矿山地质环境智能遥感监测技术应用研究

陈怡凡

（内蒙古科技大学,内蒙古 包头 014010）

矿产资源因其重要性成为衡量一个国家综合国力的重要标准，但在保障矿产资源开采的同时，对自然环境产生了极为不利的影响。在过去的几十年里，由矿产开采引起的环境问题十分严重，情况复杂多样，包括全国各地不同地区的不同矿山[1]。地面塌陷、土地破坏、山体塌陷、滑坡等自然灾害都对人们的生活造成了很严重的影响。财产安全和生活秩序正常已成为制约大部分地区经济社会发展的重要因素。

由于自然环境面积很大，因此很难综合采用雷达等高精度技术手段定期进行大规模环境监测。传统的矿山监测通常使用土地资源的动态监测来发现问题，其进行生态环境问题的综合监测时间长、效率低。因此，需要寻找一种低成本、便捷、适合快速大面积作业的环境监测方式，来促进矿产资源开发。生态环境保护是我国亟待解决的关键挑战之一[2]。

1 智能遥感技术在矿山地质环境监测中的应用

1.1 采集矿山地质环境数据

数据采集是整个研究的基础，数据采集的质量和采集到的数据完整性直接关系到后续工作能否顺利完成。本研究中的数据采集是指广义上的数据采集，包括影像数据、地形数据、基础地理数据等。必须从数据公司订购用于变化监测操作的遥感图像数据，以及完整的文件参数和图像产品，例如全色带和多光谱带[4]。

道路数据用于实地勘察中的路线规划，还可以识别与道路相关的特定矿山目标，以及区分因道路延伸而引起的变化等。水体分布数据代表自然或人造水体的位置，例如河流和湖泊。流域分布等，了解水体分布有助于区分水体季节性波动引起的变化信息。

采矿数据主要是指研究区两个时期的采矿权、采矿点分布、土地占用等与采矿开发活动相关的数据。采矿权数据在监测采矿目标的变化和判断是否违法方面起着非常重要的作用，包括工作区的矿山所有权、探矿权、采矿权以及不同时期其他矿山的分布位置。雷场、矿源的分布随时间变化而变化，遥感影像中的地雷数量和地雷边界范围随时间变化而变化。因此，变化监测作业的采矿权数据应与当前作业的两个时期相匹配，以此来描述作业区的主要监测状况，并从采矿权数据中提取出范围内采矿企业的主要活动方式，从而明确采矿会发生的环境问题。

对于一些初步开展矿山监测工作的研究领域，生成的监测结果数据可以为研发提供极大的便利。由此产生的数据，包括解释图表、采矿活动分布和矿权分布，都是非常宝贵的数据材料。文件资料可以按照工作区的分布、地质情况、相应的地理和人文环境，以及矿山的分布和存在的主要问题进行分类。纸质成果图如矿山开采分布活动区，必须转换成光栅形式，还需要经过严格的登记和修改，以备后续使用，电子地图经过一些调整后可直接用于监测分析。

1.2 进行数据预处理

矿山环境变化监测研究的数据预处理主要包括两步，单场景遥感影像和多遥感影像重匹配处理。遥感图像受到相机轴倾斜影响，因此需要进行正交校正。正交校正是通过考虑位置、高程和传感器信息来减少由地形引起的几何误差并拉伸图像以适应地图的空间精度来创建细化栅格数据集。

标定方法有很多，高精度校准结果主要基于数据完整性要求非常高的复杂卫星参数模型。经验模型的精度受地形和控制点的限制。

多光谱遥感影像常用于矿山遥感监测作业，以方便遥感解译和特征识别。泛色锐化合并包含高分辨率泛色栅格数据集和低分辨率多波段栅格数据集。要创建具有全色网格分辨率的真彩色图像需要利用数据融合来增加数据的信息储备量。使用Pan-sharpen等方法融合多光谱图像可以提高图像的空间分辨率，进而改进图像变化监测和接地中物体识别的准确性。根据典型的遥感分析目标类型，将影像特征分为水分布特征、矿井特征、植被和建筑物这几类特征，原始多光谱影像中这几类特征的光谱曲线融合图像的绘制方式不同，需要统计和比较来确定最佳的方法。

1.3 智能遥感分析矿山地质矢量数据空间

监测图像之间的变化涉及检测时量空间变化，包括分析差异和划分矢量图形这两个阶段的分配属性。总结实际矿山遥感矢量分析工作，将矢量空间对应的分类规则划分。无论是多种工具的组合还是独立的综合研发，矢量图形中的变化监测都需要注意从监测结果中去除碎片化数据。碎片数据由于解释者的运动误差呈现出相同的结果，结果的两个阶段的地物边界不完全重合，因此被认为是空间计算过程中保持的变化信息的一部分。

出现图形变化更新或减少的情况，可根据前后光点的分布情况进行判断，变化的光点应根据两步的类型属性进行进一步判断。由于矢量图形的特殊属性，在进行空间分析时需要注意其属性。与图像之间变化监测相比，矢量图形中的变化信息简单且易于提取，由于矢量图形的两个阶段在变化监测之前都有特殊的属性信息。该信息提供了四种常用的图像操作方法用于图像的变化监测。主成分变化监测可以将遥感图像的多波段信息集中到变化监测中，适用于遥感图像之间的变化监测。

1.4 监测环境监测中的变化阈值

每种变化监测方法的数学和物理基础不同，对比变化监测结果的像素值分布，可以看出其他方法得到范围和分布形式大。因此必须选择一种客观的方法来划分阈值并去除阈值划分的误差。在这个阶段，阈值划分有两种方法，第一是基于统计的自然不连续性和标准偏差，第二是自然间断分类，根据阈值的分布，可以通过选择高值或低值来改变其具体范围，其偏差分为均值和特殊值。

变化监测的结果也因变化监测的方法而异。欧氏距离法、主成分分析法、多波段主成分法都可以有效地发现研究区采矿活动变化区域在地图上的变化。从比例上看，多波段主成分变化探测法探测到的图案集中在矿层分布范围内，从变化区域与矿物的相关比来看，多波段主成分变化监测方法监测到的地域更大，主要集中在矿区周围，更贴近整个研究区矿区环境变化的需要。考虑到矿区的实际情况，建议采用多波段主成分变化监测方法来监测。

根据图像之间的计算监测变化的结果，得出单波段灰度图像。像素值等于显示变化的强度，包括背景信息和变化对象的分布同样需要改变。不仅如此，还可以通过设置该阈值来进行初步分析，将目标与背景信息分离。现有阈值是通过采集训练样本或根据工作经验的分离阈值来建立的。阈值的准确性有效地将操作者的实际工作变化信息与背景信息区分开来。

1.5 提取矿山地质环境监测专题要素

植被覆盖范围因地区和季节而异，如果工作场所的两幅遥感影像植被覆盖度存在较大差异，此时会受到干扰信息影响。阴影是自然界中的一种常见现象，阳光照射在地物表面，由光线的入射角和地上的障碍物形成阴影。由于太阳在不同时间的仰角不同，遥感图像具有不同形式的阴影。为了提高遥感监测的准确性，如果遥感检测画面中显示出了阴影，则需要及时处理。

在调查时，如果调查区域的地形复杂，有很多高低均匀的地形，此时就需要格外注意阴影问题，需要提前对阴影进行预处理，将阴影边界弱化后提取其边缘，从而建立复杂的数学模型，并使用相应的算法处理。在实际矿山遥感监测工作中，经过调查发现，矿山的遥感地形还会受到季节影响，主要因为不同的季节降雨量不同，矿山的水体面积自然不同，这些变化可能会对水体的分布产生不利影响。因此在进行遥感监测时，需要利用预先设定的传感器获取此时地表的具体状况。

2 实例

2.1 X矿山现状

X矿山位于某城市的东北部，其矿区处于整个山体的中间位置，该矿山地质背景复杂，雨季集中，矿区内以山地为主，多分布金属矿产和石料厂，且开采方式以露天开采为主，综合多方面因素，研究区内地质灾害较多，滑坡以及泥石流等问题居多，会给人民生命财产带来巨大损失。

2.2 应用智能遥感技术监测结果

使用智能遥感监测技术，监测X矿山的地质环境，监测到的画面如下图1所示。

图1 监测画面

根据图1可知，遥感技术监测到的画面清晰，可以很好地监测X矿山的地质环境，因此具有提高监测准确性的作用。

3 结束语

综上所述，矿山地质环境的监测可以有效地避免矿山灾害的发生，同时也可以减少灾害造成的人员伤亡问题，遥感技术的整个监测的核心技术，应用在目前的地质环境监测中，经过实例分析证明其监测画面清晰，可以有效地提高监测准确度，有一定的应用价值，但由于矿山的环境受环境变化影响，在环境改变时，还需进行多次监测，从而得出最准确的矿山地质环境遥感图。