杨 敏 傅炜舜 聂兴信 张 鑫
(西安建筑科技大学资源工程学院)
矿产资源是国家经济发展与安全稳定的重要基础[1-2],矿产开采带来的地区环境问题是矿山地质环境研究关注的焦点之一。目前对地质矿产勘探与环境研究作业的主战场大多处于自然条件较差、道路交通不便的西部地区,花费大量人力、物力、财力的同时却进展缓慢,应用的各类多光谱数据源并未对勘查有突破性的帮助。而高光谱遥感技术能够在大范围上精细探测和分析地表岩石矿物成分,对矿区进行遥感调查以完善矿山地质环境研究是高光谱遥感技术的优势之一。高光谱遥感技术是一项在20世纪80年代开始发展的技术,在环境、农业等领域的科学研究中扮演着重要的角色[1]。高光谱遥感影像通常指的是遥感图像中具有众多光谱波段信息的高分辨率影像,可用于识别矿物亚类、地物精细分类、矿区生态修复等[2]。随着星载、机载传感器的不断发展进步,高光谱遥感技术已成为矿山地质环境调查进行深入研究的前沿技术。
近几十年来,随着高光谱遥感技术的不断成熟发展,为研究偏远地区的矿山地质环境提供了丰富的光谱信息与数据,矿山地质环境研究的遥感应用经历了从低空间、低光谱分辨率(第一代成像光谱仪共128 波段,光谱覆盖范围为1.2~2.4 μm)到高空间、高光谱分辨率(GF-5卫星可覆盖全谱段,光谱成像仪范围为0.24~13.3 μm)的发展过程,其中空间分辨率也叫几何分辨率[3]。遥感监测矿山地质环境的基本思想是综合利用卫星提供的空间信息、光谱信息、高程信息以及角度信息,如国产高分五号卫星可获取地物的二维几何信息和一维光谱信息,从像元级别来对矿区土地利用/覆盖变化和矿区边界进行识别[4]。随着日益增长的矿产资源需求与开采,重采轻治的问题逐渐突出,当露天矿开采点多面广的问题暴露出来后,矿区土壤、植被、水体以及空气污染与环境破坏成为矿山地质环境调查的焦点。高光谱遥感在矿山地质环境研究中的应用逐渐增多,并取得了较好的效果,且因高光谱传感器的多平台性而进一步突破了以往观测的局限性,对地质环境进行及时有效的监测具有着重要意义。
高光谱遥感技术,即高光谱分辨率遥感技术,是指从星载、机载成像光谱仪拍摄具有众多窄波段的高光谱分辨率数据图像中精细识别地物及获取地物特征的技术。与之不同的是传统宽光谱遥感技术,通常其光谱波段不连续、宽度大于100 nm[5]。高光谱遥感图像通常由星载、机载平台所搭载的高光谱成像光谱仪进行获取,光谱仪拍摄感兴趣地区的图像,并提供像元级别的众多窄波段光谱信息,在遥感软件中进行数据预处理后可对完整连续的地物曲线进行分析,掌握本无法被探测出的及隐藏在宽波段遥感中的物质特性,能够更好地在高光谱遥感图像中被细分出来。随着传感器光谱分辨率的不断提高,人们能够更好地利用光谱图像对地物精细特征、矿区矿物亚类进行认识。高光谱遥感技术在21世纪遥感领域发挥着重要作用,能够发现许多狭窄光谱范围中的地物特征。该技术通过获取、处理、分析和应用高光谱分辨率的遥感影像数据来进行研究,常用成像光谱仪或非成像光谱仪2 种传感器进行数据获取[6]。研究人员通过使用光谱学能够利用大量窄波段光谱数据测量地球表面各目标的理化信息。
高光谱遥感同传统遥感相比有如下优点:
(1)数据波段多。高光谱成像光谱仪通过远距离拍摄到的光谱影像数据中包含众多可获取信息的光谱波段。
(2)光谱分辨率高。我国近年来发射的高分五号卫星携带的成像光谱仪采样的间隔很小,而更精细的光谱分辨率便于研究人员分析地物特征及获取地物信息。
(3)数据量更大。数据量随着波段数呈指数级增长。
(4)信息冗余度更大。高光谱数据中相邻的波段数据会存在高相关性,因此进行数据处理会有大量信息冗余问题。
(5)高光谱遥感可同时提供空间信息与光谱信息,即“图谱合一”,并且由成像光谱仪得到的地物光谱曲线可以与已建立的标准光谱库中光谱曲线进行分析处理,分析所需的亚类特征[7]。
矿区地质环境调查是高光谱遥感技术的优势之一。高光谱遥感卫星搭载的可见短波红外高光谱相机可以获取探测目标的二维几何信息和一维光谱信息,获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据[8]。利用图像像元的光谱特征及其变化规律是高光谱遥感技术识别和探测某些矿区土地利用和矿物成分及其结构特征的理论依据和基础。该技术通过提供地面宏观影像和在像元级别的细节上确定地质体中某些矿物的化学成分信息,每个像元包含的信息可以形成一条连续光谱曲线并反映出地物特征,因此相关研究受到世界各国的普遍关注。1972 年发射了第一颗陆地多光谱扫描仪(MSS),具有4 个波段,波谱宽度约为100 nm,开创了人类从太空测量地球表面数据的新纪元[9]。第一代高光谱分辨率传感器正式应用的标志是航空成像光谱仪AIS-1 于1983 年首次获得高光谱分辨率影像[10]。美国从20 世纪80 年代开始研制高光谱成像仪,并于1987 年研制出了可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS),它代表了第二代高光谱成像仪,此外,MODIS 和Hyperion 是主要的应用数据源,分别于1999 年和2000 年发射[11-12]。中国2018年发射的GF-5 卫星可获得从紫外到长波红外的高光谱遥感数据,其可见短波红外高光谱相机可观测地表矿物成分、岩石类型等[12]。目前,国内外已经发展了多种航空和星载高光谱传感器,包括HERO、En-MAP、Flora、FLEX、SpectraSat、MEOS 等,我国近年来发射的珠海一号、高分五号等国产卫星也已在广泛应用当中。与多光谱遥感不同,高光谱遥感可以从地表数百个连续的光谱段中获取信息,为更好地识别地物提供丰富的光谱信息。高光谱遥感在国民经济、国防建设等领域发挥着重要作用,在矿产测绘、地物分类、目标探测、农业监测、环境管理、国防建设等领域得到了广泛应用。
同时,高光谱遥感影像处理过程中存在着与以往遥感影像处理不同的地方,也是目前多数研究亟待解决的部分。比如高光谱数据之间的强相关性,或者特征空间具有高维度,这些因素使得对高光谱图像处理过程产生了不可忽略的影响。首先,因高光谱遥感数据光谱维度上的强相关性,冗余的光谱信息使得数据处理时间过长[13],因此,根据合适的光谱数据选择合适的降维方法对矿山地质环境研究意义重大。其次,传统意义上的图像处理仅需使用数据的光谱信息进行逐像素处理,但由于“同谱异物”和“同物异谱”的现象存在,逐像素处理会产生“椒盐噪声”,显示出零星错误的像元[14]。考虑到矿山地物分类与图像空间连续性规则的联系,将遥感图像空间信息融入到图像处理过程中,可有效处理“椒盐噪声”,更好地将高光谱遥感图像技术应用于矿山地质环境研究。
矿山地质环境的变化受到人类活动与自然环境的共同影响,矿产开采往往会对周边环境造成破坏,包括植被、水体、土壤和空气等方面的污染,导致地表植被毁损[15]、土壤重金属比例失衡、水体和空气污染等问题,因此监测、分析和准确反演矿山地物组分是非常重要的。利用遥感影像监测不同时序下矿区地貌、矿区生态功能等阶段,并通过波段运算后分析图像像元值中各生态要素理化参数值的数学关系进行反演(如NDVI、NDWI),为矿山地质环境研究提供思路。近几十年来,高光谱遥感技术在矿山地质环境要素监测已取得一些进展,并逐渐发展成为遥感领域内的重要研究方向之一[15]。矿区地质环境的监测和识别是污染治理工作的前提,通过遥感快速获取地面信息以助于在气候条件和矿区地形状况发生变化时即时监测矿山地质环境中植被、土壤、水文等环境指标的变化。
受采矿作业活动的影响,矿山地质环境中的植被生长发育状况是反应矿区环境变化的重要指标之一,通过遥感图像相应波段计算被污染植被的生长状况,可以分析基于光谱和纹理差异的植被特征信息。从矿区与非矿区环境变化中可以看出,矿区植被受矿尘、矿渣堆影响而产生差异并与周围生态环境因素息息相关,比如植物受矿区空气质量影响比较严重,且随不同污染物的密度分布、接触时长、性质以及植物的品种、生长周期等出现差异,矿尘通过沉积在植物上以影响植物的光合、呼吸和蒸腾作用。而植物通过呼吸作用和植物根系吸收大气及土壤中的重金属元素,元素在生物圈中不断循环,影响了生物圈中各动植物的正常发育和生理生态[16]。因此,矿山地质环境调查中的关键环节中包含矿区植被相关信息的监测分析。
植被受到矿区重金属污染胁迫,造成其光谱特征与自然生长的植被明显不同,植被通过根系吸收重金属元素后叶绿素组成与含量、植物细胞结构逐渐变化,导致植被光谱特征的一系列变化,因此通过时序分析矿区地质环境中植物的光谱特征来监测矿区植被受重金属的影响程度成为利用高光谱遥感技术手段监测矿区地质环境污染的重要手段之一[17-18]。通过分析不同时序下高光谱成像光谱仪拍摄的遥感数据中的图像光谱信息,为矿区地质环境实时监测地表植被提供数据支持,通过获取连续的地物光谱影像在特定的数据波段上实现高分辨率,从而加强遥感应用于矿山地质环境的空间信息与光谱分析,监测和定量分析研究区域植被的生物、物理、化学信息与参数在高维度方面的应用。
矿产资源开发对水体有着不可忽视的影响,可以通过不同时序下的遥感图像数据监测和模拟由地表径流扩散的矿区排放污染物及其路径,从而为水体污染治理提供决策基础。矿区水体监测分析的常规手段是分析高光谱数据中不同的波段并进行组合变换计算,在图像处理过程中突出水体部分及所受影响程度,提取水中的悬浮物质,或结合实地采样点的实测数据建立水质模型反演水体污染情况。矿区提炼重金属过程中产生的废水对水体的污染较为严重。目前,对于矿山地质环境中的水体监测有2种方式:一是通过对应分析波段的水体颜色和光谱数据进行波段运算和图像分析等图像解译,直接识别进行监测[17];二是在矿区环境重点采集处实地提取水体样本,并进行pH 值评测分析,因矿产开采过程中有部分重金属元素在水体中产生化学反应而呈酸性或碱性状态来进行实验分析。通过应用短波红外成像(SWIR)经验模型和污染浓度指数,可以快速了解矿区重污染水体的空间分布,通过将标准光谱库光谱值与水质实际测量数据进行拟合,可以准确地反演水污染信息[4]。
应用高光谱遥感技术来分析矿区水体时,可使用遥感图像处理软件通过自适应增强方法将高光谱遥感影像的水体分布突出、水体边界增强,以取得良好的效果。为更好地处理水体层次,图像中可使用密度分割方法对TM4 波段中的水体进行分级,为建立矿区地质环境研究中水体受污染程度的遥感解译标志、宏观调查及圈定水体受污染范围提供重要思路。水的流动性和扩散性阻碍了矿区地质环境的监测,但随着高光谱遥感技术的发展,这些困难将进一步得到解决。
土壤中的重金属元素是矿产资源开发过程中最突出的污染物,持续的采矿活动产生大量废渣和废水,大量有毒的重金属元素会渗入土壤并逐渐向外扩散,而它们在土壤中的含量可以在高光谱遥感图像中通过反射光谱或相关变形获得,也可以通过分析土壤有机质含量、pH 值、电导率和植被生长以推断[18]。当矿区地质环境研究对土壤进行监测分析时,根据研究区域的大小和其他因素,获取采样点土壤后,在实验室中利用光谱分析仪对采集到的重金属光谱数据进行分析测定。在对遥感数据完成光谱校正并导出获得基准数据后,首先运用数据分析、标准光谱库对比分析等手段对图像中土壤特征波段进行提取,常用的方法有微分、光谱倒数对数、连续统去除法等[19],使用高光谱法可以识别尾矿库中特殊土壤尾矿中的污染物。然后使用软件建立矿区地质环境中土壤重金属含量与各环境变量之间的(非)线性关系,实现矿区土壤重金属含量定量反演。随着在矿区地质环境研究中对数据精度要求的提高,机器、深度学习改进的数据算法逐步引入到高光谱图像处理受污染土壤的含量反演模型中,不同以往线性模型易于产生欠拟合或过拟合问题,新采用的模型可容纳多变量参与建模。
矿产资源的开采活动会导致矿区空气质量污染严重,对矿区地质环境、矿山工人和附近居民造成一定影响。就环境而言,矿区空气污染被认为是对地表植被、景观、天气条件的主要威胁,将导致植被减少、气候恶劣等严重环境破坏问题,特别在非金属矿区,大气中有毒颗粒物的含量往往很高,对环境的污染甚至比水严重。矿区空气质量受爆破作业期间的粉尘污染的影响最为严重,常常以悬浮颗粒物(SPM)和气溶胶中的重金属形式使空气质量退化[20]。悬浮颗粒物是露天采矿产生的最大粉尘污染物,会对人类健康构成严重威胁。采矿活动后的矿尘中重金属(如汞)可能通过空气和气溶胶传播,砷和铬可能对矿区居民构成癌症威胁[21]。
近年来,应用高光谱遥感技术对矿区空气质量进行监测分析,通常使用配备空气分析仪和气溶胶光学传感器的低成本小型无人机,颗粒物检测技术(PM10、PM2.5、PM5 等)是最常用的监测矿区空气质量的技术[22]。引入高光谱遥感技术并结合星载、机载空气分析仪可更好地监测CO、O3、SO2和其他气体,并通过遥感数据对PM2.5、PM10 和灰尘浓度进行精确拟合[23]。光学遥感技术可通过测算气溶胶光学深度(AOD)来表征大气浊度,也是气溶胶最重要的参数之一[24]。通过高光谱遥感技术预测地面大气颗粒物浓度,并在研究区域范围内监测空气质量,将有助于地方政府和矿企业完善矿区地质环境监测措施。
矿山地质环境高光谱遥感技术是一种利用高光谱遥感数据获取矿区地质环境研究信息的方法[25]。它通过获取研究区域的表面物质的光谱信息、空间信息与纹理信息等,可以对矿物化学成分信息、矿物种类与分布信息、研究区地形等进行分析和研究,为矿山地质环境研究提供了有效方法和手段。当前研究的热点是针对矿区水土环境信息进行反演模型的构建,但缺乏可见光-近红外至红外光谱的高光谱遥感光谱变化机理的研究。未来随着我国高分系列、资源系列卫星以及国外卫星的逐渐投入使用,可将高光谱遥感技术更好地应用在矿区勘探与开发、矿区环境监测与矿区智能信息化建设。
(1)矿区勘探与开发方面。目前高光谱信息内部变化机理尚不明晰,矿产资源勘探的应用仍处于初步阶段,但随着机载、星载高光谱成像仪精度的不断提高和软件系统应用的改进学习,高光谱遥感技术将更快速、准确地获取目标研究区域的地质信息。在不同平台上兼顾空间覆盖性、成本和操作复杂性,在勘探目标矿区时以星载遥感数据和无人机载数据为主,基于融合各平台不同分辨率影像的优势,通过精细光谱匹配标准光谱库中的光谱曲线,以实现蚀变矿物类型的精细识别,或利用整幅匹配值图像并利用好岩矿光谱特征来获取研究区内矿物分布与含量信息,不同观测尺度内容结合互补,实现空、陆协同分析,以提升矿区勘探的效率与精度、矿区开发的经济效益与社会效益。
(2)矿区环境监测方面。高光谱遥感具备信息量大、影像分辨率高、光谱信息丰富等优点,在系统梳理研究区受矿产资源开发对水土环境影响的基础上,选择关键矿区、采集样本点并运用好高光谱遥感数据众多波段中蕴藏的光谱信息是未来在矿区应用高光谱遥感技术的重点。采用理论分析研究、软件数值模拟、工程实地测量相结合的方法,通过波段运算、数据处理与分析后对标准光谱库中光谱曲线的进一步精细利用,以了解目标矿区的地形、植被、水文等情况。通过搭建植被参数、土壤参数、水文参数等组合系统分析,实地前往关键区域并采集关键(或异常)数据并反演适合该地区的适应性模型,选择高光谱遥感数据最优波段以评估目标研究区域的整体矿区生态环境。
(3)矿区智能信息化建设方面。高光谱遥感卫星的不断发展使得空天地一体化建立智能信息矿区成为可能,将为智能化开采矿物、大面积扫面性探矿提供重要支持。高光谱遥感影像由上百个光谱波段组成,每个像素点在不同时序、不同平台下的图像解译可实现实时矿区变化监测、矿区生态修复与治理等,通过提升光谱图像数据的精度、分辨率与可靠性,结合目前流行的机器学习、人工智能技术对图像数据进行智能学习分析,高光谱遥感技术通过光谱成像学的进一步应用为智能信息化探矿、采矿提供图像基础。在不同卫星平台下对地面观测能力不一致,但通过遥感软件对异平台影像进行图像配准后,结合相似度评价分析,将为矿业领域的多平台可持续智能信息发展做出重要贡献。