采煤塌陷積水耕地信息提取方法研究*——以山東省濟(jì)寧市為例

楊光華 胡振琪 楊耀淇

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所)

煤炭資源是我國(guó)的主體能源，在一次能源結(jié)構(gòu)中占70%左右，在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)，煤炭作為主體能源的地位不會(huì)改變［1］。為保障我國(guó)的能源安全，煤炭開(kāi)采不可避免?！笆终湎Ш秃侠砝妹看缤恋兀袑?shí)保護(hù)耕地”是我國(guó)的基本國(guó)策，為保護(hù)耕地、保障糧食安全，我國(guó)更是執(zhí)行了世界上最為嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度，要求堅(jiān)守1.2億hm2耕地保護(hù)紅線不突破。我國(guó)煤糧復(fù)合面積大，據(jù)測(cè)算，煤炭資源與耕地資源復(fù)合區(qū)域面積占我國(guó)耕地總面積的40%以上，煤炭保有資源量與耕地資源的復(fù)合區(qū)域超過(guò)了我國(guó)耕地面積的10%［2］。近20 a煤炭開(kāi)采累計(jì)破壞耕地69.15萬(wàn)hm2，且每年仍以4萬(wàn)hm2的速度遞增，而復(fù)墾率僅為12%［3-4］。在高潛水位煤糧復(fù)合區(qū)，采煤塌陷形成的常年積水或季節(jié)性積水，常造成耕地大幅度減產(chǎn)甚至絕產(chǎn)［5］，且常年積水后的耕地復(fù)墾開(kāi)發(fā)難度極大，多用于發(fā)展?jié)O業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)，從而導(dǎo)致煤炭資源地區(qū)耕地面積大量減少，耕地保護(hù)壓力增大［6］。

快速準(zhǔn)確地獲取塌陷積水耕地的分布信息是高潛水位煤糧復(fù)合區(qū)環(huán)境綜合治理和塌陷地復(fù)墾工作的前提［7］。常規(guī)的塌陷積水實(shí)地測(cè)量法工作量大、成本高、時(shí)效性低，難以經(jīng)常組織和快速獲取大面積的宏觀信息［8］，而遙感技術(shù)具有快速、準(zhǔn)確、宏觀性強(qiáng)、成本低等特點(diǎn)，在塌陷積水區(qū)監(jiān)測(cè)與識(shí)別方面具有明顯的優(yōu)越性［9-10］。目前已有許多學(xué)者利用遙感技術(shù)對(duì)采煤塌陷地和塌陷積水區(qū)開(kāi)展了相關(guān)監(jiān)測(cè)和研究，取得了大量的研究成果。彭蘇萍等［7］利用多時(shí)相TM圖像，提取淮南礦區(qū)積水塌陷面積擴(kuò)展變化信息，為礦區(qū)積水塌陷區(qū)的監(jiān)測(cè)治理和綜合利用提供依據(jù);杜培軍等［11］利用Landsat 5 TM多光譜圖像開(kāi)展了GIS技術(shù)支持下的采礦塌陷地提取和識(shí)別技術(shù);陳龍乾等［12］基于1987、1994和2002年三期TM遙感圖像，編制了徐州礦區(qū)3個(gè)不同時(shí)段的土地利用結(jié)構(gòu)變化圖，提取并分析了土地利用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移變化的矩陣信息和土地利用結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化;楊圣軍等［13］采用Quickbird遙感圖像作為基礎(chǔ)資料，通過(guò)目視判讀與計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類(lèi)相結(jié)合的方法快速提取龍口礦區(qū)地面塌陷現(xiàn)狀，為礦區(qū)環(huán)境綜合治理提供了可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);李登秋等［14］以ENVISATASAR和TM影像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，利用主成分分析、波段運(yùn)算、密度分割等方法對(duì)水體、塌陷區(qū)深淺、非積水區(qū)、塌陷區(qū)不規(guī)則邊緣、植被覆蓋情況進(jìn)行信息提取，取得了非常好的提取效果;劉歡等［15］利用IKONOS高分辨率衛(wèi)星影像，在快速、準(zhǔn)確地識(shí)別紅會(huì)煤礦區(qū)的塌陷群及其細(xì)節(jié)特征方面取得了良好的效果;李曉霞等［16］以安徽省淮南礦業(yè)集團(tuán)潘三礦區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)，用面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法對(duì)該地區(qū)SPOT5影像進(jìn)行了塌陷地信息提取實(shí)驗(yàn)，有效地從高分辨率遙感影像中自動(dòng)提取了塌陷地相關(guān)信息;王欽軍等［17］利用GeoEye高分辨率遙感圖像為數(shù)據(jù)源，對(duì)融合圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)和假彩色合成，圈定地面塌陷的邊界并提取其相關(guān)參數(shù)，該方法可以有效地提高面積提取的精度;李亞平等［10］利用1988—2002年6個(gè)時(shí)相的遙感影像對(duì)開(kāi)灤煤礦的積水動(dòng)態(tài)發(fā)展變化規(guī)律進(jìn)行了研究;馬誠(chéng)超等［5］采用RS和GIS相結(jié)合的方法，對(duì)徐州賈汪礦區(qū)1987—2007年煤炭開(kāi)采過(guò)程中形成的塌陷積水區(qū)的數(shù)量變化、形態(tài)特征變化以及破碎度變化特征及其成因進(jìn)行了研究，研究結(jié)論表明采用遙感信息獲取和地理信息系統(tǒng)建庫(kù)的方法是動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)礦區(qū)環(huán)境的一種有效手段;范忻等［8］基于2010年TM影像，以淮南礦區(qū)潘三煤礦為研究對(duì)象，提出了基于改進(jìn)的P－WSVM方法的礦區(qū)積水塌陷地信息提取方法，取得了良好的效果。已有研究表明，低分辨率的遙感數(shù)據(jù)僅適用于大規(guī)模的塌陷地，對(duì)規(guī)模小或地形比較復(fù)雜的塌陷地則無(wú)能為力，而高分辨率遙感數(shù)據(jù)具有豐富的幾何結(jié)構(gòu)特征和紋理信息，能夠在較小的空間尺度上表征細(xì)節(jié)變化，能大大提高塌陷地及積水區(qū)信息提取的速度和精度，且隨著高分辨率遙感影像價(jià)格的下降，使得利用高分辨率遙感影像進(jìn)行采煤塌陷地及積水區(qū)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)成為必然的研究趨勢(shì)。

濟(jì)寧市采煤塌陷地塌陷深度大、積水嚴(yán)重、復(fù)墾難度大，在全國(guó)都具有典型性和代表性。因此，本研究以濟(jì)寧市為研究對(duì)象，基于GIS技術(shù)并利用2009年高分辨率遙感影像，在土地利用現(xiàn)狀圖、礦井分布圖、行政區(qū)劃圖和采煤塌陷地調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料等相關(guān)數(shù)據(jù)資料的支持下，對(duì)該市煤炭開(kāi)采以來(lái)至2009年采煤塌陷導(dǎo)致的積水耕地進(jìn)行快速提取，為地方政府加強(qiáng)塌陷積水耕地的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)及制定科學(xué)治理方案提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

濟(jì)寧市位于魯西南腹地，地處黃淮海平原與魯中南山地交接地帶，地理坐標(biāo)介于北緯34°26'～35°57'，東經(jīng)115°52'～117°36'，南北長(zhǎng)16 km，東西寬158 km?，F(xiàn)轄市中、任城2區(qū)，兗州、曲阜、鄒城3個(gè)縣級(jí)市以及泗水、微山、魚(yú)臺(tái)、金鄉(xiāng)、嘉祥、汶上、梁山7個(gè)縣，153個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)。全市土地總面積10 684.9 km2，2009年總?cè)丝跒?43.03萬(wàn)人。濟(jì)寧市所處的泗河沖積平原土壤肥沃，土地面積占全國(guó)的0.11%，耕地面積卻占全國(guó)耕地面積的0.43%，因而該市是全國(guó)和山東省重要的商品糧、棉、油生產(chǎn)基地。

濟(jì)寧市煤炭?jī)?chǔ)量豐富，境內(nèi)含煤面積3 920 km2，占全市土地總面積的36.7%。累計(jì)查明煤炭資源儲(chǔ)量126.88億t，預(yù)測(cè)遠(yuǎn)景資源儲(chǔ)量110億t，2009年底保有資源儲(chǔ)量116億t，占全省保有煤炭資源儲(chǔ)量的51.3%，是全國(guó)重點(diǎn)規(guī)劃和建設(shè)的14個(gè)煤炭生產(chǎn)基地之一。濟(jì)寧市煤炭開(kāi)采始于20世紀(jì)50年代，到20世紀(jì)70年代進(jìn)入了大規(guī)模開(kāi)采時(shí)期，20世紀(jì)90年代中期煤炭資源開(kāi)發(fā)進(jìn)入了迅速發(fā)展期，土地塌陷逐漸成為嚴(yán)重的問(wèn)題。截止到2009年底，境內(nèi)已有兗州、淄博、棗莊、臨沂、肥城、濟(jì)寧等礦業(yè)集團(tuán)及省屬監(jiān)獄和地方煤礦等10多個(gè)大型采煤企業(yè)，生產(chǎn)礦井46對(duì)，在建礦井9對(duì)，閉坑礦井2對(duì)，境外礦井9對(duì)，年生產(chǎn)能力達(dá)8 400萬(wàn)t，2009年生產(chǎn)原煤8 115.0萬(wàn)t，比上年增長(zhǎng)2.7%。

濟(jì)寧煤田地處平原，煤炭資源的主要分布區(qū)域除南四湖水域外都是濟(jì)寧的主要糧、棉、油產(chǎn)區(qū);由于煤層厚、埋藏深，土地塌陷積水較其他礦區(qū)更為嚴(yán)重。根據(jù)濟(jì)寧市多年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)知:平均每采1萬(wàn)t煤，造成0.27 hm2塌陷地，而且基本上都是優(yōu)質(zhì)良田［18］。至2007年底濟(jì)寧市已累計(jì)塌陷土地1.9萬(wàn)hm2，并以每年0.13～0.2萬(wàn)hm2的速度遞增(其中常年積水區(qū)約占塌陷地總面積的33.50%)，預(yù)計(jì)2020年達(dá)到4.3萬(wàn)hm2，到最終塌陷期達(dá)到26.7萬(wàn)hm2，屆時(shí)，塌陷地面積占全市國(guó)土面積的25%，占耕地面積的50%［19］。采煤塌陷常年積水在濟(jì)寧市表現(xiàn)較為突出，在全國(guó)具有典型性和代表性，特別是常年積水區(qū)處于糧食高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)平原區(qū)，對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴(yán)重破壞。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)處理

2.1 資料獲取

(1)遙感數(shù)據(jù):來(lái)源于濟(jì)寧市國(guó)土資源局，包括濟(jì)寧市中區(qū)、任城區(qū)、曲阜市、兗州市、鄒城市、微山縣、魚(yú)臺(tái)縣、金鄉(xiāng)縣、嘉祥縣、汶上縣、泗水縣、梁山縣2區(qū)3市7縣共計(jì)12幅遙感影像，IMG格式，獲取時(shí)間為2009年8月，其中市中區(qū)、任城區(qū)影像空間分辨率為1 m，其余3市7縣遙感影像空間分辨率為2.5 m。

(2)土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù):來(lái)源于濟(jì)寧市國(guó)土資源局，比例尺為1∶5萬(wàn)，時(shí)間為2009年。

(3)輔助資料:濟(jì)寧市各煤礦開(kāi)采計(jì)劃及規(guī)劃圖、至2009年底采煤塌陷地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)由各礦井提供資料，并進(jìn)行核實(shí);采煤塌陷地治理資料來(lái)源于濟(jì)寧市國(guó)土資源局，濟(jì)寧市行政區(qū)劃、自然地理、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)資料來(lái)源于濟(jì)寧市政府和市直各部門(mén)。

2.2 圖像處理

研究中收集的濟(jì)寧市12幅遙感影像，是濟(jì)寧市第二次全國(guó)土地調(diào)查的工作底圖，濟(jì)寧市國(guó)土資源局已對(duì)各區(qū)(縣)原始航天航空遙感圖像資料進(jìn)行了預(yù)處理，包括正射校正、圖像融合、圖像增強(qiáng)和圖像灰度(色彩)歸一化處理。本研究利用ERDAS IMAGINE軟件Mosaic Images工具對(duì)12幅遙感影像進(jìn)行鑲嵌處理，重采樣生成濟(jì)寧市遙感影像1幅，空間分辨率為2.5 m。由于原始影像來(lái)源于不同的傳感器，鑲嵌后的圖像存在黑白圖像和真彩色圖像并存的現(xiàn)象。

2.3 塌陷積水耕地信息提取

2.3.1 塌陷積水區(qū)識(shí)別

在野外實(shí)地考察的基礎(chǔ)上，結(jié)合塌陷地實(shí)地調(diào)查匯總和復(fù)墾治理統(tǒng)計(jì)匯總的資料，以人機(jī)交互式解譯分析為主要信息提取方法，對(duì)濟(jì)寧市采煤塌陷積水區(qū)進(jìn)行識(shí)別和提取。濟(jì)寧市采煤塌陷積水區(qū)主要由2部分組成:一是對(duì)采煤塌陷地進(jìn)行復(fù)墾治理后仍為水面的塌陷積水區(qū)，現(xiàn)狀利用模式多為漁業(yè)模式、漁業(yè)+養(yǎng)殖業(yè)模式或旅游模式，二是未進(jìn)行復(fù)墾治理的塌陷積水區(qū)。首先將煤礦地下采區(qū)的資料進(jìn)行坐標(biāo)配準(zhǔn)和坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，使各礦區(qū)與遙感影像資料處于同一坐標(biāo)系下。在ArcGIS軟件平臺(tái)支持下，以各礦區(qū)范圍作為參考，可大致圈定塌陷積水區(qū)的分布范圍;在此范圍內(nèi)，結(jié)合各礦井已有調(diào)查匯總資料和塌陷積水區(qū)的復(fù)墾治理情況，以遙感影像信息為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)影像色調(diào)、色彩、紋理、形狀、圖型［20-21］等不同解譯標(biāo)志的分析，綜合確定塌陷積水區(qū)的遙感解譯標(biāo)志;以解譯標(biāo)志為基礎(chǔ)，對(duì)濟(jì)寧市采煤塌陷積水區(qū)進(jìn)行識(shí)別。一般來(lái)說(shuō)，水體在遙感影像上的色調(diào)表現(xiàn)為黑色或灰黑色的橢圓形斑塊特征，復(fù)墾治理后的塌陷積水區(qū)在遙感影像上表現(xiàn)為形狀和圖型較為規(guī)則、邊緣輪廓線光滑且與周?chē)伾厝徊煌忍卣?，未進(jìn)行復(fù)墾治理的塌陷積水區(qū)在遙感影像上表現(xiàn)為形狀和圖型不規(guī)則、邊緣輪廓線粗糙不平、周?chē)G色明顯等特征(見(jiàn)表1)。

表1 濟(jì)寧市塌陷積水區(qū)遙感解譯標(biāo)志

2.3.2 塌陷積水耕地提取

在ArcGIS軟件平臺(tái)上，將從遙感影像上提取的塌陷積水分布圖與從土地利用現(xiàn)狀圖中提取的耕地分布圖和水體分布圖相疊加，綜合判定塌陷積水耕地的分布范圍。對(duì)塌陷積水區(qū)與耕地的重疊區(qū)域可直接判定為塌陷積水耕地;對(duì)塌陷積水區(qū)與水體重疊、相交、包含的情況，要剔除由非耕地塌陷形成水體的影響，需要結(jié)合采煤塌陷地復(fù)墾治理情況，并進(jìn)行野外實(shí)地考察和農(nóng)戶訪談，對(duì)與塌陷積水區(qū)重疊、相交、包含的水體進(jìn)行逐個(gè)排查，摸清其成因(一是天然水體受塌陷影響;二是耕地受塌陷影響形成水體)，經(jīng)綜合分析后判定塌陷積水區(qū)是否由耕地塌陷形成。對(duì)初步判讀的塌陷積水耕地還需再次進(jìn)行野外驗(yàn)證及實(shí)地勘探詳查，對(duì)塌陷積水信息提取的可靠性和精確度進(jìn)行分析，并將最終提取的塌陷積水耕地空間分布和實(shí)際面積與國(guó)土資源管理部門(mén)調(diào)查匯總的塌陷積水空間分布和實(shí)際面積進(jìn)行比較分析，核查匯總精確的塌陷積水耕地情況。

3 結(jié)果分析

3.1 采煤塌陷積水耕地區(qū)域分布

從圖1可以看出，濟(jì)寧市采煤塌陷積水耕地主要分布于濟(jì)寧市中部的“金三角”地帶(曲阜市、兗州市、鄒城市結(jié)合處)、任城區(qū)南部和微山縣中部地區(qū)，少量分布于魚(yú)臺(tái)縣、金鄉(xiāng)縣和汶上縣。采煤塌陷積水耕地呈不規(guī)則分布狀態(tài)，多是一礦一片或一礦多片，除濟(jì)寧二號(hào)井、濟(jì)寧三號(hào)井、興隆莊煤礦、鮑店煤礦和東灘煤礦內(nèi)的塌陷積水耕地連成片外，其余礦井塌陷積水耕地多表現(xiàn)為一礦一片。據(jù)調(diào)查，比較集中連片、塌陷深度在4～10 m的塌陷積水耕地主要分布于任城區(qū)的石橋鎮(zhèn)、接莊鎮(zhèn)、柳行辦事處，兗州市的興隆莊鎮(zhèn)，曲阜市的時(shí)莊鎮(zhèn)、陵城鎮(zhèn)，鄒城市的北宿鎮(zhèn)、中心店鎮(zhèn)、太平鎮(zhèn)，微山縣的歡城鎮(zhèn)、付村鎮(zhèn)等11個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。在耕地積水嚴(yán)重的任城區(qū)、曲阜市、鄒城市、兗州市和微山縣境內(nèi)，煤炭開(kāi)采歷史長(zhǎng)，地方政府高度重視采煤塌陷地復(fù)墾治理工作，但由于治理的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上塌陷的速度，在已復(fù)墾治理的采煤塌陷耕地附近又出現(xiàn)新的塌陷積水耕地，導(dǎo)致耕地資源的大量破壞和耕地?cái)?shù)量的減少。

3.2 采煤塌陷積水耕地?cái)?shù)量統(tǒng)計(jì)

圖1 濟(jì)寧市采煤塌陷積水耕地空間分布(2009年)

自上世紀(jì)70年代大規(guī)模煤炭開(kāi)采以來(lái)至2009年，濟(jì)寧市煤炭開(kāi)采造成的采煤塌陷使得原有耕地資源大量破壞，造成礦區(qū)土地?cái)?shù)量急劇下降，人地矛盾日益突出，給當(dāng)?shù)厝罕姷纳罴罢麄€(gè)濟(jì)寧市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)很大制約。濟(jì)寧市各地政府也高度重視采煤塌陷地問(wèn)題，投入大量人力、物力、財(cái)力開(kāi)展采煤塌陷地復(fù)墾治理工作，恢復(fù)了大量耕地，但由于濟(jì)寧市礦區(qū)多位于高潛水地區(qū)，采煤塌陷后地面出現(xiàn)常年積水是不能避免的，同時(shí)受復(fù)墾技術(shù)和復(fù)墾資金的限制，采煤塌陷耕地復(fù)墾治理后也必然形成一定比例的水面。遙感解譯結(jié)果表明:濟(jì)寧市采煤塌陷導(dǎo)致耕地常年積水的面積已經(jīng)達(dá)到4 780.49 hm2(包括境外礦井采煤造成土地塌陷面積，不包括嘉祥縣和南四湖底塌陷面積)，占濟(jì)寧市耕地總面積的0.78%;復(fù)墾治理后仍積水的塌陷耕地面積為2 765.09 hm2，占塌陷積水耕地總面積的57.84%;未復(fù)墾治理的塌陷積水耕地面積為2 015.40 hm2，占塌陷積水耕地的42.16%(表2)。從各區(qū)(縣)采煤塌陷積水耕地面積占全市采煤塌陷積水耕地比例來(lái)看:鄒城市、任城區(qū)和兗州市3區(qū)(縣)采煤塌陷導(dǎo)致耕地嚴(yán)重積水，采煤塌陷積水耕地面積分別為1 224.87 hm2、1 197.39 hm2和962.83 hm2，占全市采煤塌陷耕地比例分別為25.62%、25.05%和20.14%，三者合計(jì)占全市采煤塌陷積水耕地面積的70.81%;其次為曲阜市、微山縣和魚(yú)臺(tái)縣，三者采煤塌陷積水耕地面積占全市的27.70%;汶上縣和金鄉(xiāng)縣采煤塌陷積水耕地面積小，二者采煤塌陷積水耕地面積僅占全市的1.49%。從采煤塌陷積水耕地占本區(qū)(縣)耕地比例來(lái)看:兗州市和任城區(qū)采煤塌陷積水耕地占本區(qū)(縣)耕地比例在2%以上;其次為微山縣、鄒城市和曲阜市，占本區(qū)(縣)耕地比例在1%以上;汶上縣和金鄉(xiāng)縣采煤塌陷積水耕地占本區(qū)(縣)耕地比例均在0.1%以下。

表2 濟(jì)寧市采煤塌陷積水耕地面積統(tǒng)計(jì)(2009年)

4 結(jié)論

本研究基于GIS技術(shù)，對(duì)濟(jì)寧市2009年高分辨率遙感圖像進(jìn)行人機(jī)交互式解譯，準(zhǔn)確提取和統(tǒng)計(jì)了濟(jì)寧市采煤塌陷積水耕地的空間分布和面積，并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行了精度分析，結(jié)果表明采用遙感信息獲取和GIS空間分析相結(jié)合的方法可為礦區(qū)政府實(shí)時(shí)掌握煤炭開(kāi)采導(dǎo)致耕地?fù)p毀情況、科學(xué)制定采煤塌陷積水耕地復(fù)墾治理方案提供可靠的基礎(chǔ)資料，該方法是實(shí)時(shí)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)礦區(qū)環(huán)境的一種有效手段。同時(shí)，本研究通過(guò)高分辨率遙感影像和各礦井上報(bào)的常年積水范圍的空間疊加，對(duì)各礦井上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行了快速準(zhǔn)確的復(fù)核，有效地糾正了各礦井的錯(cuò)報(bào)、虛報(bào)數(shù)據(jù)，為各地政府制定復(fù)墾治理方案提供了數(shù)據(jù)質(zhì)量保證。但是，到2009年濟(jì)寧市還有42.16%的塌陷積水耕地未得到高效利用，地方政府還需加強(qiáng)此部分積水耕地的復(fù)墾治理，提高土地的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出率和可持續(xù)利用能力。

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