограмметрических измерений в рамках функциональных возможностей модуля DT_Master/INPHO.

Вычисленные в автоматическом режиме DTM модели территорий были подвергнуты окончательной редакции и анализу в «ручном» варианте с применением стереоскопической совокупности визуализации — Planar SD2620W. Растровые изображения взятых в следствии цифровых моделей высот естественного рельефа, будучи пересчитанными в целочисленные значения диапазонов RGB-интенсивностей, представлены на рис. 4.

Рис. 4. Модели высот территорий рудников Кундызды (слева) и Лиманное (справа)

Пересчет отметок из геодезической в ортометрическую совокупность высот выполнялся с применением гравитационной модели почвы EGM_2008, вычисленной по градусной сетке: hO = hG — hEGM. Для перехода к обычной совокупности высот употреблялась поправка ?h, определяющая величину сдвига квазигеоида относительно геоида и вычисляемая для каждой из территорий с применением данных наземной тахеометрической съемки: hN = hO +?h. Увидим, что в этом случае при переходе к обычной совокупности высот мы учитываем так же среднюю величину погрешности в определении высот DTM относительно данных наземной съемки, которая неявным образом присутствует в значении ?h.

В качестве эталона для оценки точности взятой модели обычных высот рельефа употреблялись данные в пределах одного планшета наземной тахеометрической съемки масштаба 1:2000, выполненной в центре месторождения Кундызды в 2008 г. Для создания представительной выборки измерений высот было отобрано порядка 400 контрольных точек. Среднее расстояние между измерениями тахеометрической съемки составило порядка 35 м. Потому, что вычисленная DTM представлена измерениями в узлах регулярной сети с шагом 5 м, то для более корректного сравнения двух поверхностей рельефа высоты контрольных точек были интерполированы на такую же сеть с применением процедуры Topo_to_Raster/ArcGis.

По окончании чего были найдены значения разности высот (неточности DTM) в узлах регулярной сети, общим количеством порядка 80000 измерений. На рис. 5 представлена гистограмма распределения взятой значения и выборки ошибок ее главных статистических параметров. Для выборки неточностей были вычислены главные статистические оценки (табл.

1) и величина RMSE – средней квадратичной неточности, которая так же употребляется в качестве критерия оценки достоверности наблюдений.

Рис. 5. Гистограмма распределения неточности измерений высот DTM

Точность созданной DTM, осознаваемая в простом смысле, интерпретируется как величина оценки значения стандартного отклонения ?. На базе ? смогут быть взяты критерии оценки точности DTM с разными уровнями значимости (доверительными промежутками). Но правомерность интерпретации стандартного отклонения, как показателя оценки точности наблюдений, определяется степенью близости закона распределения случайной величины неточности к обычному закону распределения.

В качестве критерия оценки «нормальности» закона распределения случайной величины в соответствии с [7] употребляется теоретически определяемое соотношение между средним и стандартным отклонением: ? / ? =1.25 – для обычного закона распределения. В случае если сравнить настоящее вычисленное значение отношения ? / ? с теоретическим 1.25, то по величине отклонения возможно делать выводы о степени близости закона настоящего распределения неточностей к обычному закону.

В Табл.1 приведены значения конфиденциальных критерия и интервалов оценки «нормальности» закона распределения. Полученное значение критерия ?/?=1.35 достаточно прекрасно согласуется с теоретическим значением для обычного закона распределения: ??/?=(1.35-1.25)=0.1, что разрешает сказать о правомерности применения стандартного отклонения в качестве оценки точности DTM в данном конкретном случае.

Таблица 1

Оценки точности DTM

Критерий оценки точности DTM Знач. (м)
Среднее – ? 0,017
Стандартное отклонение — ? (St.dev) 0,023
? + ? (68%-ый доверительный промежуток) 0,04
? + 2*? (95%-ый доверительный промежуток) 0,063
? + 2.5*? (99%-ый доверительный промежуток) 0,077
? + 3*? (критерий отбраковки выбросов-99.73%) 0,086
? / ?-критерий «нормальности» закона распределения 1,35
RMSE 0,041

Так, выполненный анализ оценки точности созданной DTM естественного рельефа в окрестностях месторождения Кундызды, разрешает утверждать, что 95% измерений модели высот имеют погрешность не более 6,3 см. направляться само собой разумеется иметь ввиду, что столь высокая точность в определении высот DTM стала вероятной в следствии компенсации усредненной систематической составляющей неточности, выполненной (как продемонстрировано выше) при переходе от ортометрических высот к обычным с применением большого числа наземных измерений.

Созданные в «гибридном» SCOP/DTM формате цифровые модели рельефа были использованы для производства ортофотопланов, конструирования TIN создания и поверхностей векторных топографических карт масштаба 1:2000. Композиция модели высот и ортофотоплана снабжает адекватное трехмерное представление цифровой модели местности.

Пространственная классификация измерений DTM по диапазонам высот разрешает выполнить гипсометрический анализ рельефа с целью определения главных геоморфологических объектов присутствующих на его поверхности. Указанные геопространственные эти (рис. 6, 7) охватывают большие территории и вместе с тем владеют высокой точностью и детальностью воспроизведения изюминок местности.

На их базе возможно выполнен качественный и метрический анализ ландшафта района проектирования, делается вероятным автоматизированный расчет количеств углубления-насыпи грунта, конечно получение действенных ответов по размещению объектов инфраструктуры фирм горно-обогатительных комплексов с учетом обеспечения техногенной, природной и экологической безопасности.

Рис. 6. Цифровая модель местности (слева) и гипсометрическая картограмма (справа) территории рудника Кундызды

Рис. 7. Цифровая модель местности (слева) и гипсометрическая картограмма (справа) территории рудника Лиманное

Полученные цифровые модели местности (рис. 6, 7) были использованы в качестве фактической базы для производства векторных топографических карт масштаба 1:2000. Картографирование местности выполнялось методом дешифрирования ортофотопланов с последующей векторизацией контурной части сооружений, дорожной сети, техногенных нарушений естественного рельефа и других объектов ситуации.

Помимо этого, по итогам морфометрического анализа цифровой модели рельефа были дополнительно выяснены и обозначены такие особенности ландшафта территорий как линии тальвегов, водоразделов, области водосборов и гидрологическая сеть. Неспециализированный размер площади картографирования в районах месторождений Кундызды и Лиманное составил порядка 210 кв. км, что соответствует 210 страницам планшетов М 1:2000  стандартной прямоугольной разграфки (рис. 8) с размером стороны рамки планшетов равной 50 см.

Рис. 8. Образцы планшетов топографических карт М 1:2000
территорий рудников Кундызды (слева) и Лиманное (справа)

Цифровое картографирование территории производилось в соответствии с и в соответствие с требованиями инструкции по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических планов и карт [8].

ПЕРЕЧЕНЬ ЛИТЕРАТУРЫ

  1. ORIENTATION MODELS OF OPTICAL HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGERY:DEFINITION, IMPLEMENTATION AND VALIDATION OF ORIGINAL ALGORITHMS Francesca Fratarcangeli DITS – Area di Geodesia e Geomatica –Universita di Roma “La Sapienza”– via Eudossiana 18 – Rome, Italy francesca.fratarcangeli@uniroma1.it
  2. Ebner, H. and Reiss, P. (1978). Height interpolation by the method of finite elements. In Proceedings of the Digital Terrain Modelling Symposium, St. Louis, pages 241–254.
  3. Kraus, K. (1998). Interpolation nach kleinsten Quadraten versus Krige-Scha?tzer. O? sterreichische Zeitschrift fu?r Vermessung Geoinformation, 1.Dadsad
  4. Ackermann, F., K. Kraus, (2004): Reader Commentary: Grid Based Digital Terrain Models.Geoinformatics, Vol. 7, Copy 6, pp. 28-31.
  5. Kraus, K. (1997): Eine neue Methode zur Interpolation und Filterung mit Daten schieferFehlerverteilung. VGI 85, S. 25-30.
  6. Briese, C., Pfeifer, N., Dorninger, P. (2002): Applications of the Robust Interpolation for DTM determination. IAPRS, Volume 34, Part 3A, Graz.
  7. Большаков В.Д. Теория неточностей наблюдений. М., Недра, 1983. 223с.
  8. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических планов и карт. ГКИНП(ГНТА)-02-036-02. – М.: ЦНИИГАиК, 2002.

Видео урок по визуализации ландшафта в 3Ds Max


Интересные записи на сайте:

Подобранные по важим запросам, статьи по теме: