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.
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.
