ZY－1 02C星数据在矿山遥感监测中的应用研究与分析

安志宏，聂洪峰，王 昊，荆青青

(中国国土资源航空物探遥感中心，北京 100083)

0 引言

资源一号卫星(ZY－1)02C星(以下简称02C星)是国土资源部按照主体业务定制的业务卫星，其数据主要应用于土地、地矿和环境等多个领域。矿山遥感监测工作利用遥感技术对矿产资源开发利用状况及其引发的生态环境等问题进行动态监测，是国土资源部矿政管理的重要技术手段［1－7］之一。02C星数据改变了矿山监测工作长期以来主要依赖外国卫星数据的现状，其时效性和机动性更加适应矿政管理的要求，可节约监测成本，提高工作效率。

02C星搭载2台空间分辨率为2．36 m的全色高分辨率相机(HR1和HR2)和1台空间分辨率为5 m(全色P)/10 m(多光谱 MUX)相机。利用P/MUX数据(5 m全色/10 m多光谱数据)进行矿山遥感监测的应用过程中问题较少［8－10］;但按照1∶5万尺度的矿山监测要求，需要采用02C星分辨率为2．36 m的HR数据和10 m的多光谱MUX数据。由于软、硬件等多种原因，在利用HR/MUX数据进行矿山遥感监测时尚存在一些亟待解决的问题，如HR数据正射纠正、数据处理流程、矿山地物识别效果等。本文通过对上述问题的梳理、分析和探讨，提出了解决方案和建议，旨在提高02C星数据在矿山遥感监测中的应用效果，并为其规模化应用奠定基础。

1 ZY－1 02C星数据

本文采用的数据源为ZY－1 02C星P/MUX相机获取的全色/多光谱图像(行/列号为250/316)和HR相机获取的全色图像(行/列号为250/318)。

1．1 HR 数据质量

HR图像在总体上影像纹理清晰，主要地类特征区分明显;但有些HR图像存在较为明显的条带噪声或数据丢失(图1)。

图1 02C星HR数据的质量问题Fig．1 Quality problems of 02C HR data

1．2 MUX数据波段组合

ZY－1 02C星MUX数据与SPOT5多光谱数据(分辨率为10 m)的3个波段的波谱范围比较相近(表1)，因而可以参照SPOT5多光谱数据假彩色合成方法进行模拟真彩色合成［6，11］。

表1 ZY－1 02C星与SPOT5多光谱数据波段范围对比Tab．1 Comparison between band wavelength ranges for multispectral data of 02C and SPOT5

经模拟真彩色合成的MUX图像中，影像层次分明、色彩丰富、反差适中(图2)。

图2 02C MUX模拟真彩色图像(02CMUX 合成方案:B2(R)，［(B1·X+B3·Y)/(X+Y)］(G)，B1(B)(X，Y 为权值，X+Y=100%))Fig．2 02C MUX simulated true color image

2 数据处理

2．1 图像预处理

2．1．1 正射纠正

02C星的2台全色高分辨率相机的成像数据分别是HR1和HR2。由于2台相机的入射角和成像角度有一定差别，如果直接将HR1和HR2图像拼接成整景图像后再进行正射纠正，会出现图像几何精度降低的问题。因此，正确的处理方法应该是:首先利用HR1和HR2各自的有理多项式系数(rational polynomial coefficient，RPC)(图 3)，采用有理函数模型，以基准DOM和DEM数据为基础，分别进行正射纠正。选择的控制点应尽可能在整景图像中均匀分布，处理过程中要注意对HR1和HR2图像接边重叠部分加强控制，以保证图像的拼接精度;然后将HR1和HR2数据拼接成整景HR图像。同时，对MUX图像直接进行正射纠正。

图3 02C HR数据及其RPC文件Fig．3 02C HR data and its RPC file

2．1．2 HR1 与 HR2 拼接

经正射纠正处理后的HR1和HR2图像在拼接过程中，重叠区内会有少量像元出现错位，因此需要对重叠区进行羽化处理，以基本消除重叠区内的像元错位和黑边现象(图4)。

图4 错位现象处理前(左)后(右)效果示意图Fig．4 Dislocation before(left)and after(right)processing

2．1．3 图像配准与融合

采用Pansharping融合方法将正射纠正和几何配准后的HR与MUX数据进行模拟真彩色融合处理，得到监测区的02C星数字正射影像图(digital orthophotomap，DOM)(图5)，作为遥感解译和信息提取的基础图像。

图5 02C星数据融合图像(DOM)Fig．5 02C data fusion image(DOM)

2．2 数据处理

针对02C星的数据处理流程见图6。

图6 02C星数据处理流程图Fig．6 Flow chart of 02C data processing

3 应用效果

3．1 矿山开采地物识别与分析

在按照上述步骤处理好的02C星图像中，地物纹理、色调等细节特征明显，较易识别和解译，可以较好地判别出不同矿种开采矿山的采场、中转场地、固体废弃物、矿山建筑和矿山道路等重要地物信息。对于中、大型露天开采矿山来说，还可以进一步辨识出采场内部的细节信息(例如阶梯状开采信息等)，以判断矿山的开采状态。图7为铁矿山和稀土矿山的影像特征。

图7 露天矿山开发现状影像特征Fig．7 Image features of mining status in open pit

3．2 02C星与SPOT5数据应用效果比较

1)小型建筑物(居民地)。02C星图像能够清晰地反映出城区内建筑分布、城区主要道路及建筑群等信息，但小路、建筑间隔等细节信息不如SPOT5图像明显(图8)。

图8 02C星与SPOT5图像中城镇影像对比Fig．8 Comparison between urban features in 02C and SPOT5 images

2)水体。在水系的影像特征上，02C星图像中的水系亮度比SPOT5图像中的高，但水系边界不如SPOT5图像中的明显(图9)。

图9 02C星与SPOT5图像中水系影像对比Fig．9 Comparison between river features in 02C and SPOT5 images

3)矿山建筑。02C星图像能够反映出矿山建筑物的位置、轮廓等信息，但其内部的色彩和纹理信息不如SPOT5图像中的明显(图10)。

图10 02C星与SPOT5图像中矿山建筑影像对比Fig．10 Comparison between mine construction features in 02C and SPOT5 images

4)铁矿采场。对于规模巨大的矿山，02C和SPOT5数据均能反映出铁矿开采面信息以及开采梯度等细节信息。在02C星图像中与上述信息有关的纹理比较平滑，颜色反差不大;但SPOT5图像中的颜色、细节和边界信息更加丰富，易于勾绘(图11)。

图11 02C星与SPOT5图像中铁矿采场影像对比Fig．11 Comparison between iron mining field features in 02C and SPOT5 images

5)尾矿库。对于尾矿库来说，02C和SPOT5数据均能清晰反映出其外部轮廓和内部信息，包括尾矿库内部形态和边界(图12)。

图12 02C星与SPOT5图像中尾矿库影像对比Fig．12 Comparison between tailing pound features in 02C and SPOT5 images

6)稀土矿。02C和SPOT5数据均能反映出稀土矿的开采位置、边界以及沉淀池形状等细节信息。在02C星图像中与上述信息有关的纹理比较平滑，颜色反差不大;而SPOT5图像中的颜色、细节和边界信息更加丰富，易于勾绘(图13)。

图13 02C星与SPOT5图像中稀土矿影像对比Fig．13 Comparison between rare earth mine features in 02C and SPOT5 images

7)非金属矿山。02C和SPOT5数据都能明显反映出矿山采场和道路的基本情况。SPOT5图像中的矿山和道路边界比02C星图像中的略为清晰，采面边界与周围地物的反差更明显(图14)。

图14 02C星与SPOT5图像中非金属矿影像对比Fig．14 Comparison between non－metallic mine features in 02C and SPOT5 images

4 应用实例

以河北承德多金属矿区为例，研究基于02C星数据的矿山开发状况遥感动态监测情况。

4．1 实验区与数据源

承德多金属矿区位于河北省东北部，地跨承德县、滦平县和隆化县，面积约388 km2;主要矿种有铁矿、铅矿、磷矿及其他非金属矿产，开采方式以露天开采为主。

实验区数据选取2013年2月20日获取的02C星HR和MUX数据，经正射纠正和数据融合等处理后为DOM数据，分辨率为2．36m;数据质量总体良好，全区没有云覆盖，满足解译要求(图15)。

图15 河北承德多金属矿区示意图(底图为02C星HR和MUX数据融合后DOM图像)Fig．15 Sketch map of polymetallic mining area in Chengde，Hebei Province

4．2 监测结果与分析

4．2．1 矿山开发现状调查

根据矿山采场、固体废弃物等矿业活动影像标志并结合野外验证情况，利用2013年获取的02C星图像，共解译出各类矿山开发地物图斑200个，其中开采面图斑68个、中转场地图斑47个、固体废弃物图斑85个(图16)。

图16 矿山开发地物图斑分布Fig．16 Distribution of mine exploitation pattern polygons

野外调查结果(表2)表明，从矿山开发状况来看，2013年承德多金属矿区内正在开采的矿山共68个(其中铁矿66个、长石矿1个、膨润土矿1个)，均为合法开采，开发秩序总体较好;从矿山开发占地情况来看，该矿区2013年矿山开采占地面积1 929．29 hm2，其中采场占地面积728．25 hm2，中转场地占地面积 242．77 hm2，固体废弃物面积958．27 hm2，矿山开采占地规模巨大，长期开采对区域生态环境造成威胁。

表2 承德多金属矿区2013年矿山开发状况调查结果Tab．2 Field survey results of mining status in 2013 in Chengde

4．2．2 矿山开发状况动态监测

利用2013年02C星数据与2011年SPOT5数据对河北省承德矿区进行了2011—2013年间矿山开发状况动态变化监测，对2期卫星数据的调查结果进行了统计和对比分析，共发现24个开采图斑发生了变化，部分矿山地物的图斑变化明显(图17)。

图17 铁矿采场变化Fig．17 Changes of iron mining area

从图17可以看出，黄线圈定区域为2011年初始状态下的铁矿采场范围，红线圈定区域为2011—2013年间增加的铁矿采场范围，说明2011—2013年间铁矿采场面积大幅度增加，开采活动相对剧烈。图18反映了2011—2013年间铁矿排土场的变化情况，图19反映了铁矿尾矿库的面积也有所增加。

图18 铁矿排土场变化Fig．18 Changes of iron dump

图19 铁矿尾矿库变化Fig．19 Changes of iron tailing pond

利用2期02C星数据进行的矿山开发状况动态监测结果表明，监测区矿山开采活动剧烈，矿业开发占地有所增加，生态环境趋于恶化。2011—2013年间，监测区范围内共增加正在开采的铁矿采场4处、正在利用的中转场地8处、固体废弃物12处;矿山占地面积共增加468．81 hm2，均为铁矿用地，其中矿山采场面积增加83．68 hm2、中转场地面积增加46．04 hm2、固体废弃物面积增加 339．09 hm2。随着矿山占地的不断增加，矿山周围的生态环境势必趋于恶化，特别是固体废弃物的集中分布和长期露天堆放，造成土壤污染和水土流失，会导致局部地区生态环境脆弱，严重威胁生态环境平衡。

5 结论

1)在收集的ZY－1 02C星HR数据中，部分HR数据的质量不太稳定，存在明显的条带噪声或数据丢失，影响了使用。

2)在02C星数据处理流程中，需要对HR1与HR2分别进行2次正射纠正，再加上数据拼接和波段配准等，相比其他数据来说，成倍增加了数据处理的工作量。

3)在对HR1和HR2数据进行拼接过程中，为了消除重叠区内的像元错位和黑边现象，需要单独对重叠区进行羽化处理。

4)02C星图像质量总体良好，影像清晰，地类层次分明，纹理信息较为丰富;但纹理较平滑，边界较模糊，不利于边界勾绘。

5)在1∶5万矿山遥感监测中，02C星图像能较好地反映出开采面、开采点、中转场、矿山建筑等矿山地物类型;不足之处是地物的纹理信息较平滑，矿山地物的边界相对模糊，不利于地物边界的圈定，增加了室内解译的难度，需要加大野外工作量确定地类边界。

6)河北承德多金属矿区、江西寻乌稀土矿区等实验区的1∶5万矿山遥感监测表明，02C星数据能够达到1∶5万矿山遥感监测的要求。

7)与国外同类卫星高昂的数据费用相比，02C星的性价比优势明显。使用02C星数据进行矿山遥感监测，既能满足1∶5万矿山遥感监测要求，又可大大降低监测成本，经济效益显著。

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