吉林一号星座数据在内蒙古黄岗梁矿区生态修复遥感监测中的应用

文 | 赵宇恒 王春月 刘思言 徐贵贵 秦磊 于海洋 付璐

长光卫星技术股份有限公司

一、前言

传统的监督方式以现场调查为主，由于矿区分布广泛，多在险远山区，对巡护工作造成了较大困难，消耗了大量人力和物力。随着遥感技术的发展，矿山监测有了跨时代的进步。目前已有很多工作者基于遥感技术在矿区生态修复监测领域进行了大量研究工作[3-7]。然而现阶段遥感监测数据主要为美国陆地卫星系列数据和欧洲哨兵卫星数据，这些数据虽然具有多光谱信息，但是空间分辨率较低，很容易受到混合像元因素的影响，导致结果存在一定误差。随着商业遥感卫星的不断建设，卫星技术蓬勃发展，尤其是吉林一号卫星星座，凭借其高空间分辨率、多光谱观测能力的优势广泛应用于矿区生态各领域遥感监测服务中。

本文基于前人研究基础，利用亚米级吉林一号星座数据对内蒙古黄岗梁矿区生态修复工作进行监测，同时基于吉林一号星座，多光谱数据对监测区近三年植被覆盖情况进行统计，用以评估监测区内矿山对植被的破坏程度，为矿山生态修复监测提供数据和精度保障。

二、监测区域与数据源

1．监测区介绍

内蒙古黄岗梁矿区位于黄岗梁国家森林公园内。黄岗梁国家森林公园成立于1996 年8 月，位于内蒙古赤峰市克什克腾旗东北部，公园总规划面积180 万平方米。《森林公园管理办法》明确规定，禁止在森林公园毁林开荒和森林采石、采砂、采土以及其他毁林行为。但是，个别企业在黄岗梁国家森林公园内长期违规开采，大量尾矿和废石露天堆放，未采取防雨、防扬尘和防流失措施，污染较为突出。矿区四周随意堆放废石，未对矿区多处废石场开展生态修复治理，废石长期侵占土地，露天堆放，破坏植被，严重破坏了森林公园内部生态景观。

2．数据源介绍

吉林一号星座是长光卫星技术股份有限公司在建的核心工程，工程拟计划由138 颗涵盖高分、宽幅和视频等系列的高性能光学遥感卫星组成。目前，吉林一号在轨卫星数量108 颗，建成了目前全球最大的亚米级商业遥感卫星星座，可对全球任意地点实现每天35 ～37 次重访，具备全球一年覆盖3 次、全国一年覆盖9 次的能力。吉林一号高重访、分辨率高、幅宽大等优势可以为矿山开采生态监测提供更加丰富的遥感数据和产品服务。本文使用监测数据为吉林一号星座亚米级空间分辨率的宽幅01A 星数据和吉林一号星座光谱星数据。

吉林一号宽幅01A 星于2020 年1 月15 日发射，该星空间分辨率为0.75m，幅宽136km，具有高空间分辨率、大幅宽的优势。该数据能够丰富表达出地物信息，显著提升矿区地物的解译精度。

吉林一号光谱星包含光谱01 星和光谱02 星，于2019 年1 月以“一箭双星”的形式发射，携带了多光谱成像仪、短波红外相机、中波红外相机、长波红外相机，可以实现5m 分辨率、110km 幅宽、26 谱段的遥感数据获取[8]。高空间分辨率多光谱的优势使其在矿区植被覆盖度监测中具有较重要的应用价值。

三、监测工作流程与方法

1．技术路线

矿区边界提取工作中，由于矿区地质环境复杂，地物信息混乱，具有一定的监测难度。目前虽然有较多优秀的矿区提取算法，但其边界提取效果依然存在较大偏差。考虑矿区边界分析研究中对边界的精准性要求较高，因此本文在局部地区矿区生态监测面积分析工作中采用人机交互的解译方式进行边界提取。技术路线如图1 所示。

受到双冷源新风机组安装位置的限制，无法安装制冷系统室外机，只能考虑将排风作为制冷系统的排热源，而受到房间正压控制的需要，排风量只有新风量的80%左右，排风不能完全带走制冷系统的冷凝热。因此考虑采用蒸发冷却的方式，在排风量一定的情况下利用水蒸发吸热的特性加大排风带走的热量，满足机组制冷系统的需求。同时利用机组除湿过程中产生的冷凝水，利用提升泵送至蒸发冷却器的补水箱，减少蒸发冷却器的水的补充量。

图1 矿区生态修复遥感监测技术路线图

矿区生态修复工作主要表现在地物变化、地表地形地貌变化以及矿区植被变化。因此本文以采矿区内部矿坑、矿石堆以及尾矿库的变化情况作为生态修复工作开展的监测指标，以植被覆盖度作为矿区生态修复进展工作的评价指标。其流程如下：

1）首先基于吉林一号星座宽幅星高空间分辨率遥感数据对监测区域内矿区进行提取；

2）利用提取到的矿区边界对高空间分辨率和多光谱数据进行裁剪；

3）创建矿区地物解译标志，对矿区内部尾矿库、矿坑、矿石堆等地物进行提取；

4）利用吉林一号星座光谱星数据对矿区多年植被覆盖度进行分析；

5）最后基于矿区地物变化及植被覆盖度变化情况对矿区生态修复状况进行评价分析。

2．矿山地表解译标志

现阶段基于高空间分辨率遥感数据进行矿区地物解译工作已十分成熟，文章基于前人大量研究成果，建立矿区主要监测对象的解译标志[9-10]。解译标志及样例展示如图2 所示。

图2 矿区地物解译标志

3．植被覆盖度分析

植被覆盖度即植被的叶、茎、枝等在地面垂直投影面积占研究区总面积的百分比，是衡量地表植被状况的重要指标之一，也是描述生态系统的重要基础数据，对区域生态系统环境变化具有重要指示作用。植被覆盖度基于可见光红波段和近红外波段，利用归一化植被指数和像元二分模型进行植被状况监测[11]。

植被覆盖度反演结果可依据各像元植被覆盖度数值进行植被覆盖等级划分，划分标准如表1 所示。

表1 植被覆盖度等级划分标准

四、遥感监测应用结果分析

1．矿区生态治理活动监测

基于吉林一号星座宽幅星亚米级空间分辨率可见光遥感数据，对2019—2022 年矿区范围内的开采区、矿山建筑区、矿石堆放区、尾矿库、中转场等目标进行监测并对各目标变化情况进行分析。

通过高空间分辨率吉林一号卫星影像，发现公园内部矿石堆共计6 处，尾矿库6 处，采区7 处。各区域随时间变化情况如下：

1）其中矿石堆占地面积37961m2，最大矿堆占地面积1603m2，最小矿堆占地面积460m2。影像中显示，2021 年4 月19 日6 处矿堆均处于露天堆放状态，无防尘防雨遮盖措施，并且长期占地，没有及时得到清理，督查组报道过后，6 处矿堆均进行了整改。图3 为黄岗梁铁矿区内占地面积最大的矿堆随时间变化情况监测图。在督查组报到前，该矿堆一直处于无防雨、防尘、防流失的露天堆放状态，2022 年4 月28 日影像中看到督查组报道后矿区立即进行了整治措施，2022 年6 月1 日完成矿堆清理工作，并已开展土地生态修复工作。

2）黄岗梁矿区内，6 处尾矿库占地面积1.74×106m2，根据遥感监测图像可见各尾矿库随时间变化情况。编号1、2 区域尾矿库特征明显变化，有明显治理痕迹：2022 年6 月1 日影像显示，1 号尾矿库进行土地复垦工作，对原尾矿区进行土地翻新用于后续生态植被恢复工作（图4），2 号矿区大量施工车辆进行矿堆清理（图5）。其余尾矿库以储水坑塘形式存在，没有明显的变化痕迹，其中4 号尾矿库坑塘有向东北扩张趋势。

图3 矿石堆变化情况

图5 2 号尾矿库变化情况

3）截至2022 年4 月，黄岗梁国家森林公园内共分布7 处露天采区，总占地面积为8.5×105m2，根据遥感监测图像可见各采区随时间变化情况。其中7 号采区已完成回填和土地复垦工作，目前处于植被恢复阶段。1—6 号采区为长期开采遗留的矿坑区域，2022 年4 月28 日影像显示，这些矿区未采取回填治理，由6月1 日影像中可看出，大部分矿坑均已经完成回填工作（图6），6 号矿坑治理速度较慢，并有开采迹象。

图6 1 号采区变化情况

2．矿区植被覆盖度监测

为评估黄岗梁矿区周边生态状况，对矿区建立1000m 缓冲区，并基于2019 年、2021 年以及2022 年6 月的吉林一号星座多光谱遥感数据对缓冲区范围内植被覆盖情况进行评价分析。各年植被覆盖度分级如图7 所示。图中红色区域表示裸土区域、绿色区域表示高植被覆盖区域。

图7 黄岗梁矿区植被覆盖度分级图

由植被覆盖度数均值和标准差变化曲线（图8）可知，2019—2022 年矿区植被覆盖度均值由0.5 下降为0.3，标准差值基本维持在0.3，整个区域植被覆盖度分布稳定，但是整体呈现覆盖度降低趋势。

图8 2019、2021、2022 年植被覆盖度均值和标准差变化曲线

针对矿区植被覆盖度均值逐年降低的现象，对各等级植被覆盖度区域进行面积统计，结果如表2 所示。

表2 各年份植被覆盖度面积变化情况km2

从表中数据可知，2022 年裸土区域、低植被覆盖区域以及高植被覆盖区域面积数值较2019 年变动较大：裸土面增长8.25km2；低植被覆盖区域减少2.77km2；高植被覆盖区域减少4.46km2。中植被覆盖区域面积变化相对较小，较2019 年减少1.02km2。2019—2022 年矿区周边植被覆盖情况呈现下降趋势，裸土面积不断上涨，主要因素包含以下两点：1）矿区长期暴露，无防护措施，导致周边水土持续流失。土壤营养成分遭到破坏，土壤荒漠化严重，进一步阻碍了植被恢复。2）2022年6 月矿区治理工作力度加大，大量的施工车辆和设施用于矿区回填治理工作中，势必对草原造成一定程度破坏，也会造成矿区周边植被覆盖情况变差。

五、结论与展望

本文基于三期吉林一号星座宽幅01 星和光谱星遥感影像对黄岗梁公园内部历史遗留矿区生态修复工作进行监测分析，结果表明，具有高空间分辨率、多光谱信息的吉林一号星座数据在矿区生态修复监测分析应用服务中有较大优势，能够为矿区生态修复监测提供数据保障和分析依据。

吉林一号星座凭借高空间分辨率、多光谱、大幅宽以及高重访次数等优势，为矿区生态遥感监测服务领域提供了更高质量的数据保障，但由于矿区环境的复杂性和特殊性，目前矿区生态监测服务还需要人工介入，后续会进一步加强相关智能解译算法建设。此外为满足各地方监管需求，会加强智能监管平台建设，提升矿区生态修复监管的智能化和便捷度。