基于高分卫星影像的矿山开发环境遥感监测

李永平，赵晓燕，谈树成

(1.内江师范学院 a.国际教育学院 b.地理与资源科学学院，四川 内江 641100；2.云南大学 地球科学学院，云南 昆明 650500)

0 引言

矿产资源作为一个国家或地区经济发展的重要储备资源，对推动城市化建设、基础设施建设和国防安全起着重要的作用[1-2].我国国土面积辽阔，矿产资源丰富，为了准确、及时地掌握矿产资源的开发情况，中国地质调查局从2003年在部分地区试点，2006年在全国全面铺开基于遥感技术的矿产资源开发环境监测工作[3].随着我国国产卫星的迅速崛起，资源系列和高分系列遥感数据的更新换代，矿产资源遥感监测使用的遥感数据从刚开始的依靠国外商业卫星到逐渐以国内的高分辨率卫星数据为主要监测辅助.国产遥感影像因具有覆盖面广、获取数据周期短、空间分辨率高等凸显的优势，为开展矿山开发占地(露天开采面、中转场地、固体废弃物、矿山建筑物)、矿山地质灾害(崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷)的监测提供了强有力的支撑[4].赵玉灵等[5]利用遥感影像对海南岛东部滨海锆钛砂矿的开发状况以及生态恢复治理进行了监测研究，重点讨论了生态恢复治理的对策和方法；赵晓燕等[6]、马国胤等[7]建立了矿山地质灾害的遥感解译标志，并讨论了高精度的卫星数据在矿山地质灾害调查中的应用；强建华等[8]、王昊等[9]对新疆地区的矿山开发环境监测成果进行了论述，利用遥感影像可以开展大规模、大面积的矿山开发状况监测，并探讨矿山地质灾害和开发矿种之间的相关性.

攀枝花市是一座由矿产资源开发开采而建立起来的新兴矿业城市，位于著名的三江成矿带内，是四川省矿产资源开发活动最强烈的地区[10].随着社会经济的发展，攀枝花市的矿产资源开发开采活动强度日益增加，因此加强矿山开发环境的遥感监测显得十分必要和迫切.本文以攀枝花市作为研究区，利用高分辨率的遥感影像开展了矿山开发占地和矿山地质灾害的遥感监测，借助ArcGIS软件平台，建立了矿山开发占地和矿山地质灾害的遥感解译标志，并通过野外实地验证遥感解译结果.在室内遥感解译和野外验证的基础上，对攀枝花市矿山开发占地和矿山地质灾害的分布情况进行了统计，对矿山监测结果进行了分析和评价，为国土部门更好地开展矿山监管和规划提供依据，并为进一步开展矿山地质灾害评价以及矿山地质环境评价提供参考依据.

1 研究区概况

攀枝花市位于四川省的最南端，地处中国西南川滇结合部，雅砻江和金沙江的汇合处，区域交通位置十分重要.区内辖三区两县，分别是东区、西区、仁和区、米易县和盐边县，地理坐标为102°15′-108°08′E，26°05′-27°21′N，总面积为7440.75 km2，截至2017年底，总人口约为110万人.研究区地处“西南三江成矿带”北段，矿产资源十分丰富，矿种齐全且储量丰富，目前主要开采矿种有钒钛磁铁矿、石灰岩矿、煤矿、锰矿、花岗岩矿、砂页岩矿等，其中已探明的铁矿(主要是钒钛磁铁矿)73.8亿吨，占四川省铁矿探明资源储量的72.3%，是全国四大铁矿之一.区内的采矿权主要分布在东北部和中部地区，钒钛磁铁矿和煤矿是主要的优势开采矿种，其中煤矿开采主要位于仁和区的宝顶和盐边县的红坭乡，钒钛磁铁矿的开采主要位于米易县、盐边县和东区.同时攀枝花市地处横断山区，地质构造复杂，地貌类型多样且山高谷深，地质环境和生态环境较为脆弱.在矿产资源开发开采的过程中，由于不合理的人为活动加上脆弱的自然生态环境，致使崩塌、滑坡、泥石流和地面塌陷等矿山地质灾害频繁发生.

2 遥感数据源及矿山开发状况遥感解译标志的建立

在分析攀枝花市自然地质地理环境和高分卫星遥感影像数据的基础上，对ZY-3和SPOT6卫星数据进行了几何校正、辐射校正、图像增强处理、图像融合处理等预处理工作，参照遥感解译技术规范，基于ArcGIS软件平台，建立了矿山开发占地和矿山地质灾害的遥感解译标志，完成了攀枝花市矿山开发环境的室内人机交互解译，为更好地开展野外验证以及监测效果的评价提供前提条件.

2.1 遥感数据源及图像处理

研究数据源采用由中国地质调查局下发的2019年全国土地矿产卫片数据以及补充获取的高分辨率国产卫星数据.攀枝花市的遥感数据主要是ZY-3和SPOT6卫星数据，影像质量较好，在重要的矿山开发开采区无云量覆盖，其中ZY-3是2012年1月9日发射升空的高精度国产卫星，其全色波段分辨率为2.1 m，多光谱分辨率为5.8 m，前后视分辨率为2.5 m，涵盖4个波段[11].SPOT6是2012年9月9日由印度PSLV运载火箭搭载成功发射，其全色波段分辨率为1.5 m，多光谱分辨率为6 m，共涵盖有4个波段[12-13].ZY-3和SPOT6卫星数据的空间分辨率均优于2.5 m，并且具有成像时间短，更新快、精度高和成本低等优点，能满足攀枝花市矿山开发环境遥感监测的需要.ZY-3和SPOT6卫星数据在使用前分别进行了几何校正、辐射校正、图像增强处理、图像融合处理等预处理过程.

2.2 攀枝花市矿山开发环境遥感解译标志的建立

遥感解译是指解译人员基于解译技术及方法识别出地质体、地质现象在遥感影像上的形态和运动特征，测算出某种数量指标的过程[14-15].为了高效快速地开展矿山开发环境的遥感解译，建立矿山开发占地和矿山地质灾害的遥感解译标志显得十分必要和迫切.通过将高分辨率遥感影像与采矿权数据进行叠加分析，参照遥感解译技术规范，对矿山开发占地和矿山地质灾害进行了人机交互解译，建立了矿山开发占地(露天开采面、中转场地、固体废弃物、矿山建筑物)、矿山地质灾害(崩塌、滑坡、泥石流以及地面塌陷)8种目标地物的遥感解译标志，为开展攀枝花市矿山开发环境监测提供了技术支撑.

2.2.1 矿山开发占地

矿山开发占地是指在矿产资源开采的过程中所产生的压占和损毁土地的现象，常见的矿山开发占地主要包括露天开采面、中转场地、固体废弃物和矿山建筑物4大类.不同的目标地物在遥感影像上所呈现的地物特征(纹理、亮度、粗糙度、颜色、形状)有所差异，通过对攀枝花市不同矿山开发占地遥感影像特征的研究，建立了一套矿山开发占地遥感解译标志，具体的遥感解译标志(见表1).参照不同矿山地物在遥感影像上的解译标志，对攀枝花市的矿山开发占地进行室内遥感解译，并对不同矿种的影像进行对比分析.

2.2.2 矿山地质灾害

矿山地质灾害是指在矿产资源开采过程中，因大量采掘矿产资源致使矿区的地质环境发生变化，加之人类不合理的开发活动而引起的崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等地质灾害(地质现象)的过程.矿山地质灾害的发生需要具备一定的孕灾环境和诱发因素，其中矿山所处的地质、水文地质条件控制着灾害的类型，而人类的开发开采活动成为诱发矿山地质灾害发生的诱因(源动力)[16-17].崩塌在遥感影像上形状呈月牙和弧形，地势的坡度较大，多为上陡下缓，在崩塌体的前缘有倒石堆，纹理粗糙，崩塌面呈浅灰或者亮白色，无植被覆盖，规模一般较小；滑坡在影像上坡度较崩塌缓，滑坡体常呈圆椅状或扇形，在滑坡前缘有鼓胀的小丘，滑坡两侧和后缘存在剪切裂缝，色调呈浅灰色，纹理粗糙；泥石流在遥感影像上最好识别，有物源区、流通区和堆积区三区，物源区多呈勺形、漏斗形、瓢形，有植被覆盖且影像色调呈浅灰色，流通区常为宽窄不一的沟谷，纹理粗糙且色调呈灰白，堆积区多呈扇形，色调亮白，纹理厚实，堆积体存在一定的阴影，流水边界清晰；地面塌陷在影像上主要呈圆形或者椭圆形的塌陷坑，纹理粗糙且呈现负地形，植被不均匀分布，颜色多为深色夹浅色调.

表1 攀枝花市矿山开发占地遥感解译标志

3 攀枝花市矿山开发环境遥感监测结果分析

3.1 矿产资源开发占地监测结果分析

攀枝花市现有矿山开发占地面积为58.66 km2，约占全市总面积(7440.75 km2)的0.78%，对三区两县的矿山开发占地类型进行统计分析如表2所示.结果显示开采面占地为22.88 km2，面积最大；中转场地占地为13.19 km2，固体废弃物占地为20.69 km2，矿山建筑物占地为1.90 km2，面积最小.通过对攀枝花市三区两县的矿山占地面积进行统计分析发现：米易县的矿山占地为19.60 km2，面积最大；东区的矿山占地为14.49 km2，盐边县的矿山占地为11.32 km2，仁和区的矿山占地为9.96 km2，西区的矿山占地为3.29 km2，面积最小.

表2 攀枝花市各区/县矿山开发占地一览表 单位：km2

攀枝花市的矿种种类齐全，有煤、铁、锰、铅、铜、镍、建筑石料用灰岩、建筑用砂、花岗岩、砖瓦用黏土等等，根据矿种类别的不同，将其分为金属矿、非金属矿和能源矿.对三区两县的不同矿种进行统计分析，结果如表3所示.区内矿山开采矿种以金属矿(钒钛磁铁矿)为主，矿山占地为41.19 km2，主要分布在东区、米易县、盐边县，代表性的矿山有兰尖朱家包包铁矿、龙蟒的红格铁矿和白马铁矿；能源矿主要分布在仁和区，代表性的矿山为宝顶煤矿，矿山占地为5.12 km2；非金属矿种主要以建筑材料为主，分布在攀枝花的三区两县.

表3 攀枝花市各区/县矿种占地一览表 单位：km2

3.2 矿山地质灾害监测结果分析

攀枝花市共调查出矿山地质灾害47处，其中崩塌6处、滑坡14处、泥石流21处、采空塌陷6处.对不同类型的矿山地质灾害的规模等级进行统计，如表4所示.其中特大型3处，以崩塌为主，占6.38%；大型3处，占6.38%；中型26处，以滑坡和泥石流为主，占55.32%；小型15处，以泥石流和采空塌陷为主，占31.92%.

表4 攀枝花市矿山地质灾害规模等级一览表 单位：处

通过对攀枝花市各区(县)矿山地质灾害发育情况进行统计分析，可以看出区内矿山地质灾害主要分布在仁和区、东区和米易县(见表5).其中仁和区的宝顶煤矿开采使地下采空，主要诱发采空塌陷地质灾害的发生；矿山固体废弃物不合理的堆放容易引发滑坡和泥石流灾害，有代表性的矿山是兰尖朱家包包铁矿、宝顶煤矿、红格铁矿、花山煤矿和白马铁矿；崩塌主要发生在一些非金属矿种的矿山，这些以开采建筑用料的矿山采面比较陡峻且采面面积小，没有形成规范的阶梯形开采面，容易引发崩塌矿山地质灾害.

表5 攀枝花市各区/县矿山地质灾害分布一览表 单位：处

4 攀枝花市矿山开发环境遥感监测效果评价

本文采用高分辨率遥感影像对攀枝花市矿山开发占地和矿山地质灾害开展了室内遥感解译并进行了野外实地核查验证.室内共解译了矿山开发占地图斑1640处，其中开采面280处，中转场地437处，固体废弃物383处，矿山建筑物540处；矿山地质灾害53处.因矿山开发占地图斑数量较多，故随机抽取5%的图斑数量(82处)进行野外核查验证，其中抽取的图斑数包括了开采面、中转场地、固体废弃物和矿山建筑物；矿山地质灾害53处均进行了野外核查验证.通过对室内遥感解译结果进行验证发现，随机抽查的82处矿山开发占地图斑中，室内遥感解译正确71处，解译正确率为86.6%；矿山地质灾害53处中，室内遥感解译正确47处，解译正确率为88.7%.从野外验证结果可以看出，采用高分辨率遥感影像开展矿山开发环境遥感监测效果较好，建立的遥感解译标志在实际调查中运用较好，解译准确率较高.

5 结论与建议

5.1 结论

本文采用高分辨率遥感影像对攀枝花市的矿山开发环境开展了遥感监测，借助ArcGIS软件平台，建立了矿山开发占地和矿山地质灾害的遥感解译标志，并通过野外实地验证遥感解译结果.通过对遥感监测结果进行分析和遥感监测效果的评价，可以得出以下结论：

(1)在矿山开发占地中开采面的占地面积最大，主要以金属矿(钒钛磁铁矿)的开采为主；攀枝花市的三区两县里，米易县的矿山开采活动最频繁，强度最大；攀枝花市的矿山开采活动主要集中分布在兰尖朱家包包铁矿、龙蟒的红格铁矿、白马铁矿、宝顶煤矿及生产建筑材料的用灰岩矿山.

(2)矿山地质灾害规模以中型为主，主要分布在仁和区，其中泥石流灾害发育最多；宝顶煤矿的开采主要引发采空塌陷矿山地质灾害，不合理的固体废弃物堆放引发滑坡和泥石流灾害，一些小规模的非金属矿山的开采面容易引发崩塌灾害.

(3)室内遥感解译矿山开发占地图斑1640处，野外随机抽取5%的图斑数82处进行野外验证，经野外验证正确图斑数为71处，解译正确率为86.6%；遥感解译矿山地质灾害53处，野外验证正确47处，解译正确率为88.7%.整体来说，采用高分辨率遥感影像开展矿山开发环境遥感监测效果较好，建立的遥感解译标志在实际调查中运用较好，解译准确率较高.

5.2 建议

通过对攀枝花市矿山开发环境遥感监测结果和实践表明，攀枝花市的矿山开采活动强度大、对地质环境的影响程度大，且矿山地质灾害较为严重，尤其是重要矿集区和重点矿山表现突出，采用高分卫星影像开展矿山开发环境遥感监测效果较好，在此基础上提出以下建议：

(1)加强对矿山开发环境的遥感监测频次.针对重要矿集区和重点矿山的矿山开采活动强度大以及地质灾害严重的现状，要增加遥感监测的频次，以便更好地实时掌握矿山的开发开采现状以及地质环境现状，促进国土部门对矿山开发环境的相关数据进行及时掌握和更新.

(2)深度挖掘遥感监测结果的应用潜力，服务于国土部门对矿产资源的监管、整改和规划利用方面.遥感监测的结果有助于督查矿山违法开采的整改情况、矿山地质灾害的治理情况以及矿山占地恢复治理情况等等.通过对多年遥感监测结果的动态分析，评价一个地区矿产资源开发动态以及对单个矿山发展情况进行规划和布局，以促进矿产资源的有序开发利用和为当地经济发展谋篇布局.