文件名称：基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识-论文
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更新时间：2024-07-28 02:32:44
无人机 红外图像 地裂缝 边缘检测 裂缝识别
西部矿区煤层赋存条件好，开采强度高，上覆岩层破坏严重，易诱发采空塌陷和地裂缝等灾害，造成地表生态损伤，甚至诱发遗煤自燃，威胁煤矿安全生产。为快速、及时、准确识别地裂缝，提出了基于无人机红外遥感及图像边缘检测技术的地裂缝识别方法。以神东矿区上湾煤矿12401工作面为工程背景，对工作面上方地裂缝发育观测区域进行全天候监测，获取了不同时刻的红外图像，并对不同时刻红外图像中裂缝、沙子、植被的温度信息以及裂缝长度进行了统计和分析。运用多种边缘检测方法及提出的改进边缘检测算法，对采集的典型红外图像进行地裂缝检测，评价了不同边缘检测方法的裂缝检测效果。对比分析了不同时刻地裂缝检测结果，给出了针对本文研究条件下无人机红外遥感技术识别地裂缝的最佳时间窗口。研究结果表明：基于无人机搭载红外相机及边缘检测技术可有效识别采矿导致的地裂缝；夜间相比于白天，地裂缝更易被识别，特别是3:00 am~5:00 am期间，地裂缝的识别效果最佳。提出的改进边缘检测算法的Pratt品质因数（PFoM）值为0.571，检测性能优于文中其他边缘检测方法；1:00 am至5:00 am和7:00 pm至11:00 pm，地裂缝边