「新锐特刊」中国矿业大学（北京）赵毅鑫教授：基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识

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创新点
（1）对神东矿区上湾矿超大采高工作面上方地表裂缝进行全天候无人机红外热像观测，证明无人机红外观测可有效监测采动诱发的地表裂缝发育，并发现在相应观测条件下，3:00 am~5:00 am时地裂缝红外识别效果较其他时段更佳。
（2）针对采动地裂缝红外边缘精细提取问题，提出了一种基于拉普拉斯高斯（LoG）算子、Canny算子及数学形态学的改进边缘检测算法。采用Pratt品质因数（PFoM）评价指标对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Laplacian算子、LoG算子以及所提出的改进边缘检测方法应用于红外图像中采动地裂缝精细检测结果进行评价，发现本文提出的改进边缘检测算法获得的地裂缝检测品质因数值明显高于应用其他算子计算结果。
（3）针对神东矿区高强度开采地表生态条件，对全天不同时刻地表裂缝、沙子、植被无人机红外观测提取的温度信息进行统计分析，发现1:00 am至5:00 am和9:00 pm至11:00 pm，裂缝的温度高于沙子及植被，其与沙子的温差约为4 ℃、与植被的温差在1 ℃～4 ℃之间；9:00 am至3:00 pm，裂缝的温度介于植被和沙子之间，其与沙子、植被的温差最值分别为-12.52 ℃和14.04 ℃。
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作 者
赵毅鑫1,2,许　多1,3,孙　波1,2,姜耀东1,3,张　村1,2,何　祥1,2
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单 位
1. 中国矿业大学(北京) 共伴生能源精准开采北京市重点实验室；2. 中国矿业大学(北京) 能源与矿业学院；3. 中国矿业大学(北京) 力学与建筑工程学院
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研究背景
西部矿区煤炭资源赋存普遍具有埋藏浅、厚度大、基岩薄和松散层厚的特点,煤炭开采条件优越。多数矿井采用大采高、放顶煤等采煤工艺,具有明显的高产、高效和高强度开采特点,地下开采引起的地表沉陷和地裂缝次生灾害尤为严重。地表沉陷和地裂缝不但造成地面房屋开裂倒塌,导致经济损失,甚至诱发采空区遗煤自燃及煤田火灾。因此,快速、及时、准确获取地裂缝信息,不仅可对上覆岩层运移规律分析提供数据支撑,而且可为煤矿安全生产和矿区环境综合治理提供支撑。