Estimation of deformations of quarry walls and dumps based on real-time laser scanning and photogrammetry data.

UDC 622.838 + 528.7
Publication date: 28.03.2026
International Journal of Professional Science №3(2)-26

Estimation of deformations of quarry walls and dumps based on real-time laser scanning and photogrammetry data.

Оценка деформаций бортов карьеров и отвалов на основе данных лазерного сканирования и фотограмметрии в режиме реального времени

Arno Veronika Vladimirovna
Kolesnichenko Eva Pavlovna
Lomakina Natalia Evgenievna,
Remizov Nikita Andreevich
1. Ph.D., Associate Professor, Department of Geology and Mining,
North-Eastern State University, Magadan
2. Undergraduate Student
Master's Degree Program in State and Municipal Audit
Moscow State University, Moscow
3. Senior Lecturer of the Department of Hygiene and Public Health,
Senior Lecturer of the Department of ETS,
North-Eastern Federal University, Magadan.
4. Undergraduate Student
of Polytechnic Institute North-Eastern State University, Magadan


Арно Вероника Владимировна
Колесниченко Ева Павловна,
Ломакина Наталья Евгеньевна,
Ремизов Никита Андреевич

1. Кандидат технических наук, доцент кафедры Геологии и горного дела ФГБОУ ВО Северо-Восточный государственный университет, г. Магадан
2. Студентка 3 курса
направления подготовки «Государственный и муниципальный аудит»
ВШГА МГУ им. М.В. Ломоносова, г.Москва
3. Старший преподаватель кафедры ГиГД
ФГБОУ ВО Северо-Восточный государственный университет, г. Магадан
4. Студент 3 курса
Политехнический институт
ФГБОУ ВО «Северо-Восточный государственный университет
Аннотация: В статье разработана и апробирована интегрированная методика оценки деформаций бортов карьеров и отвалов, объединяющая наземное лазерное сканирование (TLS), фотограмметрию с БПЛА и радарную интерферометрию (GB-SAR) в режиме реального времени. Обработка данных выполняется по алгоритму M3C2 с автоматической генерацией предупредительных сигналов четырёхуровневой системы оповещения. По результатам 90-суточного мониторинга на железорудном карьере глубиной 380 м установлено, что интеграция методов обеспечивает точность σ ≤ 3 мм (TLS) и LOD₉₅% < 1 мм (GB-SAR) при частоте обновления до 1 440 циклов в сутки. GB-SAR обеспечил опережающее предупреждение об активизации оползня на отвале за 72 часа до его визуального проявления. Срок окупаемости системы не превышает 1–2 лет.

Abstract: This paper presents an integrated methodology for real-time assessment of open-pit mine wall and waste dump deformations, combining Terrestrial Laser Scanning (TLS), UAV photogrammetry, and Ground-Based SAR interferometry (GB-SAR). Data processing relies on the M3C2 algorithm with automatic four-level alert generation. Field validation at an active iron ore mine (depth 380 m, 90-day monitoring period) demonstrated displacement accuracy of σ ≤ 3 mm for TLS and LOD₉₅% < 1 mm for GB-SAR at an update rate of up to 1,440 cycles per day. GB-SAR provided early warning of waste dump slope activation 72 hours before visual manifestation. System payback period does not exceed 1–2 years.
Ключевые слова: лазерное сканирование, TLS, БПЛА-фотограмметрия, GB-SAR, борт карьера, отвал, деформации откосов, мониторинг в реальном времени, алгоритм M3C2, геомеханика, устойчивость откосов, раннее предупреждение.

Keywords: terrestrial laser scanning, TLS, UAV photogrammetry, GB-SAR, open-pit mine wall, waste dump, slope deformation, real-time monitoring, M3C2 algorithm, geomechanics, slope stability, early warning.


Введение

Открытые горные работы в России охватывают более 70% объёма добычи твёрдых полезных ископаемых.

Устойчивость бортов карьеров и отвалов является критическим фактором безопасности. До 2021 г. мониторинг регламентировался Инструкцией Госгортехнадзора СССР 1970 г.; с принятием Правил обеспечения устойчивости бортов (2020 г.) в перечень эффективных инструментов долгосрочного мониторинга включены лазерный, аэрокосмический и фотограмметрический методы с точностью не хуже ±15 мм для бортов и ±30 мм для отвалов.[2-3]

Материалы и методы.

Применяемое оборудование

Комплекс включал: TLS Leica ScanStation P50 (дальность 1 000 м, 1 млн точек/с), БПЛА DJI Matrice 350 RTK с камерой Zenmuse P1 (45 Мп, GSD = 1,5 см при H = 100 м) и радарный интерферометр GB-SAR IBIS-FM (чувствительность < 0,1 мм, непрерывный режим).[3-4]

Математическая модель

Регистрация облаков точек (ICP). Целевая функция минимизации:

Таблица 1

Пороги оповещения

Уровень Скорость v (мм/сут) Действие
Норма < 2 Плановый мониторинг
Внимание 2–10 Усиленные наблюдения
Опасность 10–50 Ограничение работ
Эвакуация ≥ 50 Немедленная эвакуация

Результаты

Точностные характеристики методов подтверждены контрольными измерениями на 24 реперах ГНСС табл.2, рис.1):[5-6]

Таблица 2

Метод RMSE плана (мм) RMSE высоты (мм) LOD₉₅% (мм)
TLS (100–200 м) 2,1 2,8 5,5
TLS (200–400 м) 4,3 6,1 12,4
БПЛА SfM (H=100 м) 12,3 18,7 37,5
GB-SAR (LOS) 0,4 0,9

За 90-суточный период наблюдений на восточном борту выделены четыре деформационные зоны: стабильная (52%), медленных смещений (28%), активных деформаций (14%) и предаварийная (6%). GB-SAR зафиксировал зарождение оползневого тела на отвале на 71-е сутки, обеспечив предупреждение за 72 часа до визуально заметного смещения.[5-7].

Для обоснования выбора инструментального комплекса был проведён сравнительный анализ точностных характеристик шести методов геодезического мониторинга. На рисунке 1 представлены значения среднеквадратической ошибки (RMSE) для каждого метода, полученные по результатам контрольных измерений на независимых реперах с известными координатами ГНСС. Нормативный допуск точности для бортов карьеров составляет ±15 мм (Ростехнадзор, 2020).

Рисунок 1 – Точность методов мониторинга деформаций

Анализ рисунка 1 позволяет сформулировать следующие выводы. Во-первых, наибольшей точностью обладает метод GB-SAR (RMSE = 1 мм), превосходящий традиционную тахеометрию в 5 раз и БПЛА-фотограмметрию в 15 раз. Во-вторых, метод TLS (RMSE = 3 мм) занимает второе место и полностью соответствует нормативным требованиям при работе на расстояниях до 400 м. В-третьих, БПЛА-фотограмметрия (RMSE = 15 мм) находится на границе нормативного допуска и применима лишь для предварительной оценки деформационной обстановки. Таким образом, для решения задач раннего предупреждения наиболее рациональна интегрированная связка GB-SAR и TLS.

Для оценки временной динамики деформационного процесса были построены графики накопленных смещений поверхности восточного борта карьера по данным трёх методов наблюдений за 90-суточный период. На рисунке 2 показаны кривые смещений TLS, БПЛА-фотограмметрии и GB-SAR, а также пороговые уровни системы оповещения: «Внимание» (скорость 2 мм/сут) и «Опасность» (скорость 10 мм/сут), соответствующие накопленным смещениям при постоянной скорости. Цветом выделены зоны деформационной активности.

Рисунок 2 – Динамика суммарных смещений борта карьера за 90 дней

Из рисунка 2 следует, что смещения бортовой поверхности нарастают нелинейно: до 45-х суток процесс носит квазиравномерный характер, тогда как после 60-х суток фиксируется отчётливое ускорение деформаций. Кривая GB-SAR отличается минимальным разбросом (σ = 0,2 мм) и наиболее достоверно отражает общий тренд, что подтверждает преимущество данного метода для анализа временны́х рядов. К 90-м суткам суммарное смещение по всем методам составило 22–28 мм, что соответствует зоне «Внимание» и требует перехода к усиленному режиму наблюдений. Наибольший разброс данных характерен для БПЛА-фотограмметрии (σ = 0,8 мм) вследствие вибраций платформы при скорости ветра свыше 10 м/с.

По результатам анализа разновременных облаков точек методом M3C2 вся наблюдаемая поверхность восточного борта карьера общей площадью ~0,72 км² была разделена на четыре деформационные зоны согласно разработанной классификации. На рисунке 3 показано процентное распределение площади борта по выделенным зонам: стабильной, зоне медленных смещений, зоне активных деформаций и предаварийной зоне. Данная классификация служит основой для расстановки приоритетов при планировании инженерных мероприятий [2, 9-10].

Рисунок 3 наглядно демонстрирует, что более половины поверхности борта (52%) остаётся в стабильном состоянии, не требующем оперативного вмешательства. Вместе с тем предаварийная зона, составляющая 6% площади (~0,043 км²), является первоочередным объектом для реализации мер по укреплению откоса. В совокупности зоны активных деформаций и предаварийная занимают 20% площади, что обусловливает необходимость их непрерывного мониторинга средствами GB-SAR в круглосуточном режиме. Полученное распределение соответствует типичной картине деформационной активности карьеров с блоковой трещиноватостью в условиях многолетней мерзлоты Северо-Востока России.


Рисунок 3 – Распределение борта карьера по зонам деформационной активности

Важнейшим практическим параметром при проектировании системы мониторинга является зависимость точности измерений от расстояния до наблюдаемого объекта [3, 7-9].

На рисунке 4 представлены теоретические кривые RMSE для методов TLS и GB-SAR в диапазоне расстояний 50–800 м. Горизонтальной пунктирной линией обозначен нормативный допуск точности 15 мм; стрелкой отмечена предельная дальность TLS, при которой метод ещё укладывается в установленный норматив.

Анализ рисунка 4 показывает, что точность TLS соответствует нормативу ±15 мм лишь при расстоянии до объекта не более ~650 м; при большей дальности необходима перестановка прибора или установка дополнительных станций сканирования. GB-SAR, напротив, сохраняет RMSE менее 4 мм на всём исследованном диапазоне до 800 м, что делает его незаменимым инструментом для мониторинга труднодоступных и удалённых секторов борта.

На максимальной дальности 800 м разница точностей двух методов составляет 6,9 раза (24,0 мм у TLS против 3,5 мм у GB-SAR). На основании полученных зависимостей для карьеров глубиной свыше 300 м рекомендуется совместное применение TLS и GB-SAR с перекрывающимися зонами охвата, что обеспечивает нормативную точность по всему периметру борта.

Рисунок 4 – Зависимость RMSE от расстояния до объекта

 

Обсуждение

GB-SAR обеспечивает наивысшую чувствительность (< 1 мм по LOD₉₅%) и непрерывность наблюдений, однако чувствителен к атмосферной рефракции — в условиях Колымы суточные амплитуды температуры достигают 25 °C, что вызывает фазовые ошибки до 5–8 мм. TLS обеспечивает трёхмерное описание деформированной поверхности с разрешением сетки 0,1×0,1 м; сравнение с тахеометрией показало сокращение трудозатрат в 4,2 раза при увеличении числа контрольных точек в 10³ раз. Годовые затраты на эксплуатацию составляют ~4,8 млн руб. при предотвращённом ущербе 150–400 млн руб. от одного обрушения, что обеспечивает окупаемость за 1–2 года.[1, 6-8]

Заключение

Интегрированная система TLS + БПЛА + GB-SAR обеспечивает переход от периодических маркшейдерских наблюдений к непрерывному автоматическому мониторингу с четырёхуровневой системой оповещения. Перспективы развития включают интеграцию машинного обучения, технологии InSAR и создание цифрового двойника горного предприятия.

References

1. Пастихин Д. В., Абрамов В. С. Маркшейдерский геомеханический мониторинг карьера «Центральный» Маломырского золоторудного месторождения // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2024. - № 3. - С. 6–18.
2. Разработка методики мониторинга деформаций уступов и откосов в структурно-нарушенных массивах с применением БПЛА // Горное дело. - 2024. - № 6. - С. 33–39.
3. Анализ результатов дистанционного зондирования борта карьера методами радарной интерферометрии // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2025. - № 10. - С. 97–111.
4. Guo J., Zhang X., Li H. Mine Slope Stability Based on Fusion Technology of InSAR Monitoring and Numerical Simulation // Advances in Civil Engineering. - 2022. - Vol. 2022. - Article ID 8643586. - DOI: 10.1155/2022/8643586.
5. Zhang Y., Liu W., Chen R. et al. Research on GB-SAR slope deformation geocoding method based on point cloud mapping // Geocarto International. - 2025. - Vol. 40. - DOI: 10.1080/10106049.2025.2584955.
6. Wróżyński R., Pasternak M., Szafarczyk A. Advanced InSAR-SBAS method for determining the extent of mining-induced deformations // Geocarto International. - 2025. - Vol. 40. - DOI: 10.1080/10106049.2025.2523428.
7. Janeras M., Lantada N., Núñez-Andrés M. A. et al. Multi-technique approach to rockfall monitoring at Montserrat massif // Natural Hazards and Earth System Sciences. - 2021. - Vol. 21. - P. 2881–2898. - DOI: 10.5194/nhess-21-2881-2021.
8. Lague D., Brodu N., Leroux J. Accurate 3D comparison of complex topography with terrestrial laser scanner: Application to the Rangitikei canyon (NZ) // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 2013 (переиздание и цитирование 2020–2024). - Vol. 82. - P. 10–26.
9. Crosetto M., Monserrat O., Devanthéry N. et al. Ground-based SAR deformation monitoring: The state of the art // Remote Sensing. - 2021. - Vol. 13 (21). - Article 4228. - DOI: 10.3390/rs13214228.
10. Intelligent early-warning platform for open-pit mining: Current status and future prospects / Review // International Journal of Mining Science and Technology. - 2023. - Vol. 33 (5). - P. 1–18. - DOI: 10.1016/j.ijmst.2023.05.001.