Abstract: This article addresses the integration of modern remote sensing methods (RS)—GNSS, LiDAR, and unmanned aerial vehicles (UAVs)—into mine surveying operations for open-pit mining. Using the Natalkinskoe gold deposit (Magadan, Russia) and coal mines in Kuzbass as case studies, we demonstrate the effectiveness of RS methods for real-time monitoring of excavation volumes, bench and pit slope deformations, particularly under permafrost conditions. Analysis of error theory, physical modeling, and practical applications shows that RS reduces labor costs by 67%, collapse risks by 40–45%, and achieves payback within 3–6 months. We present formulas for volume calculation using digital elevation models (DEM), criteria for selecting positioning correction methods (RTK/PPK), and methodology for geomechanical monitoring using point cloud processing software.
Keywords: remote sensing, GNSS, LiDAR, UAV, mine surveying, deformation monitoring, permafrost, open-pit mining, digital elevation model, pit slope stability.
Введение. Актуальность проблемы — маркшейдерское обеспечение открытых горных работ традиционно опирается на контактные методы измерений (тахеометрия, нивелирование), обеспечивающие точность 20–50 мм. Однако современные карьеры характеризуются критическими условиями: глубина достигает 300–500 м, скорость деформаций бортов 10–40 мм/мес., особенно в зонах многолетней мерзлоты (Колыма, Якутия). Традиционные методы показывают низкую эффективность: трудозатраты на контрольные измерения составляют 40–80 дней/цикл, риск несчастных случаев при работе в каньонах бортов остается высоким. Дистанционные методы зондирования Земли (ДЗЗ) — GNSS в режиме реального времени (RTK), лазерное сканирование (LiDAR) и фотограмметрия с БПЛА — предлагают альтернативу с плотностью облака точек 10–100 тыс./м² и точностью 1–20 мм при снижении трудозатрат на 67%.
Состояние проблемы — в российской маркшейдерской практике ДЗЗ интегрируются фрагментарно. Нормативные документы (РД 07-604-03 «Инструкция по маркшейдерскому учету») не предусматривают стандартизированное применение GNSS и LiDAR для объемных контрольных работ. Зарубежный опыт (шведские рудники Кируна и Мальмбергет, канадские карьеры) демонстрирует успешное применение InSAR и БПЛА для долгосрочного мониторинга, однако адаптация к условиям мерзлоты Магаданской области требует собственных исследований. Теория погрешностей GNSS в условиях каньонов, методология обработки больших облаков точек (10–50 ГБ на цикл) и критерии выбора методов коррекции позиционирования (RTK vs PPK) недостаточно освещены в отечественной литературе [1-3].
Цель: оценить применимость и эффективность интегрированной системы ДЗЗ (GNSS + LiDAR + БПЛА) для маркшейдерского обеспечения глубоких карьеров в условиях мерзлоты на основе анализа точности, затрат, кейсов деформаций и физического моделирования механизмов разрушения [2-5].
Материалы и методы.
Исследование охватывает три основных объекта: — Наталкинское месторождение (Магадан, 62.5°N, 159.5°E): золоторудный карьер, глубина 320 м, площадь 6 км², климат субарктический (средняя T = –8°C, мерзлота мощность 300+ м). — Карьеры Кузбасса (Берязово, Красногорское ЗАО): угольные разрезы, глубина 50–150 м, климат умеренный. — Месторождение Ковдор (Карелия): магнетит-апатитовая руда, глубина 400+ м.
Данные собраны за период 2023–2025 гг. с использованием аппаратуры: — GNSS: EFT RS3 (двухчастотный приемник, точность 10–20 мм горизонталь, 15–30 мм вертикаль в RTK-режиме). — LiDAR: FARO Focus 3D (976 тыс. импульсов/сек, точность 2–5 мм, дальность до 120 м), Leica BLK360 (линзовый сканер, до 100 тыс. точек/сек). — БПЛА: Geoscan Pioneer (RGB + тепловизор, разрешение 1.5 см/пиксель на высоте 100 м). — Программное обеспечение обработки: CloudCompare (фильтрация шума, выравнивание облаков), Metashape (фотограмметрия), LiDAR360, АСНИ “Облако 3D” (мониторинг деформаций), Topcon Tools (обработка GNSS) [3-6].
References
1. Агарков И. Б., Рыльникова М. В., Никифорова И. Л. Разработка методики мониторинга деформаций уступов и бортов карьеров с применением беспилотных летательных аппаратов // Маркшейдерия и недропользование. – 2024. – № 6. – С. 33–39. – DOI: 10.56195/20793332_2024_6_33_39.2. Цирель С. В., Павлович А. А., Мельников Н. Я., Зуев Б. Ю. Физическое моделирование процессов деформирования прибортового массива карьера с крутопадающей слоистостью горных пород // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. – 2019. – № 3. – С. 22–30.
3. Дехконова Н. Э. Исследование метода создания опорной маркшейдерской сети с использованием современных технологий на карьере Кальмакыр // Научный журнал Луч. – 2025. – № 6 (46). – С. 199–207.
4. Кручинин В. С., Аметов И. М. Влияние многолетней мерзлоты на устойчивость бортов карьеров : метод. пособие. – [Б. м.] : [б. и.], 2010. – 66 с.
5. Guidelines for open pit slope design / J. Read, P. Stacey (eds.). – London : CRC Press, Balkema, 2009. – 509 p.
6. Goodman R. E., Bray J. W. Toppling of rock slopes // ASCE Specialty Conference on Rock Engineering for Foundations and Slopes. – 1976. – Vol. 2. – P. 201–234.
7. Dudley J., Wesseloo J., Stolz M., Kemp L. InSAR as a practical tool to monitor and understand large-scale mining-induced ground deformations in a caving environment // Natural Resources Research. – 2020. – Vol. 29, № 3. – P. 1625–1641.
8. Петров М. Н., Гсев В. Н. Исследование комплекса факторов, оказывающих влияние на погрешность реализации маркшейдерской съемки горных объектов с применением геодезического квадрокоптера // Записки Горного института. – 2022. – Т. 253. – С. 1–10. – DOI: 10.31897/PMI.2022.35.
9. Aeromotus. Фотограмметрия с БПЛА — альтернатива классической наземной съемке : науч. отчет. – 2025.
10. GCS «Облако 3D». Руководство пользователя. – Москва : Геосканерные системы, 2024.