【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境检测，尤其涉及一种用于矿山开采的环境检测方法。
技术介绍
1、矿产资源的大规模开发在推动当地经济发展的同时，也带来了对于该地区生态环境的一系列影响。例如，矿山开采过程中的固体废弃物污染严重破坏周围地区的大气、水土资源及地表植被，间接导致水土流失和土地沙化，易引发滑坡、泥石流等地质灾害；废石堆、尾矿库等中转场地占用大量土地和农田，对周围土壤和植被造成危害；露天矿开采不仅破坏周围生态环境和地貌景观，更易引起边坡崩落、滑坡等，井下采空区容易引发地裂缝及地面沉陷等地质灾害。由此可见，对于矿山开采的环境检测及治理就显得尤为重要。而且由于矿山开采作业现场环境恶劣，操作人员经验不足、操作不当导致的低效作业与安全事故频发。
2、现有技术公开号为cn116772802a的文献提供了一种用于矿山开采的环境检测系统，包括遥感影像获取、处理、地质环境检测、水土环境检测和检测治理模块，系统通过遥感影像获取和处理，全面、高效地反映矿山环境特征及地质环境变化，为矿山开采提供参考依据，确保开采的安全性、经济性和健康性。该系统及方法虽然在一定程度上解决了于矿山开采环境检测的问题，但仍存在一些不足之处：该系统只能对遥感影像进行处理和分析，不能自主识别和判断矿山地质环境的变化和污染情况，因此，需要人工干预和监督，增加了使用成本和时间成本，需要人为使用超声波进行扫描和模型构建，模型构建的精度和效率较低。针对上述问题，现有技术cn109146876a中公开了一种基于高分遥感影像的矿山环境变化检测方法，通过对多时相遥感影像进行mean shi
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在于提供一种用于矿山开采的环境检测方法，解决了上述
技术介绍
中提出的现有环境检测系统无法自主识别和判断矿山地质环境的变化和污染情况，更无法对环境变化进行预测的技术问题，通过遥感影像获取、处理、三维重建、地质环境与污染评估及地质环境变化预测，能够快速准确地识别出矿山环境中的问题区域和风险等级的基础上，预测得到下一时间点问题区域的变化情况。
3、2.技术方案
4、基于上目的，本申请提供了一种用于矿山开采的环境检测方法，所述方法包括：
5、一种用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
6、s1、获取待检测矿山区域的两种以上遥感数据；
7、s2、处理获取到的遥感数据；
8、s3、基于至少两种遥感数据进行数据融合，三维重建生成具有连续表面的三维网格模型；
9、s4、基于处理后的遥感数据，使用深度学习方法对矿山地质环境和污染进行综合评估，识别出存在问题的区域，给出危险等级；
10、s5、构建矿山环境数据库；
11、s6、将检测到的问题区域信息与三维模型进行匹配展示，形成矿山环境监测和分析的可视化平台。
12、进一步的，遥感数据包括但不限于遥感影像和激光雷达数据，步骤s3具体包括：
13、s301、利用激光雷达数据的高程信息和遥感影像的光谱和纹理信息，对地物进行分类和识别；
14、s302、利用激光雷达数据的强度信息和遥感影像的颜色信息，对点云进行着色和增强，生成点云数据；
15、s303、利用点云数据的几何信息，使用泊松重建生成具有连续表面的三维网格模型。
16、进一步的，矿山地质环境和污染的综合评估包括对矿山区域中的滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝以及地表变形塌陷区域的分割和确定危险等级，依据高光谱遥感影像对粉尘污染、水体污染和土壤污染中的至少一种进行等级划分。
17、再进一步的，矿山区域中存在问题区域的分割和确定危险等级具体包括：
18、s401、使用图像分割模型对滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝以及地表变形塌陷区域进行分割；
19、s402、将分割后的结果进行色块提取；
20、s403、依据提取出的不同类别色块，通过图像分类模型对不同区域不同类别的危险等级进行划分。
21、更进一步的，s401中的图像分割模型的构建包括：
22、使用斑对斑卷积神经网络对两种遥感数据进行协同分类；
23、输入的数据是按区域分割后的两种遥感影像，利用卷积核在两种影像上进行滑动，提取每个像素点的邻域特征，然后将两种特征拼接，使用softmax分类器进行分类，输出的数据是一个分类图，分类图中的每个像素点的值表示其所属的类别。
24、s403中图像分类模型的构建包括：
25、使用图像分割模型分割后的结果，进行色块提取；
26、标注危险等级，按照不同类别分别制成数据集；
27、将数据集划分为训练集和测试集，训练卷积神经网络；
28、得到划分危险等级的图像分类模型。
29、更进一步的，收集同一区域具有时序的经步骤s401分割后的遥感影像，图像按时序划分为输入和输出，将时间节点在先的图像作为输入，时间节点在后的图像作为输出；
30、训练构建好的卷积长短期记忆网络；
31、获得对存在问题区域在下一个时间点的变化进行预测的环境变化预测模型。
32、本专利技术的目的还在于提供一种用于矿山开采的环境检测系统，包括：
33、无人机遥感模块，用于采集获取待检测矿山区域的多种遥感数据；
34、遥感数据处理模块，用于对无人机遥感模块获取的多种遥感数据进行处理；
35、矿山三维模型重建模块，用于将至少两种遥感数据进行数据融合，三维重建生成具有连续表面的三维网格模型；
36、矿山环境评估模块，基于处理后的遥感数据，使用深度学习方法对矿山地质环境和污染进行综合评估，识别出存在问题的区域，给出危险等级；
37、数据库存储模块，用于根据环境要素识别和提取结果，构建矿山环境数据库；
38、可视化展示模块，用于将检测到的问题区域信息与三维模型进行匹配展示，形成矿山环境监测和分析的可视化平台。
39、其中，矿山环境评估模块包括问题区域分割模块、危险等级划分模块和污染等级划分模块，问题区域分割模块中搭建有图像分割模型，用于对矿山区域中存在的滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝以及地表变形塌陷区域进行分割；
40、危险等级划分模块中搭建有图像分类模型，用于将问题区域分割模块分割后的结果进行色块提取，并对不同区域不同类别的危险等级进行划分；
41、污染等级划分模块包括粉尘污染等级划分单元、水体污染等级划分和土壤污染等级划分中的一种或多种，分别用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，遥感数据包括但不限于遥感影像和激光雷达数据，步骤S3具体包括：
3.根据权利要求1所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，矿山地质环境和污染的综合评估，包括但不限于对矿山区域中的滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝以及地表变形塌陷区域的分割和确定危险等级，依据高光谱遥感影像对粉尘污染、水体污染和土壤污染中的至少一种进行等级划分。
4.根据权利要求3所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，矿山区域中存在问题区域的分割和确定危险等级包括：
5.根据权利要求4所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，图像分割模型的构建包括：
6.根据权利要求4所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，图像分类模型的构建包括：
7.根据权利要求4所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，收集同一区域具有时序的经步骤S401分割后的遥感影像，图像按时序划分为输入和输出，将时间节点在先的图像作为输
8.一种用于矿山开采的环境检测系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的用于矿山开采的环境检测系统，其特征在于，矿山环境评估模块包括问题区域分割模块、危险等级划分模块和污染等级划分模块；
10.根据权利要求9所述的用于矿山开采的环境检测系统，其特征在于，还包括：矿山环境预测模块，搭建有环境变化预测模型，基于具有时序的问题区域分割模块分割后的遥感影像为数据集，图像按时序划分为环境变化预测模型的输入和输出，实现对存在问题区域在下一个时间点的变化进行预测。
...【技术特征摘要】
1.一种用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，遥感数据包括但不限于遥感影像和激光雷达数据，步骤s3具体包括：
3.根据权利要求1所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，矿山地质环境和污染的综合评估，包括但不限于对矿山区域中的滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝以及地表变形塌陷区域的分割和确定危险等级，依据高光谱遥感影像对粉尘污染、水体污染和土壤污染中的至少一种进行等级划分。
4.根据权利要求3所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，矿山区域中存在问题区域的分割和确定危险等级包括：
5.根据权利要求4所述的用于矿山开采的环境检测方法，其特征在于，图像分割模型的构建包括：
6.根据权利要求4所述的用于矿山开采的环境检...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪刚，董波，唐相臣，王晓丽，孙云飞，
申请(专利权)人：临沂市平邑县环境监控中心，
类型：发明
国别省市：
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