遥感监测在矿产资源开采中的应用研究

陈建明，关维娜，孙卫东

（新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心，新疆 乌鲁木齐 830000）

我国的矿产资源总量较大，但是由于过度开发，导致矿产资源快速消耗，短时间内难以逆转。矿产资源是我国重要的社会经济资源，具有不可再生、不均匀分布的特性，需要借助先进的技术开采矿产资源[1]。遥感监测与传统的矿山监测方法不同，技术方面更加先进，不需要人工跋山涉水去检测，主要是通过遥感器监测矿山变化数据。将获取到的数据与信息进行处理，从中监测到矿山环境变化的信息，及时发现可以开采的矿产资源，并结合矿山环境变化进行实地考察[2]。遥感技术监测，减少了工作人员的野外工作量，降低了危险性，并且节省矿山开发活动监测的成本。遥感是不需要接触的，远距离操作的探测技术，通过遥感器探测被测物体的电磁波变化数据[3]。根据地理信息与国家地质变化特征，实时监测各地区的矿产资源情况，有效地控制矿产资源的过度开采。现阶段，我国矿山测量中，由于客观条件的限制，卫星技术不能及时地获取目标矿山的影响及数据；常规的航空技术在监测数据时，由于飞行高度较高，要申请飞行许可，对矿山数据的时效性产生了一定的影响；无人机遥感器飞行高度不受限制，操作便捷，能够保证矿山数据采集的及时性，对矿产资源开发工作的效率有很大提高。无人机遥感技术能够避免自然因素的影响，自动化处理问题，减少了人为操作不当导致的干扰误差，且监测成本较低，在矿产资源开采中具有重要的作用。

1 基于遥感监测的矿产资源开采方法

1.1 构建矿山开采环境变化监测模型

本文研究设计的矿山资源开采环境变化监测模型根据监测实际需求，分别以三条主线：多期遥感影像主线、多期监测成果主线、遥感影像与监测成果之间的动态监测主线，完成各个工作区数据间的变化检测。收集工作区与矿山资源相关的影响数据、基础的地理数据、各个矿点的分布及相应的矿权数据等，包括不同时期的遥感影像产品、地质资料、居民地分布情况等资料。对矿山开采环境变化监测是整个工作流程的核心内容，实现了多期影像、监测成果及遥感影像和监测成果之间的动态监测的矿山环境变化检测路线。遥感的动态监测是利用不同时期的遥感影像进行的环境变化检测，是构建模型的基础，利用遥感数据覆盖的监测地区及具有前期影像的长期监测区域，在不同时间发生的影像变化分析，将分析结果分类、筛选出两地之间影像的变化信息，根据解译图斑的类型和变化类型进行监测。为了矿山开采环境变化监测结果更加准确，本文利用两个时间影像数据实现图像对图像的变化监测，通过解译提取两期影像中相同标准的矿山矢量，应用影像数据对以往结果进行空间分析，实现矿山开采环境变化监测。

1.2 矿产资源开采数据预处理

基于上述构建的矿山开采环境变化监测模型，获取到矿山的影响数据。矿山资源开采中研究的数据预处理包括两个阶段：遥感影像数据准备工作和影像空间成像的环境匹配处理。根据不同类型的遥感影像处理模型进行正射、锐化等处理，以及通过变化检测目标物的矿产资源属性修正。

矿产资源影像数据预处理中，受到折光、地形起伏等影响，导致影像中的像点发生几何变形的情况。为了减小数据处理的误差，将传感器获取的图像进行空间拉伸处理，使其符合像点的标准。采用栅格数据集关联的多项式系数与共线方程结合，使其校正结果的数据完整性升高，满足数据控制点后进行正射校正。数据收集获取的资料包括文字、图片、影像等多种形式，预处理阶段对其进行整理分类，转换为图形通过相关软件将其数字化处理。

矿山遥感监测数据预处理通常采用多光谱遥感影像锐化处理，能够充分发挥遥感高空间分辨率特点。通过数据融合，增加数据信息量。将获取到的地物影像进行划分，分为水体、矿山地物、植物群体和建筑类群四种，对原始影像及四类不同地物的光谱曲线进行统计，最终确定效果最佳的方法。

1.3 建立遥感监测解译标志

矿产资源开采数据预处理是矿产开采的基础，当影像与数据预处理完毕后，根据本文研究区域内分布的矿山环境变化问题及矿山地物四个类型，逐个对应建立相应的影像解译标志。

参考1:20万地质图基于ASTER卫星影像图，进行遥感翻译。异常区域环形构造包括一般断裂和环形构造。地质体解译精度包括闭合地质体和块状地质体两种，主要区别在于长度和宽度不同。通常对于规模较小，在地质图上难以反映，但是对于开采矿产资源十分重要的构造，采用人机交互解译技术，完成对其构造的解译。由地质构造简单、裸露于地表的地物进行解译，逐步推进到难度较大的地区，对于不确定的地质信息，需要开展野外调查补充分析工作。参照建立好的矿山遥感监测影像解译标志对研究影像进行遥感解译，根据地物的特征类型，确定地物类型的目标物，判断解译过程中相应标志的属性信息；对于特征不明显的地物，不能清楚地确定其地物类型的图斑，应做好相应的解译标记，进一步查证确定并实地验证其类型。遥感监测解译标志是一项综合性较强的工作，解译过程应充分利用资料，收集阶段获取的研究区矿产资源以及矿点的分布情况以及前期相关工作成果，必要时可以借助三维地形显示进行目标物的判别。解译工作主要针对露天采场、中转场地等面状地物进行，遥感监测解译标志应做到“全区覆盖，重点排查矿区附近”的解译程度。

1.4 遥感分层分类开采矿产资源

遥感分层分类方法是一种基于遥感监测的开采矿产资源的方法。主要是对矿区地物的总体结构逐级分类，在不同层次间加入相关的决策函数，组成遥感逻辑树。依据传统的地质学方法，将信息传输和信息体系结合建立成信息树。由于信息是从遥感图像数据上得到反映，因此在遥感分层分类法中，需要时刻补充矿区变化监测的数据资料，逐步满足分类的需求，得到最佳的分类结果。针对矿山目标遥感数据的边界信息模糊性，首先确定目标的空间定位和边界信息提取点，根据图像检测方法，使其矿山目标清晰化。矿产资源丰富区域的地形切割强烈，开采目标及矿种类型需要利用地质地貌的标识确定。在多金属地区通常会出现登记矿种与开采矿种不一致的开采情况，我们在信息提取中要结合遥感影像变化信息与地质资料、矿产资源规划数据，进行空间关联和叠加分析处理，即可确定矿山目标的覆盖成分与开采矿种是否一致。

基于矿区地质环境不同及其光谱特征的差异，以主成分异常门限分割法为主，利用TM数据完善矿山资源开采环境信息分层提取流程。完善后的矿山地质环境信息提取体系。将矿业活动区进行划分，基于主成分异常门限分割法，划分为含铁氧化物分布区，再通过遥感逻辑树进行分类，划分矿区资源开采强度分布。此方法能够分离矿区内的各种成分，例如固体废弃物、尾矿库等，开采矿产资源的同时能够治理与恢复矿山的地质环境。

2 实验分析

2.1 实验准备

为了验证本文提出的基于遥感监测的矿产资源开采方法的有效性，将本文提出的方法与传统的矿产资源开采方法进行对比。本实验以某矿区作为实验区域，以Landsat影像数据作为数据源，通过Pleiades高分辨率影像作为检验数据，对矿区资源开采进行方法检验。通过遥感影像对照，获取到分布在矿区的地表及周边区域的物质信息。基于遥感分层分类方法对矿区地物的总体结构逐级分类，根据图像检测方法，使其矿山目标清晰化，结合DN值的大小，区分地物的类型，获取矿区地质特征向量。

2.2 结果分析

将本文提出的矿产资源开采方法与传统开采方法获取的DN数据信息变化绘制成图1所示。

图1 两种开采方法反射率变化对比

根据图1可知，本文提出的基于遥感监测的矿产资源开采方法的光谱反射率在波长为1.0时，反射率较传统方法的存在一定差异，传统方法的反射率较低。因此，本文提出的基于遥感监测的矿产资源开采方法对于开采矿产存在优势。

3 结语

本文提出的基于遥感监测的矿产资源开采方法，在矿产资源开采中具有一定优势，减少了工作人员去野外获取信息的危险性，操作更加便捷，能够实时监测到矿山环境的变化信息，掌握各个矿山的开采情况。较传统的方法相比，本文提出的方法在光谱反射率具有更好的优势，更加有利于矿产资源的合理开发。