遙感技術在礦業活動動態監測中的應用

張端陽，潘振祥

(1．河南理工大學測繪與國土信息工程學院，河南焦作454003;2．河南省國土資源信息中心，河南鄭州450016)

一、引 言

隨著我國經濟和社會的持續快速發展，各行各業對礦產資源的需求日益增長，礦產資源為我國社會發展和經濟建設提供了重要的物質基礎和能源保證。與此同時，礦產資源的加速開采帶來的各方面問題也日益凸顯。傳統的礦產資源監管模式對礦產資源開發活動的監測監管一般采用“逐級統計上報、群眾舉報”的方法進行，其周期長、時效性差、準確度低、人為因素影響大的缺點嚴重影響了政府及相關行政部門對礦產資源的監督和管理［1］。如何能有效地對礦產資源開采狀況及礦山環境破壞情況進行監督和管理顯得至關重要。

本文以IKONOS衛星影像數據(全色1 m和多光譜4 m)為主要信息源，對研究區的影像信息進行提取、解譯，結合野外實地驗證對礦山開采情況進行動態分析。

二、研究區概況

本文研究礦區位于華北平原，礦產資源豐富，開發礦種多，主要包括煤炭、鋁土礦、耐火黏土、鐵礦、銅礦等。礦區構造上隸屬于坳陷地帶，該坳陷大致呈北西向展布，由一個四周隆起所環抱的緩狀盆地發展而成。受區域構造影響，區內次級褶皺、斷裂發育。其中褶皺波及全區，斷層多分布于井田周邊，地層總體走向東西或近東西，傾向北、北北西、北東。研究區內地形復雜，山地、丘陵、河谷山川地等各類地貌齊全。地勢北高南低，海拔1200～1500 m;西部、西南部山勢低緩，屬低山丘陵區，海拔800～1000 m;中東部山丘環繞，地勢西高東低，西窄東寬，略呈“簸箕”形的沖積傾斜平原，向東延伸與華東大平原相接，最高海拔385 m，最低海拔200 m，比差185 m，地形相對平坦開闊，地表全為第四系覆蓋。區內地表全部由蟒河沖洪積物及山前坡積物所覆蓋［2］。

三、影像數據的選擇與處理

1．影像數據的選擇

本文收集了2011、2012、2013年3個時相、不同種類的遙感影像數據，包括IKONOS衛星影像數據及部分航空影像數據，所涉及圖像的幾何分辨率分別是IKONOS全色1 m、多光譜4 m和航片優于1 m。成像的日期在10—11月，圖像數據質量好，無云霧，研究區監測目標明顯，可解譯性高。

2．數據處理

主要是對IKONOS影像數據進行圖像調色增強處理、配準、全色波段數據和多光譜數據融合［3］、正射校正(采用1∶50 000的DEM和GPS實測控制點)、影像裁切和鑲嵌等處理。

因為IKONOS數據全色波段具有較高的空間分辨率，但光譜分辨率較低;多光譜數據的光譜分辨率較高，但空間分辨率較低。因此，通過影像融合使遙感影像具有較高的空間細節表現力，同時保留多光譜影像的光譜特征［4］。目前融合的方法較多，主要有IHS變換、乘積變換融合、主成分變換融合等。通過對比，本研究采用乘積變換融合法進行融合。

四、礦業活動動態監測

1．研究區礦業活動動態監測技術路線

礦產資源開采動態監測是通過分析不同時期的高分影像數據，從中進行提取、分析變化信息以實現其監測目的。如何利用所獲取的影像資料，將所需的信息融合起來，并快速發現礦山開采范圍的變化，是礦業活動動態監測所要解決的基本問題［5］。

本研究主要是對研究區的影像數據進行收集、數據預處理，然后經實地驗證后，建立礦山開采解譯標志，最后確定研究區礦業活動問題圖斑。其研究的技術路線如圖1所示。

圖1 礦山動態監測技術路線

2．信息提取的方式

將融合處理后的IKONOS影像數據在ArcGIS平臺上進行信息提取工作［6］。采用人機交互方式進行解譯，在野外實地驗證的基礎上，建立礦山地物解譯標志。與此同時，疊加采礦登記數據，圈定疑似開采活動相關的問題圖斑，并根據所得結果進行野外實地驗證。

3．研究區礦山開采解譯標志建立

建立礦山開采解譯標志即根據經過預處理后的影像特征建立影像和目標物之間的對應關系，直接反映和判別實地信息的影像特征，包括形狀、大小、色調、紋理、位置等。利用全色和多光譜數據融合后的IKONOS影像，可以清楚地發現煤礦開采井口位置、煤場及煤矸石堆、煤礦礦山輔助設施、鋁土礦露天開采區等不同的影像判讀特征，如圖2所示。

具體為:①煤礦開采井口:整體看來色彩呈黑色，有較為明顯的矩形色塊和黑色陰影，其中顏色較為明亮的為礦山建筑和輔助設施。②煤場及煤矸石堆:影像上表現為暗色調，正規礦山外側有擋土墻。非法礦山往往隨意堆放，在山坡堆積的固體廢棄物受雨水沖刷及重力作用順山坡滑落，在低洼處沿溝谷堆積［7］。③鋁土礦露天開采:有明顯裸露的地面和運輸道路網。④礦山輔助設施:包括礦石選場、礦部等。具有合法手續的礦山地表建筑相對比較大且按一定的規則排列;非法礦山地表建筑物相對簡陋，規模小。可以從色調、形狀上加以區分［8］。⑤礦山運輸道路網:研究區多為礦山簡易公路、人行道或隨機分布的車道等。在高分辨率影像上易于識別，可以在研究區高分辨率遙感影像上直接圈出礦山道路。⑥尾礦庫:影像的顏色多為灰色或灰黑色，與周圍地物顏色差異明顯，較易解譯［9］。

圖2 研究區礦業活動解譯標志

4．研究區年度開采活動圖斑變化情況

從2011—2013年度影像圖上圖斑變化情況可以看出:研究礦區2011年與開采活動相關的圖斑個數為10個，占地總面積為33．87 hm2;2012年度與開采活動有關的圖斑為12個，占地總面積為35．45 hm2，比2011年增加1．58 hm2，占地總面積較2011年增長率為4．67%;2013年度與開采活動有關的圖斑個數為14個，圖斑總面積為37．13 hm2，比2012年增加1．68 hm2，環比增長率為4．73%;3年平均環比增長率為4．7%，如圖3、圖4所示。

圖3 研究區分年度礦業活動圖斑變化情況統計

圖4 研究礦區分年度影像圖斑變化柱狀圖

總體比較可以看出:2011—2013年度研究區開采活動相關的圖斑個數小范圍增加，數量不大，圖斑的占地面積呈緩慢增長趨勢。

五、結束語

本文利用遙感技術在研究區開展礦業活動動態監測的研究是行之有效的。利用處理后的高分辨率遙感影像數據結合野外實地核查，建立了研究區礦山開采解譯標志，并將處理后的影像數據與采礦權數據疊加，對研究區的違規開采礦山進行界定，圈定疑似的礦區變化圖斑。

通過使用不同時期影像數據開展研究區礦業活動動態監測，與傳統的監測方法相比，數據準確、用時較短、反饋迅速、節約人力，能夠較好地反映研究區內礦業活動情況及礦山環境的破壞程度等，為政府及相關的行政管理部門宏觀決策提供及時、翔實的第一手資料［10］。

［1］ 王文卿，潘振祥，段嶸峰，等．河南省遙感影像規模化高效率處理技術及數據建庫綜合研究［M］．北京:中國大地出版社，2010．

［2］ 羅銘玖，黎世美，盧欣祥，等．河南省主要礦產的成礦作用及礦床成礦系列［M］．北京:地質出版社，2000．

［3］ DUPDRT B G．The Use of Multiresolution Analysis and Wavelets Transform for Merging SPOT Panchromatic and Multispectral Image Data［J］．PE＆RS，1996，62(9):1057-1066．

［4］ 梁暉，楊士道．遙感技術在薊縣北部礦山開采動態監測中的應用［J］．地質調查與研究，2005(3):180-185．

［5］ 尚紅英，陳建平，李成尊，等．RS在礦山動態監測中的應用——以新疆稀有金屬礦集區為例［J］．遙感技術與應用，2008(2):189-194．

［6］ 蔡冬梅，李明哲，曹繼如．礦產資源開發動態監測中遙感技術應用綜述［J］．礦山測量，2011(4):32-34．

［7］ 丁麗，朱谷昌，王娟，等．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，2010，33(8):37-41．

［9］ 楊清華，齊建偉，孫永軍．高分辨率衛星遙感數據在土地利用動態監測中的應用研究［J］．國土資源遙感，2001(4):20-27．

［10］ 侯飛，胡召玲．基于多尺度分割的煤礦區典型地物遙感信息提取［J］．測繪通報，2012(1):23-26．

［11］ 況順達，趙震海．SPOT5在礦山監測中的應用［J］．地質與勘探，2005(3):79-82．