康 玲

（阳煤集团节能环保部，山西 阳泉045000）

长期的数字化矿山测量工作中累积了大量的数据信息，为了便于总结出测量数据中的内在规律，更好地为数字化矿山建设提供依据，需要对数字化矿山测量数据进行可视化处理[1]。传统可视化方法得出的可视化结果层次细节颗粒度过低，无法清晰展示数字化矿山测量结果。GIS技术可以直接反映出矿山测量数据的数字化情况，以人工智能技术与之相融合，实时处理相关数据，进而获取高重叠度影像数据，为数字化矿山测量数据可视化提供一个崭新发展方向。因此，本文对数字化矿山测量数据可视化方法进行基于GIS技术的优化设计，致力于通过GIS技术的实景三维模型，提高可视化结果的层次细节颗粒度，得到更为清晰的数字化矿山测量数据可视化结果。

1 GIS技术

GIS技术作为当下数字化矿山测量工作中应用较为广泛的技术，在地质测量以及矿山环境监测方面取得了显著成效。GIS技术具有较好的数据空间展示能力，有利于实时采集相关地理信息，并通过GIS技术的运算、分类、存储等功能执行对地理信息的管理操作。通过地理信息的坐标点位，展示其独特的视觉化效果。因此，有必要将GIS技术应用在数字化矿山测量数据可视化方法中，展开优化设计。

2 基于GIS技术的数字化矿山测量数据可视化方法

2.1 可视化处理原始数字化矿山测量数据

在本文设计方法中，首先，采集原始数字化矿山测量数据，再可视化处理原始数字化矿山测量数据[2-3]。原始数字化矿山测量数据可视化处理具体流程，如图1所示。

图1 原始数字化矿山测量数据可视化处理流程图

根据图1所示，首先利用GIS技术中ArcSDE模块的数据通路功能，确定图层信息；再矢量化处理图层信息；生成拓扑[4]。基于GIS技术中的Oracle对数字化矿山测量数据中的空间信息属性进行数据编码，录入空间信息属性，将得出的空间信息与属性数据相连，通过对图幅的剪裁以及拼接，转换空间信息坐标及投影，得到数字化矿山测量空间信息可视化处理的最终结果，完成原始数字化矿山测量数据的可视化处理。

2.2 基于GIS技术搭建测量数据三维点云模型

在此基础上，通过GIS技术中对数据的处理功能，首先，自校验上述处理后的数据，通过GIS技术的二维影像自动恢复功能，形成数字化矿山测量数据场景三维点云模型[5]。基于GIS技术搭建的测量数据三维点云模型具体示意图，如图2所示。

图2 数字化矿山测量数据三维点云模型

数字化矿山测量数据三维点云模型，首先，利用GIS技术中SIFT特征提取算子提取数字化矿山测量数据特征点，删除相对较低区域的数据。而后，利用基于K-D树的近似最邻近算法进行粗匹配，提取出有价值的数据信息。在此基础上，利用基于随机抽取一致性框架的8点算法计算基本矩阵，剔除误匹配点。最后，在完成数据处理步骤的基础上，巧妙运用正向映射技术对校正后的数据进行高程模型成像，通过数次数据对比，删减边缘模糊数据，提炼数字化矿山测量数据的空间信息特征。本文采用GIS三维点云模型的转换接口转换数字化矿山测量数据的坐标系，为提高坐标系转换效率，可利用编写脚本的方式将度/分/秒的传统格式转换为十进制角度坐标格式，此过程，可通过方程式加以表示，其转换公式为：

式（1）中，d指的是度，m指的是分，s指的是秒。

以此完成了对原始数据预处理。当完成了对于原始数据预处理后，为了便于识别，根据颜色及相关特征属性，进行数据的排序编码。在完成编码的基础上，根据映射函数与其的关系进行颜色标识的定义，以此更加清晰地展示出颜色在空间中的分布。在此基础上，当测量数据属性及所属映射较为复杂时，可引入数据交互的方式，进行数据属性与三维坐标点坐标的配对处理，通过信息窗口，表达数据属性值，使交互的信息展示更为详细，进而为数字矿山的开发提供更为准确的数据信息。在进行数字矿山多维信息可视化分析过程中，使用GIS技术，将点云模型中的数据与雷达监测到的信息进行属性关联展示，整合具有相同特征的属性值，全方位展示矿山雷达视图，并通过绘制矿山地质资源分布的方式，划分地理资源密集所属区域，从而多维度展示数据，实现测量数据三维可视化功能。

2.3 加载数字化矿山测量数据三维可视化立体图

基于上述运用GIS技术搭建的测量数据三维点云模型，为剔除数字化矿山测量数据三维可视化重投影误差，计算重投影误差[6]。设重投影误差的平方和的函数表达式为，则其计算公式，如公式（2）所示。

式（2）中：n指的是场景稀疏点云；j指的是数字化矿山测量数据权重，通常情况下取值为1；v指的是最小化投影点；f指的是观测图像点；P指的是误匹配点；C指的是数字化矿山测量数据地理空间点横坐标；X指的是数字化矿山测量数据地理空间点纵坐标。通过式（2）可得出重投影误差的平方和，满足数字化矿山测量数据可视化处理的高精度要求。基于此，直接获取数字化矿山测量数据三维可视化立体图。基于GIS技术的测量数据三维可视化立体图，如图3所示。

图3 基于GIS技术的测量数据三维可视化立体图

结合上页图1所示，加载数字化矿山测量数据三维可视化立体图的具体流程为：首先，重复校正数字化矿山测量数据三维可视化立体图的比例尺，形成对应的DEM、热红外线等数据，为数字化矿山测量数据可视化显示提供多元化的数据源，通过全色数据的正射校正，配准数据[3]。其次，融合图像分辨率，实现对数字化矿山测量数据三维可视化立体图的增强以及调色。然后，通过多景影像的镶嵌，对附加信息进行装饰，加载数字化矿山测量数据，并采用人工翻译技术对数据进行分类[7]。最后，针对一些潜在的数据分析其重点特征，通过对多元次数据的有效识别，根据成像结果划分类型，提高数字化矿山测量数据三维可视化立体图的层次细节颗粒度。至此，实现基于GIS技术的数字化矿山测量数据可视化。

3 实例分析

3.1 实验前期准备

本文实例分析选取某数字化矿山测量工作区进行实验，地理坐标为东经108°00′～109°10′、北纬34°10′～34°50′，涉及1∶50 000地形图有13幅。本次实验采用黑盒测试的方式，需要2台服务器，测试IP地址段为196.56.25.214.01。根据数字化矿山实际测量情况，采样点数为28 600，背景噪声为30 dB。数字化矿山测量数据集为Mawqer，共包含258 000个数据。本次实验通过对数字化矿山测量数据集进行可视化模拟，将测试指标设置为可视化层次细节颗粒度，层次细节颗粒度越高证明可视化方法的清晰度越高，包含的数据细节特征越多。先使用本文方法可视化处理测量数据，通过Krtydhsie测试可视化层次细节颗粒度，设为实验组，记录测试结果，后使用传统方法可视化处理测量数据，设为对照组。

3.2 实验结果分析与结论

采集实验数据，实验对比结果，如表1所示。

表1 可视化层次细节颗粒度对比表

通过表1可得出如下的结论：本文设计方法可视化层次细节颗粒度明显高于对照组，可以满足数字化矿山测量数据可视化处理高清晰度的需求。

4 结语

针对数字化矿山测量数据可视化方面的研究并不少见，但基于GIS技术的数字化矿山测量数据可视化方法设计是本文研究的亮点所在。通过实例分析结果表明，本文设计方法在保证数字化矿山测量数据可视化清晰度中的具体优势已经显现出来，有必要在现实中广泛投入使用。通过基于GIS技术的数字化矿山测量数据可视化研究，希望能够为数字化矿山测量数据可视化领域的发展提供参考。在后期的发展中，应加大本文设计方法在数字化矿山测量数据可视化中的应用。