基于GF2卫星数据的矿山遥感监测方法及对象识别研究

李思发，李 亮，安 全

(贵州省地质调查院，贵州 贵阳 550081)

1 引言

矿山遥感监测是一项重要的矿情调查工作，是矿政管理部门掌握矿山地质环境现状的重要手段之一(杨金中等，2011)，自2006年以来，中国地质调查局在全国部署开展了“年度矿产资源开发多目标遥感调查与监测”项目，快速准确地对全国矿山地质环境现状进行遥感调查和监测，其相关调查成果为国家绿色发展指数统计、矿山地质环境管理等工作提供了技术支撑(杨金中等，2016；李思发等，2021)。本文以广西××矿山为研究区，详细阐述了先整体后局部的矿山地物提取流程以及固体废弃物(尾矿库、废石堆)、矿山建筑、中转场、地下开采硐口、塌陷坑、矿山环境恢复治理等主要地物遥感解译标志的建立，为开展矿山遥感监测提供了参照。

2 研究区概况及数据源

2.1 研究区概况

区内岩浆岩出露不多，且零散。根据区内地质发展阶段，岩浆侵入和喷发等资料可将其划分为燕山期、印支期、海西力期、加里东期。

2.2 数据源

研究区采用的遥感数据为GF2单景影像，成像时间为2019年11月4日，数据为2级；高分二号卫星于2014年8月19日成功发射，8月21日首次开机成像并下传数据，是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点(杨金中等，2019)。基础地理信息数据，1∶10000DEM(网格5×5米)和1∶10000DRG。所有数据均采用高斯-克吕格投影，坐标系统采用CGCS2000。

3 研究方法

3.1 技术路线

一是收集研究区基础地质、矿业权数据和矿山环境成果等已有资料；二是对遥感影像进行处理，得到具备模拟天然色彩的遥感影像图；三是通过矿山地质背景和矿山开发过程的系统性及整体性、矿山路网和管网分析，确定矿山整体分布情况；四是结合野外实地调查和遥感影像特征，建立矿山主要地物解译标志；五是根据建立的解译标志，采用人机交互的方式，完成各区块内部矿山占地、矿山恢复治理、地质灾害等信息提取(汪洁等，2020；李思发等，2014)。技术路线如图1所示。

图1 总体技术流程图

3.2 遥感数据处理

利用ENVI软件完成对影像的处理，主要为利用IHS变换完成GF-2的多光谱和全色的融合，并采用1∶10000标准分幅的DEM(网格5×5米)进行正射纠正，在1∶10000 DRG上选取地面控制点(GCP)进行几何纠正，中误差值不超过0.5mm。对配准后的影像按R(3)、G(2)、B(1)组合得到具备模拟天然色彩的遥感影像图(孙攀等，2016；关云秀等，2009)。

4 矿山总体分布情况

在开始矿山解译前，应充分分析矿山成矿地质背景、了解矿山的各要素地物与地物之间存在相互一定的依存关系，对矿山的整体布局进行一个初步了解，一般上规模的矿山，都存在1个或多个功能区块，通过对研究区的道路、轨道情况进行分析，研究区可分为6个大区块，且各区块之间均通过矿山道路或管道相连(图2)。

图2 研究区矿山分布图

5 主要矿山地物解译标志的建立

在摸清矿山总体分布情况基础上，通过影像特征分析和外业踏勘，建立该矿山主要地物解译标志，解译标志有直接解译标志和间接解译标志两类，直接解译标志主要包含中转场(洗矿场)、固体废弃物(废石堆、尾矿库)、矿山建筑、塌陷坑和工程恢复治理，在影像上能直接区分；而间接解译标志，如开采硐口位置一般很难直接利用地表色调、形态特征进行直接识别，在遥感影像上主要根据硐口周边的矿石堆、废石堆及运输轨道进行判定。

5.1 地下开采硐口

地下开采硐口在遥感影像上直接识别较困难，主要根据矿石堆、废石堆及运输轨道进行判定，硐口与矿石堆或废石堆之间一般有运输轨道相连，在轨道靠近山体的方向出现断点处即为硐口(李思发等，2014；刘立等，2019)(图3)。

5.2 恢复治理

恢复治理的图斑在影像上多呈现青绿色或墨绿色，较周围自然的植被相比，纹理较规则，工程恢复治理人工痕迹显著(杨金中等，2019)(图3)。

图3 地下开采硐口遥感影像特征

5.3 中转场(洗矿场)

洗矿场多为简易钢架搭建而成，多位于尾矿库或尾矿渣附近，在遥感影像上矿山建筑物形状多呈长方形、方形和7子形，色调多为蓝色，建筑物间多存在管道连接(龚梅等，2014；马国胤等，2017)(图4)。

图4 洗矿场遥感影像特征

5.4 固体废弃物

研究区固体废弃物主要为尾矿库和废石堆。尾矿库通常筑坝拦截谷口或围地构成，在影像上可见多呈阶梯逐级排列的尾矿坝，纹理光滑，呈镜面反射效果，颜色鲜亮有过渡色，一般只有大规模开采的金属类矿山有尾矿库，多位于洗矿场附近或通过管道(道路)与洗矿场连接。在遥感影像上尾矿坝呈阶梯状，颜色多为白色，库内无植被或植被稀少，(图5)(李思发等，2021；马国胤等，2017)；废石堆主要指集中堆放废石场所，一般位于硐口附近，在影像上多呈灰白色，近圆形图斑，堆包痕迹明显(图3)。

图5 尾矿库遥感影像特征

5.5 矿山建筑

矿山建筑如办公区、职工宿舍，对于长期开采的矿山，地表建筑物相对较多且规则分布，且多分布于地势较平坦的矿山入口位置，在遥感影像上矿山建筑轮廓清晰，形状规则，多呈长方形、方形和7字形，一般按规划布置，建筑物顶面通常较亮(况顺达等，2005；李思发等，2021)。一般说来，矿山建筑物的数量多少可以反映出矿山规模的大小。小型矿山建筑分布稀疏，规模较小；大型矿山建筑分布集中，规模较大(图6)。

图6 矿山建筑遥感影像特征

5.6 塌陷坑

塌陷坑通常是由矿层采空后顶部覆盖岩体塌陷坠落而形成。在遥感影像上，塌陷坑一般呈现深色或者深色间夹浅色的色调，较大的塌陷坑在影像上多呈负地形，外形类似圆形或者椭圆形，与周边的植被存在明显差异(吴寿江等，2020；邓锟，2015)，出现位置可在山顶、山坡和山脚，在塌陷集中分布区，受地下采空巷道的控制表现为串珠状(王钦军等，2011)(图7)。

图7 塌陷坑遥感影像特征

6 典型区块内部解译

区块内部矿山地物提取以ArcGIS 10.2软件为工作平台，采用目视解译，根据已建立的遥感解译标志，结合遥感影像各地物的物理及光谱特征进行，完成划分的6各区块内部矿山地物的细化，细化地物主要包含中转场(矿石堆、洗矿场)、固体废弃物(废石堆、尾矿库)、矿山建筑(生产区、办公区、生活区)和恢复治理等，主要区块细化情况如下。

6.1 区块1细化

区块1主要包含了办公区和生活区两个部分，办公区和生活区内的矿山建筑在影像上多规则分布，呈长方形、方形和7子形，办公区一般位于道路旁，且相比于生活区建筑较高。

图8 区块1内部矿山地物细化

6.2 区块2细化

区块2主要包含了尾矿库和洗矿场两个部分，尾矿库在遥感影像上尾矿坝呈阶梯状，颜色多为白色，库内无植被或植被稀少，一般位于选矿场附近或通过管道或道路与选矿场相连；洗矿场多为简易钢架搭建而成，多位于尾矿库或尾矿渣附近，在遥感影像上矿山建筑物形状多呈长方形、方形和7子形，色调多为蓝色。

图9 区块2内部矿山地物细化

6.3 区块3细化

区块3主要包含了固体废弃物(废石堆)、矿山建筑(生产区)和工程恢复等，废石堆一般位于硐口附近，在影像上多呈灰白色，多为锥形状，纹理杂乱；而工程恢复在影像上表现为人工纹理较明显，多呈绿色，于周围天然植被区别明显。

图10 区块3内部矿山地物细化

7 调查结果

根据建立的解译标志，通过先整体后局部的解译方法完成了研究区的矿山环境解译，共解译矿山占损土地面积38.33hm2，其中中转场地4.30hm2、固体废弃物18.67hm2、生产区4.66hm2、生活区5.09hm2、办公区1.00hm2、矿区道路4.62hm2；恢复恢复治理面积1.52hm2。

8 结论

(1)基于GF2影像特征及外业调查，针对矿山遥感监测的地物目标任务，建立了一套相对应的矿山遥感监测解译标志，主要涉及地下开采硐口、尾矿库、矿山建筑、洗矿场、废石堆、恢复治理和塌陷坑等，运用解译标志可大大提高矿山遥感监测的解译精度和工作效率，对矿山遥感监测工作具有重要的技术支撑。

(2)通过对矿山地质背景和矿山开发过程的系统性及整体性、矿山路网和管网分析，首先确定矿山总体分布情况，划分大区块，再结合解译标志，针对各大区块内部图斑细化解译，形成了一套先整体后局部的矿山地物提取程序，完善了矿山地物的提取流程。