摘要：为保证矿山工程测绘结果的准确性，并切实提高测绘工作效率，本文在介绍激光雷达系统主要组成与优势的基础上，对激光雷达系统的测量原理及其在矿山工程测绘过程中的具体应用进行深入分析，提出基于激光雷达技术的矿山测绘内容和方法，并结合实例进一步验证了激光雷达测绘技术在矿山工程测绘任务实施中的合理性与有效性。

　　关键词：矿山测绘；测绘技术；激光雷达

　　在地理信息技术以及电子计算机等先进技术膨胀发展的局势下，采用数字化的方式对地形地面进行表达已经成为一种新的趋势。对于空间数据获取，除了要实现规模化，还要具有极高的效率，虽然传统测量技术已经十分成熟，但因其耗时、费力、成本高，已不适应当前需求。如何高效且准确的获取数据是当前测绘领域必须重视和尽快解决的实际问题。激光雷达技术的出现，可以很好的解决了这一实际问题。对于激光雷达技术，属于主动测量范畴，包含全球定位、激光扫描和惯性导航等在内的新系统集合，除了效率极高，还有很高的分辨率。激光雷达分为多种类型，广泛应用于多个领域，如高速公路建设、林业、灾害监测、矿山测绘等。相较于传统意义上的航空摄影测量，采用激光雷达技术可以从本质上解决信息缺失方面的问题，保证测量精度，且效率更高。

　　1激光雷达系统组成与优势

　　机载激光雷达测量系统包括动态差分GPS接收机、惯性导航装置、机载激光测距装置与成像记录装置等，用于对地表的实际情况进行动态检测与记录。①激光雷达测距。该系统主要包含脉冲测距装置、光电扫描装置以及控制处理器，具有高精度测距能力。测距流程包括激光发射、探测、回波信号处理和时间测量。②POS系统。该系统包括全球导航卫星系统和惯性导航系统，用于确定传感器的姿态和位置信息。动态差分GNSS技术用于确定激光扫描仪的空间坐标，而惯性导航系统对测量精度至关重要。③控制单元。主要负责对系统部件进行实时控制，并辅助完成数据记录与模块同步。④数码相机。一般情况下，系统都配有分辨率极高的数码相机，能完成对地面动态进行记录，提供点云数据的纹理信息。激光雷达测绘技术主要具有以下几方面优势。①精准性。激光雷达测绘技术在精确度上领先，测量误差小，测绘范围广。根据收集到的数据并通过图像分析，形成目标区域测绘地图，为传统测绘存在的缺陷提供弥补，保证测绘结果全面性。②全面性。对于激光雷达测绘，实际上是借助电磁波信号完成测绘过程，能对信号脉冲进行发射与收集，进而通过分析得出具体的目标位置与质量。它能建立三维物理模型，结合数字化技术展现虚拟成像，提供全面的工程测绘信息。③时效性。激光雷达测绘技术具有高时效性，可得出具体测量目标，即便环境因素发生变化，也可以采用信号发射的方法创建物理模型。与传统方法相比，它能更好地控制测量结果，减少环境影响。

　　2激光雷达系统测量原理

       2.1激光雷达数据

　　激光雷达作业结束后，可获取多种原始数据，之后通过对这些原始数据进行解算即可形成点云，也就是离散点的具体坐标。对于点云数据，主要具备下列特点：①离散性，空间内点云数据离散分布，无论是位置还是间隔都没有规律可循，完全随机。②点云密度高。随着技术进步，点云数据间隔减小，密度增加，数据量大，可3D展示。③密度分布的均匀性差。受到地形状态以及所用扫描方式等因素的影响，导致在不同区域点云数据有不同的分布密度。④点云多回波性。脉冲激光穿透目标物体产生多次回波，适用于地形图的系统包含三次回波，分别用于提取不同信息。

　　2.1.1机载激光雷达点云数据格式

　　点云数据格式多样，限制了其应用。统一格式是大势所趋，常见格式有二进制、ASCII、TXT、PCD、PLY和LAS等。①LAS格式。LAS是标准LiDAR点云数据格式，由美国摄影测量与遥感协会LiDAR委员会制定。LAS格式包括公共区域、可变长记录区和点集记录区。公共区域记录基本信息，可变长记录区包括波形信息等，点集记录区是文件基础，包括回波强度等。②PCD格式。PCD是PCL（Point Cloud Library）的文件格式，用于表示点云数据特点。PCD格式包含ASCII编码的文件头，支持多种数据类型，有效处理和存储点云数据。

　　2.1.2激光雷达点云数据管理

　　机载激光雷达获取的点云数据是三维离散点，空间分布不规则。由于数据密集且量大，需要建立空间拓扑关系，核心是空间索引。K-D树和八叉树是常用的空间数据处理方法。K-D树由Jon Louis Bentley于1975年提出，用于三维空间数据管理。它通过确定域值和切分点，递归切分直到每个区域只剩一个数据点。K-D树的最近邻查找对特征匹配很重要，通过二叉查找和回溯来确定最近点。八叉树由Hunter博士于20世纪70年代提出，通过体元剖面划分三维模型空间。它有两种存储规则：规则存储和线性存储。八叉树的实现原理包括设置最大递归深度，建立体元，分配点云数据，递归细分体元，直到达到最大深度。K-D树适用于邻域查找，当数据量大时，建树开销增大，灵活性较高。八叉树算法实现简单，适用于数据量小的情况。

　　2.2激光雷达点云数据生成数字高程模型流程

　　生成数字高程模型（DEM）通常包括三个关键步骤：点云去噪、滤波和插值。机载激光雷达点云数据滤波旨在过滤掉非地面点，仅保留地面点以生成DEM。预处理步骤包括去噪、精简、滤波和重建。点云数据去噪涉及识别和删除异常点，如地面低点、高点、孤立点等，以提高数据准确性。使用K-D树结构和K近邻算法（KNN）进行噪点识别和剔除。点云数据滤波是获取地面点云数据的过程，这对于生成准确的数字高程模型至关重要。点云数据插值是将经过滤波的离散点数据转换为连续模型的过程，需要根据地形特征选择合适的插值方法。

　　3激光雷达测绘技术在矿山测绘中的应用

       3.1激光雷达测绘重要性

　　（1）对矿山地形数据进行高效处理。矿山地形数据处理效率直接影响分析结果的准确性。采用激光雷达测绘技术时，需处理大量数据信息以确保质量并提升效率。若激光脉冲落在无信号或水域区域，传感器信息会乱码，需及时清除。由于激光雷达测量的复杂性，每次获取的扫描数据都不同，需分类和拼接处理，确保数据平稳过渡，无缝衔接。最后，对剩余数据进行滤波处理，剔除不明显信息，为后续精度分析提供参考。

　　（2）全面分析矿山地形测量精度。精度分析是指将完成处理得到的数据绘制成和矿山地形比例完全相同的模型。确保模型网络距离和实际高距满足比例尺需求，选择部分模型数据作为精度对比依据。采用云技术分类处理数据，提取矿山地面点坐标，构建数字表面模型，并标记关键点生成高线图。对比不同植被覆盖程度和地形数据点，计算误差，得出平均误差，合理分析矿山地形测量精度。

　　（3）高效获取矿山地形数据。在精度分析前，引入激光雷达测绘技术获取完整矿山地形数据，并在数据对比过程中使用。在技术应用跟之前要根据矿山地形特征进行参数设置，包括飞行速度、净空高度以及激光电频，以保证数据获取质量。激光雷达通过发射激光脉冲至矿山地表并接收反射信息，结合GPS确定传感器位置，获取空间三维坐标。引入分类技术剔除无关数据，高效获取矿山地形数据。

　　3.2激光雷达测绘内容

　　（1）矿山基础测绘。利用激光雷达技术进行矿山基础测绘时，需确保测绘过程合理，以规范操作流程，确保所有数据信息都能被准确收集，提高测绘水平，这能有效保证测绘效果，使信息得到良好应用。所得到的测绘结果必须准确，在三维坐标的支持下确定矿山区域具体位置，以提高整体测量水平，通过形成高精度的测绘地图，能防止由于信息不合理造成的问题，进而保证测绘结果的准确性。

　　（2）矿山精密测绘。为适应矿山开采以及资源发展等各方面需要，需在满足各项基础要求的前提下开展精密测绘，快速提供三维模型和坐标信息，用于矿山规划和施工方案设计，降低工程和资源开采问题几率。激光雷达技术应用于精密测绘，构建高精度地面高程模型，提供科学精准数据，推进工程规划建设，提高信息采集水平，确保采集到的信息发挥出预期作用，为矿山测绘任务开展以及资源开采定位工作的实施提供可靠支持。

　　（3）构建数字矿山。长期资源开采可能导致矿山资源枯竭和功能下降，影响矿山产业和工程规划建设。利用激光雷达技术构建数字矿山，通过矿山地面分层建模，保证建模效果和模型质量安全。在开采中可能出现的问题，如区域塌陷和地面裂缝，数字矿山能快速定位损坏部位并优化处理，控制山体滑坡问题。满足工程维护要求，提高规划建设效果和激光雷达技术应用，对于推进工程规划建设和资源开采效率至关重要。构建数字矿山时，确保信息准确性，强化数字化构建力度，按模型进行资源开采，降低质量安全问题风险。此外，矿山工程测绘常受阻碍影响精准性，需利用激光雷达技术进行基础信息收集，确保数据应用和问题解决，支持矿山工程规划建设。同时，需确保激光雷达与计算机的结合，并将数据存储于计算机系统中进行有效处理，以优化测绘模式，满足矿山工程规划和资源开采需求，防止资源衰竭。

　　3.3激光雷达数据滤波

　　3.3.1滤波原理

　　机载激光雷达点云数据滤波算法分为两类：基于空间分布特征和基于属性信息的算法。空间分布特征滤波基于激光脚点高程变化，区分地形起伏和地物造成的高程变化。属性信息滤波依据点云的回波、强度、纹理、光谱信息等。点云数据包括三维坐标、回波、RGB信息，强度信息反映反射物体性质。回波信号受扫描方式和环境影响，提取真实地物信息是研究重点。

　　3.3.2数据空间分布特征

　　点云数据滤波参考空间位置信息，依据高程信息进行地物分类。点云数据由三维离散点组成，不含属性信息，但可依据空间分布关系进行地物分类。了解点云特征和地物空间分布关系对高精度滤波至关重要。点云数据分为地表、建筑物、架空线路、地面连接物、地面凸起物体、地面凹陷物体、植被、水体和噪声点等类型。不同地形、地物的点云数据特征不同，总结规律对滤波处理至关重要。

　　3.3.3数据滤波算法

　　点云数据滤波算法多样，主要分为三类：基于组织结构的算法、基于操作方法的算法和基于滤波原理的算法。①三角网渐进滤波算法。基于TIN的渐进点云滤波算法流程为，计算初始滤波参数信息，初始地面点提取，构建TIN，TIN加密，直至无新地面点产生。该算法适用于连续地形，对不连续地形效果不佳。②数学形态滤波算法。数学形态滤波算法包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。算法核心是窗口尺寸的选择。渐变窗口的数学形态滤波算法流程为：提取最低点，腐蚀运算，膨胀运算，分离出地面点，改变结构元素窗口的尺寸大小，直到遍历所有点云。算法简单成熟，但需对点云数据的地物特征有足够了解。③坡度滤波算法。基于坡度的滤波算法核心思想是，当邻近两个点云数据高程相差很大时，其中一个被看作是地物点。滤波主要是为了保存激光雷达点云数据的地形特征，但可能会保留一部分非地面点。点云数据的密度对滤波结果影响大，可以利用图像分析算法提高滤波精度。基于坡度滤波算法实现效果容易，但核心问题是确定坡度值。

　　3.4数字高程模型

　　数字高程模型通过分析地形数据，构建三维地形表面模型，并以计算机可识别格式存储。高精度数字高程模型是点云数据研究的重点。它由一系列三维向量表示地形特征，其中包含平面坐标和高程值。数字高程模型的存储结构包括规则格网、不规则格网、等高线以及它们的混合结构。规则格网使用规则多边形表示地形，格网间距根据地形起伏决定。规则格网是栅格数据结构，具有完整的地形分析方法，但无法精确表达地形信息，可能导致地形局部信息丢失。不规则格网利用不规则采样数据构建连续三角面片，模拟真实地表形态。三角面片大小随点云密度变化，能详细描述地形特征，并包含三角网的坐标信息及拓扑关系。混合数据结构结合规则格网和不规则格网，适用于不同地形复杂度的区域。它能分析地形起伏状态，结合两种数据结构的优点，但管理复杂，检索效率降低，地形特征检索加快，采样效率更好。

　　3.4.1数据插值算法原理

　　数字高程模型插值算法基于点云数据的地形特征信息，建立空间关系。机载激光雷达点云数据具有空间相关性和异质性，使得基于空间位置信息采样构建高精度数字高程模型成为可能。插值算法原则是保存地面点云数据的位置和高程信息，反映数据起伏变化趋势。

　　空间相关性表明地形具有相关性和依赖性，地形可划分为具有相似特征的微小空间。空间异质性意味着地形在不同区域呈现不同状态，插值算法效果因区域而异。

　　3.4.2数据插值算法特性

　　全局性质和局部性质分别指对区域点云数据采样和对未知点周围数据采样，估计未知点高程值。精确性质和非精确性质分别指插值算法得到的数字高程模型与已知采样点计算估计相同或不同。确定性质和随机性质分别指插值算法是否对未知点高程进行误差分析。突变性质和光滑性质分别指模型是否存在高程突变，曲面是否光滑连续。规则分布和不规则分布性质分别指采样点数据分布是否呈现规则或不规则形状。单因素性质和多因素性质分别指插值计算未知点高程时考虑的主要和次要变量因素。

　　3.4.3精度评定

　　DEM精度评定是通过分析误差分布对数字高程模型进行评估的方法。DEM插值算法的精度评价涉及逼近程度、平滑效果、唯一性、时间效率等方面。DEM精度评定方法分为定量分析和定性分析。定量分析是基于高程误差统计，与参考模型对比；定性分析包括地形可视化、等高线和水系分析。高程误差分析评价指标包括平均误差、平均绝对误差和中误差：①平均误差即实测高程与数字高程模型高程差值的平均值，用于直观分析模型精度；②平均绝对误差，即实测高程与数字高程模型高程差值的绝对平均值，反映实际偏差；③中误差，通过统计分析方法对模型高程值偏移进行客观分析。平均误差、平均绝对误差、中误差值与数字高程模型精度呈负相关，数值越小表示模型精度越高，可用于评估插值方法的适用性。