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衛星影像在礦山地質災害監測中的應用

2014-10-11 06:23:00樂劍平
環球人文地理 2014年14期

樂劍平

(重慶巫峽礦業股份公司,重慶 400000)

鐵礦資源在造福人類的同時還會破壞生態環境,嚴重時會污染環境、破壞資源,還有可能造成十分嚴重的地質災害。遙感技術的優點是不容忽視的,它作為信息采集技術,可以獲取很多的信息,而且速度快,成本比較低,因此是礦山環境監測中非常重要的技術手段。

一、工程概況

本鐵礦以前的開采方式是露天開采,現在是地下開采。地貌類型是低緩的丘陵地貌,地勢東南高西北低,地勢起伏比較大,地勢最高的標高為232m,最低標高為40m,地面相對高差192m,坡度為19—29。區內有大量的太古代建平村大營子組變質巖系,呈東北向分布,變質作用十分強烈,主要巖石為磁鐵石英巖、斜長角閃片麻巖、磁鐵角閃石英巖、云母片麻巖等。

二、遙感影像處理

1、遙感數據源的質量: IKONOS衛星是一顆具有高分辨率的商業衛星,能夠采集1m分辨率全色、4m分辨率多光譜影像,還能夠將以上兩種融合為具有1m分辨率的多彩影像。現今已經廣泛應用在城市、森林、土地以及災害調查的監測等多個方面。IKONOS 數據的PAN波段與多光譜波段數據能夠結合在一起:PAN波段的空間分辨率是1m,4個多光譜波段的空間分辨率是4m(分別是紅光、綠光、藍光、近紅外四個波段),可以滿足監測區的不同需要。再結合有關資料、圖片等作為輔助數據可以進行分析研究。

2、遙感數據的處理:IKONOS 數據可以利用ERDAS軟件提供的函數模型,獲取需要校正的遙感影像的相關參數,其中包括衛星成像的瞬間高度、經緯度等,使得影像模型得以恢復,再利用高精度的DEM 進行校正,使得圖像更能精確的反映具體情況;正射校正以后,使用立方卷積的方法再次采集影像,間隔是全色波段的地面的分辨率。影像融合需要一定的基礎,就是影像配準,它的精確度對圖像制作的質量有很大的影響,因此,影響配準的精度一定要達到盡量達到最高標準。這次實驗研究的區域,將多種融合的方法集中在一起后進行對比,發現高通濾波法的效果最為明顯,很適合在這次實驗中得以應用。因此我們決定使用高通濾波法將全色波段和多光譜融合在一起,融合之前需要對圖片進行預處理,這樣不但能夠突出紋理的細節,提高全色數據的亮度,增強局部的反差,將噪音盡可能的降低,而且因為多光譜數據可以使得色彩亮度有所增強,增大色彩之間存在的反差,更好的凸顯出多光譜色彩所要表達的具體信息。由于景物之間存在差異,因此其數據的成像條件也會存在一定程度的差異,單純的拼接難免會顯得刻意古板,而且使色彩鑲嵌的部分很容易漏出破綻,體現不出原有景物的特征,因此需要對色彩進行仔細認真的拼接和調整,使其更接近真實的色彩。對每個獨立的數據需要進行依次調色,使得圖像色調保持一致,然后利用景物之間的重疊度對景物的色調進行調整,還是需要依次調整,確保色調的一致性。由于圖像數據之間存在巨大的差異性,不會達到一致狀態,因此在調整景物數據的色調時不能采用十分便捷的自動化處理方法,而需要用到諸多的圖像處理軟件進行手工鑲嵌。當相鄰景物的影像質量沒有大的差別的時候,就盡量使影像色調顯示出自然過渡的痕跡;當相差別比較大的時候,或者地面物體差異比較明顯時就需要保持自己本來的色彩紋理,不過同一地塊內的光譜特征需要保持一致(具體流程見圖1)。

圖1 圖像制作流程

三、信息提取

1、滑坡解譯標志:A.滑坡已經下滑了一定距離,狀態還比較穩定,它與周圍地質的影像特征是相同的,邊緣部分的色調相比其他部分來說,色調差異比較明顯,形狀較為規則;B.滑坡體完全脫離基巖母體,屬于完全下滑,形狀大多為長條舌狀、扇形狀,容易堆積在河流間流段。

2、地面沉降解譯標志:當鐵礦采空地面塌陷時,容易在地面上形成槽溝,使局部地面有所下沉,影響范圍十分廣泛。地面塌陷的主要原因是巖土變形,它使地面變形速度加快,整個過程中會使的地面建筑開裂,嚴重時有可能發生倒塌事故,影響交通、水利設施等;沉降區的邊緣經常會形成斷續的不規則封閉或者半封閉的條帶,和周圍的環境排列顯得十分不協調,因為周圍的農田、植物等有自己存在的規則秩序,而沉降區則破壞了這種秩序,使得一切極不協調;范圍比較小的沉陷區的影像大多是負立體的;而范圍大的沉陷區則會出現生態環境比較異常的現象。地裂縫可以判斷沉降區,它在遙感影像上的成像是暗色的線狀,因為地形突變導致光譜產生差異。大規模的地裂縫和其他線狀地面物的區別比較大,因為它在長度和寬度上都比較特殊:A.地裂縫的形態特征十分明顯,很容易辨別,直線型地裂縫的裂縫屬于比較平直的,有比較穩定的發展走向;曲線型地裂縫的裂縫屬于弧形彎曲,在整個地面都可以看到;B.地裂縫走向不同于地形單元的走向,它會從不同的地形地貌單元內進行穿切;C.地裂縫的走向和農田耕作的方向不一致,它不是人工造成的;缺乏植被的地區,遙感圖像會很容易識別地裂縫,植被豐富的地方,遙感圖像就不會很容易的識別地裂縫,因此遙感數據的使用應該選擇植被覆蓋度少的地區的遙感影像。此外,通過地表水的改變、道路的污染情況等標志也可以確定地面塌陷范圍的大小。

結論:以上研究足以說明,具有高分辨率的衛星影像的遙感數據,能夠更好地識別地面對的物體,快速準確的對礦山中的地質災害進行進行監測,為礦山地質的具體環境的監督提供了重要資料。

[1]丁麗,朱谷昌,王娟,張建國,楊自安,石菲菲.IKONOS影像在礦山環境遙感監測中的應用——以白銀煤礦區為例.[J].測繪與空間地理信息.2010(1).

[2]周寧平,廖明,匡秀梅.基于IKONOS影像的土地利用現狀更新調查方法[J].測繪工程.2012(4).

[3]李玉平,裴佳佳,周小娟.IKONOS衛星影像在若羌河山區河段1:10000地形圖測制中的應用.[J].資源環境與工程.2010(5).

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