基于高分辨率遙感影像的江蘇省礦產(chǎn)開發(fā)狀況監(jiān)測*

崔艷梅 蘇一鳴 詹雅婷 朱葉飛 李 胤

(江蘇省地質(zhì)調(diào)查研究院)

長期以來，粗放式礦產(chǎn)資源開發(fā)利用與管理，造成了礦產(chǎn)資源嚴(yán)重浪費(fèi)[1]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，特別是高分辨率遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為準(zhǔn)確監(jiān)測礦區(qū)開采狀況提供了有效手段[2]。自2006年起，國土資源部、中國地質(zhì)調(diào)查局先后啟動了“礦產(chǎn)資源開發(fā)多目標(biāo)遙感調(diào)查與監(jiān)測”、“礦山開發(fā)遙感調(diào)查與監(jiān)測”、“礦山環(huán)境監(jiān)測”等多項礦山遙感監(jiān)測項目，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，對全國礦產(chǎn)資源開發(fā)狀況進(jìn)行遙感調(diào)查和監(jiān)測[3]。截至目前，礦山遙感探測工作取得了重大進(jìn)展，為政府部門管理提供了有力的技術(shù)支撐[4]。本研究以江蘇省為例，采用以多平臺高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)為主，以相關(guān)地質(zhì)資料和礦權(quán)數(shù)據(jù)為輔的研究思路，將遙感和GIS相結(jié)合，對研究區(qū)礦產(chǎn)資源開發(fā)狀況進(jìn)行衛(wèi)星遙感識別和野外驗證，對區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)開發(fā)特征以及時空動態(tài)變化特征進(jìn)行分析，供相關(guān)研究參考。

1 研究區(qū)概況

江蘇省位于中國東部沿海，長江、淮河下游，與上海市共扼長江入海門戶。該省東瀕黃海，西連安徽，北與山東相接，東南與上海市和浙江省毗鄰，地理坐標(biāo)為東經(jīng)116°22′～121°55′，北緯30°46′～35°07′，面積約10.26萬km2，約占全國總面積的1.06%。江蘇地處長江、淮河下游，地形以沖積堆積平原為主，低山丘崗和崗地為輔，平原廣布是江蘇地貌特色。江蘇省境內(nèi)發(fā)現(xiàn)的礦種繁多，礦產(chǎn)類型比較齊全，能源礦產(chǎn)、金屬礦產(chǎn)、非金屬礦產(chǎn)和水氣礦產(chǎn)都有分布。境內(nèi)共發(fā)現(xiàn)了礦產(chǎn)133種，其中，查明資源儲量的有66種，已發(fā)現(xiàn)尚未查明資源儲量的有67種[5]。查明資源儲量在全國查明資源儲量總量中占15%以上的有9種，分別為鈮鉭礦、藍(lán)晶石、玻璃用大理巖、泥灰?guī)r、制堿用灰?guī)r、含鉀砂頁巖、凹凸棒石黏土、巖棉用玄武巖以及二氧化碳?xì)狻?/p>

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源

由于本研究針對全省范圍，受地域、傳感器等多種因素影響，數(shù)據(jù)源覆蓋了多平臺中高分辨率遙感影像，包括P1、GF2、YG、TH1、GF1、SJ9、ZY3、02C，空間分辨率均大于2.5 m，其中1 m及以上分辨率的遙感數(shù)據(jù)覆蓋率為96%，多光譜數(shù)據(jù)覆蓋率為95%，并且影像無云覆蓋、無云影，影像清晰，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，礦山地物可識別程度較高。

2.2 數(shù)據(jù)處理

由于受到衛(wèi)星自身特點及拍攝環(huán)境的影響，原始數(shù)據(jù)無法直接采用，需對其進(jìn)行必要的后處理，以滿足應(yīng)用需求[6]。本研究主要采用影像配準(zhǔn)和融合方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

2.2.1 影像幾何配準(zhǔn)

影像幾何配準(zhǔn)的目的是確保影像之間具有統(tǒng)一的地理坐標(biāo)及像元空間分辨率[7-8]。首先以高精度DEM為基準(zhǔn)，圖1為ERDAS軟件正射糾正參數(shù)設(shè)置界面，其中“RPC File”為高精度DEM輸入模塊，“Elevation Min”和“Elevation Min”分別為輸入的DEM最小值和最大值數(shù)據(jù)；然后選擇控制點，選擇規(guī)則為均勻分布，并且校正后圖像圖面中誤差不大于1 mm，控制點選取完畢后進(jìn)行正射糾正。

圖1 ERDAS軟件正射糾正參數(shù)設(shè)置界面

2.2.2 影像融合

常見的影像融合方法有HPF、IHS變換、主成分變換、加權(quán)乘積、比值變換、小波變換、Brovey等[9-11]，考慮到本研究遙感數(shù)據(jù)源的特點，采用HPF方法進(jìn)行融合處理。具體步驟是打開ERDAS軟件中“interpreter”模塊下的HPF融合工具(圖2)，輸入全色數(shù)據(jù)及多光譜數(shù)據(jù)，選擇合適路徑，設(shè)置相關(guān)參數(shù)，輸出融合成果，影像融合前后對比如圖3所示。

2.3 解譯標(biāo)志建立

在遙感影像上，不同地物具有不同的特征，影像特征是判讀識別各種地物的依據(jù)，可稱為判讀或解譯標(biāo)志[12]。建立特征明顯的遙感解譯標(biāo)志是快速、準(zhǔn)確地提取礦產(chǎn)資源開發(fā)狀況、礦山環(huán)境遙感信息的重要前提和關(guān)鍵環(huán)節(jié)[13]。研究區(qū)范圍較大，并且以非金屬礦露天開采為主，礦山開發(fā)監(jiān)測遙感解譯工作量大而繁雜，本研究通過結(jié)合區(qū)域和影像數(shù)據(jù)特點，對涉及的典型解譯對象建立了如表1、圖4所示的解譯標(biāo)志。

2.4 信息提取

2.4.1 遙感信息提取方法

由于遙感影像在實際解譯過程中，涉及的圖斑信息繁雜和龐大，并且圖斑形態(tài)并非千篇一律，因而高效智能的自動解譯方法適用性不強(qiáng)，應(yīng)以人機(jī)交互解譯方法為主。本研究根據(jù)各種礦山地物解譯標(biāo)志，依靠ArcGIS10軟件進(jìn)行圖斑圈定。由于實際需要解譯的礦山信息類型多而復(fù)雜，解譯時應(yīng)遵循“從已知到未知、先易后難、逐步解譯”的原則，充分利用各種分析推理方法進(jìn)行解譯。本研究解譯過程中采用的方法有：①直接解譯法，根據(jù)目標(biāo)物影像的色調(diào)、色彩、形狀、大小、陰影、紋理等直接判讀出目標(biāo)地物的性質(zhì)及其他特征；②間接解譯法，主要依據(jù)間接標(biāo)志進(jìn)行推理解譯，如解譯一個地下開采區(qū)域采硐時，可根據(jù)斷頭路判讀采硐位置；③資料綜合對比法，在解譯過程中充分利用有關(guān)的圖形、圖像、表格、文字資料等來進(jìn)行對比分析，以提高解譯的準(zhǔn)確性；④實地調(diào)查法，對在室內(nèi)解譯難度大、類型復(fù)雜、難以解譯的某些地物，進(jìn)行實地調(diào)研，現(xiàn)場分析，修正解譯標(biāo)志，確定地物[14]。雖然上述方法在解譯不同屬性的地物時，扮演著不同的角色，但在具體應(yīng)用中密不可分，應(yīng)穿插使用。此外，本研究提取的遙感信息主要包括開采圖斑(井口、硐口、露天采場)的位置、開采方式(露天、地下、聯(lián)合)、礦山開采狀態(tài)(正在開采、停產(chǎn)或關(guān)閉)，礦產(chǎn)疑似違法圖斑(類型包括無證開采、越界開采)的分布和占地情況。

圖2 ERDAS軟件中HPF融合工具

圖3 P1影像融合前后對比

表1 研究區(qū)高分影像典型遙感解譯標(biāo)志特征

2.4.2 信息提取精度

各礦山要素特征差異較大，影響遙感解譯的因素較多，如遙感影像空間分辨率、色調(diào)，植被覆蓋、地形地貌、工業(yè)建設(shè)活動等，各要素可解譯程度也有所差異[15]。地下開采礦山采礦井口硐口位置在1 m及以上空間分辨率遙感影像上能夠通過運(yùn)礦道路、礦山建筑等標(biāo)志進(jìn)行間接判定，在2.0 m空間分辨率遙感影像上則無法判定；露采礦山活動開采面在1 m及以上空間分辨率遙感影像上通過2期數(shù)據(jù)對比，能夠判斷其確切位置，而在2.0 m空間分辨率遙感影像小型礦山活動開采面位置較難判定，如磚瓦廠的取土場。

2.5 野外驗證

本研究在實地驗證過程中，采用了點、線、面相結(jié)合的方法，對于解譯效果較好的地段以點驗證為主；對于解譯效果中等的地段，通過布置一定代表性路線進(jìn)行追蹤驗證；對于解譯效果較差的地段，以面驗證為主[16]。野外驗證的內(nèi)容涵蓋了室內(nèi)解譯中發(fā)現(xiàn)的違法開采和判斷不清晰的開采點具體位置、開發(fā)狀態(tài)、開采礦種。通過綜合分析，野外驗證點共計201個，野外檢查圖斑涵蓋所有地物類型，野外實地驗證圖斑量占解譯圖斑總量的10.7%；對有疑問的圖斑、疑似違法圖斑全部進(jìn)行了野外檢查。

3 監(jiān)測結(jié)果分析

3.1 礦山分布特征

經(jīng)過前期遙感影像處理及后期信息提取，并參考相應(yīng)的礦權(quán)數(shù)據(jù)，共獲得開采礦山圖斑341處。其中地下開采158處，均為合法開采；露天開采183處中合法開采105處，疑似違法開采78處；另外，疑似違法開采圖斑分為疑似越界開采和疑似無證開采，數(shù)量分別為19處和59處。研究區(qū)內(nèi)各地級市監(jiān)測結(jié)果見表2。

分析表2可知：在空間分布上，全省范圍內(nèi)13個地級市均有礦山開發(fā)活動，并且彼此間差別較大，其中開采數(shù)量最多的為徐州市，為93處；其次為鎮(zhèn)江市47處；疑似違法開采主要集中于鎮(zhèn)江市、南京市、常州市、徐州市、連云港市、淮安市、揚(yáng)州市和無錫市，其中違法現(xiàn)象最嚴(yán)重的也為徐州市，違法數(shù)量為21處，幾乎占全省違法開采數(shù)量的1/4；其次為鎮(zhèn)江市，違法開采數(shù)量為20處，所占全省比重也約為1/4。具體到縣區(qū)方面，全省有19個縣區(qū)存在疑似違法開采活動，各縣區(qū)具體違法開采數(shù)量及其排名順序見圖5。由圖5可知：疑似違法開采數(shù)量最多的為徐州市銅山區(qū)，江蘇省內(nèi)的礦山開發(fā)違法現(xiàn)象主要集中于蘇北和蘇中地區(qū)，違法類型主要為疑似無證開采，違法礦山的開采方式均為露天開采，無疑會對周邊環(huán)境和居民生活造成影響，需要進(jìn)一步加強(qiáng)監(jiān)管和整改工作。

表2 2016年江蘇省各地級市礦山數(shù)量統(tǒng)計 處

圖5 2016年江蘇省礦產(chǎn)資源疑似違法開采縣區(qū)統(tǒng)計結(jié)果

3.2 各礦種開發(fā)利用情況

具體到礦種方面，本研究共監(jiān)測了39類礦種，涵蓋了能源、金屬和非金屬礦產(chǎn)，其中能源礦產(chǎn)包括煤礦和地?zé)幔灿?3處，金屬礦產(chǎn)共計27處，礦種包括鐵礦、銅礦、鋅礦、金礦、鍶礦和金紅石。由于研究區(qū)區(qū)域地質(zhì)特點，區(qū)內(nèi)非金屬礦產(chǎn)比較盛產(chǎn)，并且開采比重最大，總計231處，礦種共涉及31種，包括建筑石料用灰?guī)r、水泥用灰?guī)r、建筑用花崗石等。研究區(qū)違法開采礦種均為非金屬礦產(chǎn)，其中231處非金屬礦開采點中合法開采點為153處，疑似違法開采點為78處，約占非金屬礦開采點總數(shù)的33.8%。區(qū)內(nèi)疑似違法開采礦種達(dá)10種，其中違法開采現(xiàn)象比較嚴(yán)重的礦種為磚瓦用黏土、建筑石料用灰?guī)r、建筑用花崗石和石灰?guī)r(表3、圖6)。

3.3 監(jiān)測結(jié)果動態(tài)分析

表3 江蘇省2016年非金屬礦產(chǎn)疑似違法開發(fā)統(tǒng)計 處

圖6 違法比較嚴(yán)重的礦種遙感解譯及實地驗證結(jié)果

表4 2013—2016年江蘇省礦山開采圖斑數(shù)量

4 結(jié) 論

(1)江蘇省境內(nèi)違法開采活動主要分布于蘇北和沿江城市，具體包括鎮(zhèn)江市、南京市、常州市、徐州市、連云港市、淮安市、揚(yáng)州市和無錫市，另外有19個縣區(qū)存在疑似違法開采活動。

(2)江蘇省境內(nèi)疑似違法開采礦種達(dá)10種，并且均為非金屬礦，主要為磚瓦用黏土、水泥用灰?guī)r和建筑石料用灰?guī)r。通過規(guī)范整頓，2013—2016年境內(nèi)礦業(yè)開采秩序呈逐漸好轉(zhuǎn)趨勢。

(3)應(yīng)加強(qiáng)對疑似違法圖斑集中分布區(qū)域的巡查和監(jiān)管力度，特別關(guān)注磚瓦用黏土、建筑石料用灰?guī)r和建筑用花崗巖開發(fā)狀況，進(jìn)一步遏制違法開采現(xiàn)象滋長。