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

西部矿区的煤层赋存条件优越，开采强度较高，导致上覆岩层破坏严重，容易引发采空塌陷和地裂缝等灾害，这不仅对地表生态造成损害，还可能引发遗煤自燃，威胁煤矿的安全生产。为应对这一挑战，研究团队提出了一种基于无人机红外遥感和图像边缘检测技术的地裂缝识别方法。这项研究以神东矿区上湾煤矿12401工作面为背景，对工作面上方的地裂缝发育区域进行了全天候的监测，采集了不同时刻的红外图像，并对图像中的裂缝、沙子和植被的温度信息及裂缝长度进行了统计分析。该研究采用了多种边缘检测方法，并引入了改进的边缘检测算法来对采集到的典型红外图像进行地裂缝检测。

在这一过程中，研究人员对比分析了不同时刻地裂缝的检测结果，最终确定了基于无人机红外遥感技术识别地裂缝的最佳时间窗口。研究表明，夜间，特别是在3:00 am至5:00 am期间，地裂缝的识别效果显著优于白天。进一步分析显示，所提出的改进边缘检测算法的Pratt品质因数（PFoM）值为0.571，检测性能优于其他传统边缘检测方法。为了更深入了解无人机技术在地裂缝检测中的应用，可以参考无人机热红外遥感煤火探测方法和无人机遥感技术.pdf这两个相关文档，它们提供了关于无人机热红外遥感技术更为详细的背景和应用实例。

关于无人机技术的广泛应用，例如用于公路质量检测的技术，也可以通过以下链接了解更多：利用无人机检测公路质量。这些资源不仅为研究提供了理论支持，还展示了无人机在其他领域的成功应用，进一步验证了其作为一种强大工具的潜力。无人机红外遥感和图像边缘检测技术的结合，确实为解决采矿业中的地裂缝识别难题提供了一个有效的解决方案。

Q1: 在无人机红外遥感技术应用于其他领域时，是否需要调整图像边缘检测算法？

Q2: 是否存在其他时段也适合进行地裂缝的红外检测？

Q3: 研究中提到的改进边缘检测算法如何提高识别精度？

Q4: 如何将无人机红外遥感技术推广应用到其他类似地质灾害的监测中？

Q5: 是否有可能进一步改进红外遥感设备的性能，以提高白天的地裂缝识别效果？