济南市近30年矿产开采遥感监测

姜腾龙，郑琳琳，韩学林，丁程程，张水燕

（1.济南市环境监测中心站，山东 济南 250102；2.山东省地质科学研究院，山东 济南 250013）

济南市近30年矿产开采遥感监测

姜腾龙1，郑琳琳1，韩学林2，丁程程1，张水燕1

（1.济南市环境监测中心站，山东 济南 250102；2.山东省地质科学研究院，山东 济南 250013）

利用遥感技术可快速准确地提取矿产开采的分布和面积，为环保部门执法管理提供及时、全面的信息。基于近30年（1985—2015年）来Landsat系列卫星影像，采用决策树分析和面向对象的分类技术，通过人机交互方式，提取出矿产开采的精细图斑。结果表明，从1985到2015年，矿产开采面积由3.35 km2增至35.11 km2，呈持续增大趋势。增速最快的时间集中在2005—2010年，说明这个期间段，济南市矿产开发强度最大。

遥感；矿产开采；动态监测

矿产开采对于城市工业化、现代化进程都具有特殊的重要作用。但随着矿产资源的开发，特别是不合理的开发，必然带来如土地资源浪费、植被破坏、生态恶化、环境污染等各种各样的环境问题。越来越突出的环境问题不仅威胁到人民生命安全，而且严重地制约了国民经济的发展。因此重视加强矿产开采工程环境调查、监测与质量评价至关重要。

利用多源遥感数据可以对矿产开采的空间信息进行很好的监测[1-3]。Landsat系列卫星自发射以来，已经连续提供了40多年的中分辨率遥感数据，广泛应用于全球变化、环境监测、植被、灾害响应等领域[4-7]。目前，很多研究人员开始考虑利用这些数据开展中分辨率尺度的长时间序列地表定量信息监测[8]。

研究以济南市为实验区，利用Landsat系列卫星影像结合山东省国土测绘院提供的高空间分辨率影像数据，得到1985—2015年近30年来济南市矿产开采分布信息，并对其时空变化分布和年度变化趋势进行了分析。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

济南市位于山东省中部，处于北纬36°01′～37°32′，东经 116°11′～117°44′，是山东省省会。济南市非金属矿产资源丰富，有色金属及黑色金属矿产短缺。全市已发现矿产45种（含亚矿种），矿产地296处，占全省已发现矿种30%。查明矿产22种，占全省已查明矿种27%。在查明的矿产中，能源矿产4种，金属矿产2种，非金属矿产14种，水气矿产2种。

受成矿地质条件制约，石油、天然气主要分布在商河县，煤矿主要分布于章丘市及济南市区和长清区的北部。铁矿集中分布在济南市区东部及平阴县。石灰岩、白云岩等主要分布在济南市区南部及章丘市、长清区和平阴县，矿产资源区域分布差异明显。本研究所监测的矿产主要是指对植被破坏较严重的露天矿产。

1.2 遥感数据

研究所用的遥感数据以Landsat-5 TM、Landsat-8 OLI影像为主，分别选取1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年遥感影像为基础数据，含云量＜5%，数据质量等级＞9级。采用山东省国土测绘院提供的高空间分辨率影像数据（瓦片）为辅助影像，可以对相邻年份部分的Landsat影像进行结果验证。具体所用影像及成像时间见表1、表2。

表1 研究所用遥感影像

表2 研究所用高分影像（瓦片）

1.3 地形数据

地形数据采用ASTER_GDEM(V2)数据集(下载地址：http://www.gscloud.cn)。该数据集基于“先进星载热发射和反辐射计（ASTER）”数据计算生成，是目前唯一覆盖全球陆地表面的高分辨率高程影像数据，由日本METI和美国NASA联合研制。ASTER_GDEM（V2） 数据集修复了ASTER_GDEM（V1） 由于云覆盖，边界堆叠产生的直线、坑、隆起、大坝或其他异常等的影响产生的数据问题。V2数据集于2015年1月6日正式发布，是空间分辨率为30 m的数字高程数据产品。

2 研究方法

2.1 几何校正

为了使遥感影像坐标与其真实坐标相一致，保证地理位置的精确性，研究采用选取地面控制点的方法对该影像做几何精校正处理。

2.2 正射校正

研究区地貌类型多为丘陵、山地，地形起伏较大，几何畸变比较严重，因此利用ENVI 5.3的RPC Orthorectification Workflow工具，基于ASTER_GDEM（V2） 地形数据，对landsat影像进行正射校正。

2.3 辐射定标

Landsat系列数据中，每个像素上的数据均为原始数据（DN），在大气校正前，需将其转化为辐射亮度值。辐射定标参数从元数据文件中读取。

2.4 大气校正

影像大气校正的主要目的是消除大气、太阳高度角、方位角等对地物光谱反射信号的影响。研究采用ENVI5.3软件下的FLAASH大气校正模块对Landsat系列数据进行大气校正。输入相关参数，计算得到大气校正后的反射率图像。

2.5 影像融合

Landsat-8 OLI影像拥有分辨率为15 m的全色波段，为提高解译精度，采用erdas软件下的高通滤波融合方法（HPF）对多光谱数据和全色波段数据进行融合。最终得到空间分辨率为15 m的地物真实反射率数据。

2.6 面向对象地物分类

针对地物类型光谱（植被指数NDVI、亮度值Brightness、波段均值Mean） 和形状特征（边界指数Border Index） 的差异，采用面向对象的多尺度分割算法，建立分类规则集（图1），应用该分类规则集对研究区的影像进行用地类型分类。

图1 分类规则集

2.7 人机交互修正

利用arcgis10.2.2添加WMTS服务器，将山东省国土测绘院提供的高空间分辨率影像（瓦片）地图服务链接到本地（数据服务地址：http://www.sdmap.gov.cn/tileservice/SDRasterPubMap），对面向对象的矿产开采用地结果进行人机交互修正，提取出矿产开采的精细图斑。

3 研究结果

3.1 矿产开采信息提取

根据面向对象提取和人工交互修正结果，济南市矿产开采面积从1985年的3.35 km2增加至2015年的35.11 km2，斑块数量也从34个增加至287个。各年份矿产开采数量和面积详见表3。

表3 斑块数量和面积

3.2 矿产开采变化趋势

从监测结果可以看出，无论从数量还是面积，济南市矿产开采面积呈现逐年增加的趋势。虽然部分矿产开采后采取绿化等复垦措施，但复垦的速度远小于开采引起的植被破坏的速度。特别是在“十五”期间，2005年比2000年增加了174%。矿产开采变化趋势见图2。

图2 矿产开采变化趋势

从图2可知，“七五”“八五”期间，济南市矿产开采较少，“九五”“十五”期间开始大幅度上升，这与济南市粗犷式的经济发展和城市化进度息息相关。“十一五”“十二五”期间，随着矿产资源监管部门进一步规范和新形势下的环保要求，矿产开采速度又逐渐放缓。

3.3 矿产开采空间分布

图3 矿产开采空间分布

济南市矿产开采表现出一定的空间差异。1985年主要集中在平阴县和长清区西部，2005年在章丘区、历城区以及市中区南部大批量出现，见图3。

4 结论

（1） 近30年来济南市矿产开采面积持续增大，从1985年的3.35 km2增至2015年的35.11 km2，增加了约10倍。增速最快的时间集中在“十五”期间，说明这个期间段，济南市矿产开发强度最大，范围最广。

（2） 从2005—2015年，矿产开采速度又逐渐放缓，说明济南市粗犷式的经济发展得到制约，矿产资源开发监管进一步规范。

（3）矿产开采空间分布差异明显，主要矿产开采分布在南部山区丘陵区，特别是以平阴县、章丘区为最多。

[1]曹洪松，宋宝国，陈玉成，等.遥感与GIS技术在苍山矿山开采动态监测中的应用研究[J].山东国土资源，2007，23（6-7）：43-47.

[2]褚进海，彭鹏，李郑等.遥感技术在矿山遥感调查与监测中的应用[J].安徽地质，2009，19（3）：194-199.

[3]安志宏，王晓红，代路，等.基于高分辨率卫星遥感数据的白云鄂博矿山开发调查研究[J].地质与勘探，2011，47（3）：462-468.

[4]EKSTRAND S.Landsat TM based quantification of chlorophyll-a during algae blooms in coastal waters[J].Int.J.Remote Sensing，1992，13（10）：1913-1926.

[5]ROY D P，WULDER M A，LOVELAND T R，et al．Landsat-8：Science and product vision for terrestrial global change research[J].Remote Sensing of Environment，2014，145：154-172．

[6]ZHENG B，MYINT S W，THENKABAIL P S，et al．A Support Vector Machine to Identify Irrigated Crop TypesUsing Time-series Landsat NDVI Data[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2015，34（1）：103-112．

[7]刘少军，张京红，蔡大鑫，等.Landsat 8在橡胶林台风灾害监测中的应用[J].自然灾害学报.2016，25（2）：53-58.

[8]张志杰，张浩，常玉光，等.Landsat系列卫星光学遥感器辐射定标方法综述[J].遥感学报，2015，19（5）：719-732.

Dynamic Monitoring of Mining in Jinan City for Nearly 30 Years

Jiang Tenglong1,Zheng Linlin1,Han Xuelin2,Ding Chengcheng1,Zhang Shuiyan1
（1.Jinan Environmental Monitoring Center Station,Jinan Shandong 250102,China;2.Shandong Geological Sciences Instritute， Jinan Shandong 250013,China））

The distribution and area of mining can be obtained quickly and accurately by remote sensing method,providing useful information for the environmental protection management department.Based on the Landsat image from 1985 to 2015,the decision tree analysis method and object-oriented classification technology were adopted.The fine spots of mining are extracted by combining automatic and manual method.The results showed that the mining area has increased continuously for nearly 30 years.The area of mining increased from 3.35 km2to 35.11 km2and showed a continuous increasing trend.The fastest growing time concentrated in the 2005—2010 which showed that the city has the largest intensity and widest range of mining during this period.

remote sensing,mining,dynamic monitoring

X87

A

1008-813X（2017）06-0083-04

10.13358 /j.issn.1008-813x.2017.06.21

2017-09-01

山东省环境保护厅项目《山东省生态环境十年变化遥感调查与评估项目》（SDSTSN-2013-01）、《山东省生态状况变化调查与评估项目》（SDSTWN-2017-01）

姜腾龙（1985-），男，山东聊城人，毕业于南京大学地图学与地理信息系统专业，硕士，主要从事生态环境监测研究。

（编辑：程 俊）