基于三维激光扫描的矿山数字化

21/24基于三维激光扫描的矿山数字化第一部分三维激光扫描技术的优势 2第二部分矿山数字化建模的应用场景 5第三部分三维点云处理及其关键技术 7第四部分矿山数字化建模的精度评估 10第五部分数字化矿山的空间数据存储与管理 13第六部分三维模型在矿山开采中的应用 16第七部分数字化矿山安全管理的技术实现 18第八部分三维激光扫描在矿山减灾中的应用 21

第一部分三维激光扫描技术的优势关键词关键要点高精度数据采集

1.三维激光扫描仪能够快速、准确地收集海量点云数据，精度可达毫米级。

2.点云数据包含丰富的三维信息，反映矿山地貌、结构和特征的真实情况。

3.高精度数据采集为矿山数字化奠定了坚实的基础，为后续建模、分析和决策提供可靠依据。

全方位数据获取

1.三维激光扫描仪采用非接触式测量技术，不受矿山环境复杂性的限制。

2.可从任意角度扫描物体，获取矿山地质体、采场、设备等全景数据。

3.全方位数据获取有助于全面掌握矿山情况，发现隐蔽部位和安全隐患。

快速高效的作业方式

1.三维激光扫描作业自动化程度高，可以快速完成数据采集，提升作业效率。

2.无需人工干预，减少人员在危险区域作业的风险，确保作业安全。

3.快速高效的作业方式节省时间和成本，提高矿山生产力。

真实全面的数据表现

1.三维激光扫描数据通过对实物进行三维数字化，真实反映了矿山环境的实际情况。

2.点云数据包含丰富的纹理和颜色信息，便于识别矿石类型、地质结构和矿山设备。

3.真实全面的数据表现为矿山数字化建模、可视化呈现和空间分析提供了基础。

兼容性强、易于集成

1.三维激光扫描数据可以与其他数据源（如钻孔数据、采样数据）进行集成，形成综合的信息体系。

2.点云数据可直接导入各种矿山数字化软件，实现与不同系统和平台的对接。

3.兼容性强、易于集成的特点拓展了三维激光扫描技术在矿山数字化的应用范围。

辅助决策、优化管理

1.三维激光扫描数据为矿山管理者提供及时、全面的信息，辅助决策和制定优化方案。

2.通过可视化平台，矿山工作人员可以直观地了解矿山环境，分析地质结构和采矿方案。

3.三维激光扫描技术助力矿山数字化转型，提高管理效率，提升矿山生产运营水平。三维激光扫描技术的优势

三维激光扫描技术在矿山数字化领域具有以下优势：

高精度和分辨率：

*激光扫描仪采用先进的光学和电子技术，可捕获高精度的三维数据。

*典型精度可达毫米级，分辨率为每秒数百到数百万个点。

*这使得它能够生成高度详细的矿山环境点云和模型，为后续分析和决策提供准确的信息。

高效率和速度：

*激光扫描仪可快速捕获大面积区域的数据。

*每秒可采集数百万个数据点，极大地提高了数据采集效率。

*与传统测量方法相比，三维激光扫描可显著减少现场勘测时间和成本。

非接触式测量：

*激光扫描是远程非接触式测量技术。

*它不会对目标物体造成任何损害或干扰，因此特别适用于在危险或难以到达的区域进行测量。

*在不稳定或有毒的环境中作业时，这种非接触式特性尤为重要。

全面覆盖和数据丰富：

*激光扫描仪可捕获全景三维视图，包括所有可见表面。

*它提供了物体各个方面的详细数据，包括复杂的地形、结构和特征。

*这种全面的覆盖确保了准确和完整的矿山环境表示。

自动化和软件整合：

*三维激光扫描数据可轻松集成到计算机辅助设计(CAD)软件和其他矿山管理系统中。

*自动化处理和分析算法可提取有价值的信息，例如体积计算、地质勘探和规划。

*这增强了数据处理和管理的效率和准确性。

安全性：

*激光扫描是一种安全的测量技术，不会产生有害辐射。

*它允许在危险区域进行远程操作，从而降低人员风险。

耐久性和可靠性：

*激光扫描仪专为在恶劣的环境中作业而设计。

*它们抗震动、灰尘和水，确保在极端条件下也能可靠运行。

具体应用优势：

矿山勘探：

*提供详细的地质信息，用于矿床建模和资源评估。

*识别构造和断层，支持矿山规划和安全管理。

矿山规划：

*生成精确的矿山模型，用于采矿设计、优化和模拟。

*计算体积、确定边坡稳定性，并规划开采和尾矿处置。

安全管理：

*监测边坡稳定性，识别潜在风险。

*生成逃生计划，提高采矿作业的安全性。

库存管理：

*精确定量尾矿和废石堆的体积，优化废物管理。

*自动化库存跟踪和控制，改进运营效率。

环境保护：

*监测尾矿坝的稳定性，降低环境风险。

*评估土地退化和植被恢复，支持环境责任。

其他优势：

*存档和数字化：永久保存矿山数据的历史记录。

*远程监控：通过在线平台实时监控矿山状况。

*培训和模拟：提供逼真的训练场景和模拟环境。第二部分矿山数字化建模的应用场景关键词关键要点【矿山开采数字化管理】

1.优化采矿计划，提高开采效率。

2.实时监控矿山运营，保障安全生产。

3.实现矿山资源数字化资产化管理。

【尾矿库数字化管理】

矿山数字化建模的应用场景

作业计划与调度

*创建三维矿山模型，为矿山规划和调度提供准确的数据基础。

*优化矿山设计和采矿顺序，提高生产效率并降低成本。

*模拟不同采矿方案，评估其可行性和影响。

地质建模与储量估算

*利用三维扫描数据构建详细的地质模型，识别矿体、断层和构造。

*估算矿石储量，提高采矿的可预测性和经济效益。

*监测地质变化，及时调整采矿计划以应对地质风险。

开采设计与安全管理

*规划安全高效的开采工作面，避免矿山塌方和滑坡等安全事故。

*设计采矿设备的工作参数，优化生产率并降低能耗。

*实时监控开采过程，及时识别安全隐患并采取措施。

爆破设计与优化

*根据三维矿山模型，优化爆破设计，提高爆破效率和安全性。

*模拟爆破效果，预测爆破产生的震动、粉尘和碎片飞散范围。

*分析爆破结果，优化爆破参数以提高爆破质量。

废石处理与环境保护

*规划废石处理方案，确定废石堆放场位置和规模。

*监测废石堆稳定性，防止滑坡和环境污染。

*对矿区进行环境影响评估，制定环境保护措施。

监测与测量

*定期对矿山进行三维扫描，获取矿山变化数据。

*监测矿山几何变化、地质结构变化和设备位置变化。

*评估采矿进度和设备运行情况，为决策提供依据。

人员培训与仿真

*创建虚拟矿山模型，用于人员培训和应急演练。

*模拟各种采矿作业场景，提高人员操作技能和安全意识。

*优化采矿设备的使用方式，提高生产效率。

其他应用

*地貌分析和恢复：三维矿山模型可用于分析矿区地貌变化，并制定恢复和重新开发计划。

*文物保护：对矿区内的考古遗址进行三维扫描，保护文化遗产。

*教育和科普：创建矿山虚拟模型，用于教育和科普目的，帮助公众了解采矿作业。第三部分三维点云处理及其关键技术关键词关键要点【点云滤波】

1.利用统计滤波、双边滤波和高斯滤波去除噪声和异常值，增强点云质量。

2.基于曲率和法线的局部表面特征，通过曲率滤波和法线滤波提取特定结构。

3.根据几何特征，例如体积、面积和邻域密度，进行体素下采样和多尺度表示以简化点云。

【点云配准】

三维点云处理及其关键技术

三维激光扫描技术是近年来快速发展的一项新兴技术，可用于获取三维点云数据。三维点云数据处理是将原始点云数据转换为可用于各种应用的高级信息的必经阶段。

三维点云处理关键技术

三维点云处理涉及一系列关键技术，包括：

1.点云去噪

激光扫描仪采集的原始点云数据通常包含噪声和离群点。点云去噪技术用于去除这些噪声，从而获得更干净和准确的数据。常用的方法包括：

*中值滤波：使用邻域内点的中值替换噪声点。

*双边滤波：考虑空间和颜色邻域信息对噪声点进行平滑。

*统计滤波：根据点云的统计特征（如密度、曲率）识别并去除异常点。

2.点云配准

点云配准是将不同时间或不同视角获取的多个点云数据对齐的过程。配准技术包括：

*特征匹配：使用关键点或特征描述子在不同点云中找到对应的特征点，然后通过这些对应点计算变换矩阵。

*迭代最近点(ICP)：迭代地最小化点云之间的距离误差，从而获得最优配准结果。

*表面法线匹配：基于点云中点的表面法线信息进行配准，适用于没有明显特征的点云。

3.点云分割

点云分割是将点云划分为具有不同属性或语义信息的子集。分割技术包括：

*区域生长：从一个种子点开始，逐步将相邻具有相似属性的点添加到区域中。

*聚类：根据点的属性（如位置、颜色、强度）将点云聚类为不同的类别。

*机器学习：利用机器学习算法（如支持向量机、神经网络）根据点云的特征进行分割。

4.点云分类

点云分类是识别和标记点云中不同类型的对象或表面。分类技术包括：

*特征提取：提取点云的几何、纹理和强度等特征，用于分类。

*机器学习：使用监督或非监督机器学习算法对点云进行分类。

*深度学习：利用深度神经网络等深度学习模型对点云进行高级分类。

5.点云建模

点云建模是根据点云数据创建三维模型的过程。建模技术包括：

*三角网格化：将点云转换为由三角形组成的网格模型。

*体素化：将点云划分为体素，并使用体素的属性构建三维模型。

*点云直接建模：直接使用点云数据进行建模，无需进行三角网格化或体素化。

三维点云处理应用

三维点云处理技术在矿山数字化中有着广泛的应用，包括：

*矿坑测量和建模：创建精确的三维矿坑模型，用于测量体积、规划开采和安全管理。

*地质勘探：识别地质结构、断层和矿脉，辅助矿产勘探和评估。

*产量监测：实时监测矿山产量，优化生产过程并减少浪费。

*安全监控：监测矿山斜坡和高墙的稳定性，及时发现潜在危险并采取预防措施。

*数字化采矿：整合三维点云数据与其他数据源，实现矿山运营的数字化和自动化。

总之，三维点云处理技术在矿山数字化中发挥着至关重要的作用，通过处理原始点云数据并将其转换为有价值的信息，为矿山运营提供数据基础和决策支持。第四部分矿山数字化建模的精度评估关键词关键要点主题名称：精度评估方法

1.基于地面控制点：通过已知坐标的控制点与点云数据进行配准，评估点云数据在坐标系中的精度，考虑误差源和校正方法。

2.基于激光扫描仪自身精度：分析激光扫描仪的技术参数，包括分辨率、测量范围、角度精度等，评估点云数据的内部精度。

3.基于点云数据对比：利用同一区域的不同时相点云数据进行对比，分析点云数据的重复性和一致性，评估点云数据的时空精度。

主题名称：精度的影响因素

矿山数字化建模的精度评估

1.精度指标

矿山数字化建模的精度评估主要基于以下指标：

*几何精度：模型中物体表面与实际表面之间的差异，通常用均方根误差（RMSE）表示。

*拓扑精度：模型中物体之间的空间关系与实际关系之间的差异，通常用拓扑误差率表示。

*语义精度：模型中物体类型和属性与实际情况之间的差异，通常用分类准确率表示。

2.精度评估方法

常用的精度评估方法包括：

*参考点比较：将模型与已知参考点的测量值进行比较。

*重叠比较：将模型与其他独立采集的数据集进行重叠分析，比较差异。

*地面实测验证：通过地面测量和模型数据进行比较，验证模型的精度。

3.影响因素

影响矿山数字化建模精度的因素主要有：

*传感器精度：激光扫描仪的测量精度直接影响模型的几何精度。

*数据处理方法：数据配准、滤波和重建算法的选择会影响模型的精度。

*环境条件：光线、烟雾、灰尘等环境因素会影响激光的反射和数据采集的质量。

*模型分辨率：模型构建时采用的分辨率影响模型的细节程度和精度。

*人员技术水平：数据采集和处理人员的技能和经验对模型的精度至关重要。

4.精度标准

矿山数字化建模的精度要求根据实际应用场景而不同。国际标准化组织（ISO）提出了以下精度标准：

*几何精度：RMSE<5cm

*拓扑精度：拓扑误差率<5%

*语义精度：分类准确率>90%

5.精度提升策略

提升矿山数字化建模精度的策略主要有：

*选择高精度激光扫描仪：使用具有高测量精度的激光扫描仪。

*优化数据处理流程：采用先进的数据处理算法，提高配准和重建的准确性。

*优化环境条件：在最佳光照条件下进行数据采集，并采取措施减少环境干扰。

*提高人员素质：加强数据采集和处理人员的培训，提升其技术水平。

*采用冗余测量：从多个角度和距离采集数据，提高模型的可靠性。

6.应用意义

高精度的矿山数字化建模具有以下应用意义：

*矿山规划和设计：提供精确的矿山地形、地质和结构信息，辅助矿山规划和设计。

*开采优化：监控开采过程，优化开采计划，提高采矿效率和安全性。

*环境监测：监测矿山环境变化，识别潜在的风险和采取相应的措施。

*安全管理：建立矿山的三维数字模型，辅助安全管理，减少事故发生的概率。第五部分数字化矿山的空间数据存储与管理关键词关键要点数据标准化管理

1.建立统一的三维矿山数据标准，明确数据格式、编码规则、坐标系和投影方式，确保不同来源数据的兼容性和可交换性。

2.开发数据转换工具，实现不同格式数据的无缝转换，打破数据孤岛，提高数据共享和利用效率。

3.制定数据质量控制流程，对采集、处理和存储的数据进行严格质检，保证数据的准确性和完整性。

海量数据存储

1.采用分布式存储系统，将海量的三维矿山数据分散存储在多个服务器上，提高数据访问速度和可靠性。

2.利用云计算平台，借助其强大的计算能力和存储空间，存储和管理爆炸式增长的三维矿山数据。

3.探索先进的数据压缩技术，如点云Octree编码和Voxel网格压缩，大幅减少数据体积，降低存储成本。数字化矿山的空间数据存储与管理

数字化矿山中的空间数据存储与管理对于确保数据的完整性、可靠性和可访问性至关重要。空间数据是指具有地理位置属性的数据，在矿山中，这些数据可能包括矿体模型、采矿作业计划、地质调查结果和环境监测数据。

空间数据存储和管理系统

管理数字化矿山空间数据需要一个专门的空间数据存储和管理系统（SDSMS）。此类系统负责以下任务：

*数据存储：SDSMS将空间数据存储在数据库或文件系统中，以确保数据的安全性和持久性。

*数据管理：SDSMS提供用于管理数据的工具，包括数据导入、导出、更新和删除。

*数据访问：SDSMS允许授权用户访问和查询数据，以进行分析、建模和计划。

*数据共享：SDSMS支持数据共享，以便不同部门和利益相关者可以访问和使用相同的数据。

*数据安全：SDSMS实施访问控制和数据加密措施，以确保数据的机密性和完整性。

SDSMS的关键功能

数字化矿山SDSMS的一些关键功能包括：

*地理数据库：SDSMS使用地理数据库来存储空间数据。地理数据库包含有关空间实体（如矿体、采掘作业和地表特征）的几何和属性信息。

*空间查询：SDSMS允许用户根据空间标准（例如，距离、面积、重叠）查询数据。

*空间分析：SDSMS提供空间分析工具，例如缓冲区分析、叠加分析和视线分析。

*可视化：SDSMS支持数据可视化，以便用户可以在地图、三维模型和剖面图中查看和交互数据。

*数据集成：SDSMS可以与其他矿山系统（例如，采矿规划系统、地质建模系统和环境监测系统）集成，以提供综合视图。

空间数据管理挑战

管理数字化矿山空间数据面临以下挑战：

*数据量大：矿山空间数据通常非常庞大，这给存储和管理带来了挑战。

*数据异质性：空间数据来自各种来源，具有不同的格式和结构。

*数据更新频繁：矿山空间数据随着采矿作业的变化而不断更新，需要频繁的更新和维护。

*数据共享限制：有时需要限制空间数据的共享，以保护机密信息。

*数据安全漏洞：空间数据存储和管理系统可能容易受到网络攻击，从而破坏数据的完整性和可用性。

最佳实践

为了克服这些挑战，建议遵循以下最佳实践：

*使用专门的SDSMS：选择专为管理矿山空间数据而设计的SDSMS。

*实施数据治理框架：建立清晰的数据治理框架，以定义数据管理的政策、程序和职责。

*使用数据标准：采用行业标准的数据格式和结构，以促进数据共享和互操作性。

*投资数据安全：实施强大的数据安全措施，以保护数据免遭未经授权的访问和攻击。

*进行定期数据审核：定期审查空间数据，以确保其准确性、完整性和安全性。

通过采用这些最佳实践，数字化矿山可以有效地存储和管理其空间数据，以获得以下好处：

*提高决策质量：通过提供准确、可靠和可访问的空间数据，支持基于数据的决策。

*优化采矿作业：通过空间分析和建模，提高采矿作业的效率和安全性。

*增强与利益相关者的沟通：通过数据可视化和共享，与利益相关者有效沟通矿山运营和环境影响。

*促进创新：通过开放数据访问，促进新的技术和应用程序的开发，以提高数字化矿山的效率。第六部分三维模型在矿山开采中的应用关键词关键要点【矿山资源规划和评估】：

1.利用三维模型准确获取矿体几何特征和储量，为矿山开发提供可靠的地质信息。

2.通过模拟开采过程，优化开采方案，提高资源利用率和经济效益。

3.建立矿山信息系统，实现矿山资源的可视化管理和动态更新。

【开采优化和调度】：

三维模型在矿山开采中的应用

三维激光扫描技术构建的高精度三维矿山模型在开采过程中发挥着至关重要的作用，为矿山管理和决策提供了可靠的依据。

1.矿体建模和储量估算

三维模型可以准确反映矿体的形状、大小和空间分布，为矿体建模和储量估算提供基础数据。通过对三维模型进行体积计算和品位插值，可以快速、高效地估算矿体的储量和品位，为矿山开采规划和生产调度提供依据。

2.开采规划和设计

三维模型可以直观地展示矿山地质条件、开采边界和采场布置，为开采规划和设计提供决策支持。矿山工程师可以利用三维模型进行选矿场选址、采场设计和开采顺序优化，提高开采效率和矿石回收率。

3.采场监测和安全管理

三维模型与定期更新的扫描数据相结合，可以实现采场的实时监测。通过对比不同时期的三维模型，可以及时发现采场变形、边坡稳定性等情况，并采取相应的安全措施，有效防范矿山事故。

4.矿山地质勘探和评价

三维模型可以提供矿山地质结构和构造的清晰图像，为矿山地质勘探和评价提供重要信息。通过对三维模型进行地质分析和解释，可以识别新的矿体，评估矿体的可采性，指导勘探和开发决策。

5.矿山环境监测和治理

三维模型可以用于矿山环境监测和治理。通过建立三维地表模型，可以量化矿山开采对地表环境的影响，制定合理的生态恢复计划。同时，三维模型还可以用于监测尾矿库和废石场的稳定性，防范环境污染。

6.矿山道路规划和设计

三维模型提供准确的地形和地貌信息，为矿山道路规划和设计提供支持。矿山工程师可以利用三维模型优化道路走向、坡度、桥梁位置，提高道路运输效率和安全性。

7.矿山设备管理和优化

三维模型可以集成矿山设备信息，实现矿山设备的实时管理和优化。通过对设备运行数据和三维模型的分析，可以优化设备调度、提高设备利用率和降低维护成本。

8.矿山教育和培训

三维模型可以作为矿山教育和培训的直观教具。通过三维模型展示矿山地质、开采工艺和安全管理等内容，可以帮助学生和受训人员快速掌握矿山相关知识和技能。

总之，基于三维激光扫描的三维模型在矿山开采中具有广泛的应用价值，为矿山管理和决策提供全面的信息支持和决策依据。随着三维激光扫描技术的不断进步和成本的降低，三维模型在矿山开采中的应用前景广阔。第七部分数字化矿山安全管理的技术实现关键词关键要点三维激光扫描在灾害预警中的应用

1.利用三维激光扫描技术快速获取矿区地表信息，建立高精度的三维地质模型。通过分析模型中地质构造、岩层岩性、裂隙发育等特征，识别潜在灾害源，如滑坡、崩塌、岩爆等。

2.三维激光扫描可以监测矿区地表形变，通过定期扫描对比三维模型，识别微小的形变迹象，并结合地质模型分析形变原因，及时预警，防止灾害发生。

3.在灾害发生后，三维激光扫描可以快速获取灾害现场信息，用于灾情评估、救援指挥和应急管理，提高灾害应对的效率和安全性。

三维激光扫描在安全隐患排查中的应用

1.三维激光扫描可以获取矿区全面的三维数据，通过点云处理和算法分析，自动识别矿区安全隐患，如边坡不稳定、采空区垮塌、电线杆倾斜等问题。

2.三维激光扫描可以生成矿区高精度的空间模型，用于可视化展示安全隐患，使管理人员直观了解隐患位置、类型和严重程度，提高安全隐患排查的效率和准确性。

3.三维激光扫描可以在夜间或复杂环境下作业，不受照明和视线条件限制，确保安全隐患排查的及时性和可靠性。数字化矿山安全管理的技术实现

数字化矿山安全管理利用数字化技术，建立矿山安全生产信息系统，对矿山生产全过程进行实时监控、信息共享和应急处置，实现矿山安全生产管理的可视化、智能化和精细化。其技术实现主要包括以下方面：

一、三维激光扫描技术

三维激光扫描技术通过发射激光束，并测量其反向散射时间或相位，获取目标物体的三维点云数据。在数字化矿山安全管理中，三维激光扫描技术应用于：

*矿山环境建模：对矿山工作面、巷道、设备等进行三维扫描，建立精确的数字化环境模型。

*安全隐患识别：基于三维模型，检测矿山环境中的安全隐患，如地质灾害、采空区变形等。

*应急处置：在发生事故时，利用三维模型进行快速评估，制定科学的应急处置方案。

二、物联网技术

物联网技术将传感器、通信模块等连接起来，形成一个网络，实现信息的远程采集、传输和处理。在矿山安全管理中，物联网技术应用于：

*安全监测：部署各类传感器，对矿山环境中的空气质量、有害气体浓度、粉尘浓度等进行实时监测。

*人员定位：利用RFID、UWB等定位技术，实现矿山人员的实时定位和跟踪，确保人员安全。

*设备管理：采集矿山设备的运行数据，对设备故障进行预警和诊断，提高设备安全性和生产效率。

三、大数据技术

大数据技术能够处理海量、多源异构的安全数据，从中提取有价值的信息。在矿山安全管理中，大数据技术应用于：

*安全数据分析：对矿山安全数据进行统计分析、关联分析和预测分析，发现安全风险和规律。

*风险评估：基于安全数据，对矿山安全风险进行定量评估，制定针对性的安全措施。

*安全预测：利用机器学习算法，预测矿山可能发生的重大安全事故，提前采取预防措施。

四、云计算技术

云计算技术提供按需分配、弹性可扩展的计算资源。在矿山安全管理中，云计算技术应用于：

*数据存储：存储海量的矿山安全数据，实现数据集中管理和共享。

*计算服务：提供强大的计算能力，支持安全数据分析和风险评估。

*平台服务：提供开发和部署安全管理应用的平台，提高应用开发效率。

五、人工智能技术

人工智能技术赋予计算机理解、学习和解决问题的能力。在矿山安全管理中，人工智能技术应用于：

*安全隐患识别：利用图像识别、自然语言处理等技术，自动识别矿山环境中的安全隐患。

*应急处置决策：基于知识图谱和专家系统，提供应急处置的建议方案，辅助决策。

*安全管理优化：通过强化学习算法，优化安全管理策略，降低安全风险。

六、信息安全技术

数字化矿山安全管理涉及大量敏感数据，因此信息安全至关重要。在数字化矿山安全管理中，信息安全技术应用于：

*数据加密：对安全数据进行加密，防止未经授权的访问。

*权限控制：制定严格的权限控制策略，仅允许授权人员访问相关数据。

*审计日志：记录安全操作的日志，便于事后追溯和取证。

*安全评估：定期进行安全评估，识别和修复安全漏洞。

数字化矿山安全管理的技术实现不仅提高了矿山安全生产的效率，也大幅度地降低了安全风险，为矿山安全生产保驾护航。随着数字化技术的不断发展，数字化矿山安全管理也将不断完善和升级，为矿山安全生产提供更全面的技术保障。第八部分三维激光扫描在矿山减灾中的应用关键词关键要点主题名称：岩体监测与变形分析

1.三维激光扫描技术可获取高密度点云数据，用于构建矿山岩体的数字模型，实时监测岩体变形，预警潜在滑坡或坍塌风险。

2.通过多时段数据对比分析，可识别岩体变形模式，评估变形的趋势和速度，预测灾害发生时序，为矿山灾害防