基于无人机倾斜摄影测量技术与SVR 算法的
开采沉陷监测与预计

金属矿山 ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (7): 168-.

基于无人机倾斜摄影测量技术与SVR 算法的开采沉陷监测与预计

张　凌1　邱　斌2　张　源1

1. 湖南水利水电职业技术学院建筑工程学院,湖南长沙 410131;2. 中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083

出版日期:2024-07-15 发布日期:2024-09-01

Mining Subsidence Monitoring and Prediction Based on UAV Tilt Photogrammetry Technology and SVR Algorithm

ZHANG Ling1　QIU Bin2　ZHANG Yuan1

Online:2024-07-15 Published:2024-09-01

摘要/Abstract

摘要： 为实现矿区开采沉陷高精度监测与预计,将无人机倾斜摄影测量技术与支持向量回归算法(Support Vector Regression Algorithm,SVR)相结合,对赤峰市六家煤矿采区沉降量进行了监测与预计,并将预计结果与GPS 实测结果进行了对比。结果表明:GPS 实测矿区10 d 测量沉降量为0. 2~15. 8 mm,东西南北区平均沉降量分别为51. 2、 31. 5、46. 6、130. 8 mm,北侧沉降量分别为东、西、南侧的2. 55、4. 15、2. 81 倍,矿区北侧为沉降严重区,需要进行重点监测并制定合理有效的防治措施。基于无人机倾斜摄影测量技术与SVR 算法预测的矿区东西南北区累计平均沉降量分别为49. 4、31. 5、45. 8、134. 6 mm,所有测点2 种测量方式所得相对误差均在5%以内,反映出所提方法预计精度较高,为实现矿区开采沉陷高精度监测与预计提供了参考。

张　凌, 邱　斌, 张　源. 基于无人机倾斜摄影测量技术与SVR 算法的开采沉陷监测与预计[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 168-.

ZHANG Ling, QIU Bin, ZHANG Yuan. Mining Subsidence Monitoring and Prediction Based on UAV Tilt Photogrammetry Technology and SVR Algorithm[J]. Metal Mine, 2024, 53(7): 168-.

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