基于IKONOS數(shù)據(jù)的礦山開發(fā)占地信息提取

何亮柱，洪金益，張建國，鄒勝武，朱莉莉

(1.中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長沙 410083;2.有色金屬礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查中心，北京 100814;3.東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院，南昌 330000)

0 引言

礦產(chǎn)資源是人類賴以生存和發(fā)展不可或缺的物質(zhì)資源，也是不可再生的資源。長期以來，我國礦產(chǎn)資源開發(fā)利用比較粗放，礦區(qū)生態(tài)環(huán)境破壞嚴(yán)重，環(huán)境污染問題突出，這些嚴(yán)重阻礙了國民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展[1]。遙感技術(shù)在礦山開發(fā)狀況中的應(yīng)用非常廣泛[2－5]，高分辨率遙感圖像將愈來愈多地應(yīng)用于礦山開發(fā)狀況及礦山環(huán)境等多目標(biāo)遙感調(diào)查與監(jiān)測中[6－9]。IKONOS遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有米級的高空間分辨率，在礦山開發(fā)方面的應(yīng)用具有更廣闊的前景。以高分辨率遙感圖像為基礎(chǔ)，對礦山開發(fā)占地信息進(jìn)行提取，有助于更加快速、精確、有效地了解礦山開采狀況和礦山環(huán)境信息，從而達(dá)到礦產(chǎn)資源開發(fā)利用狀況及礦山環(huán)境遙感調(diào)查監(jiān)測的目的。

本文以甘肅省白銀銅礦為研究區(qū)，在進(jìn)行光譜采樣和分析各類地物光譜曲線變化規(guī)律的基礎(chǔ)上，以IKONOS數(shù)據(jù)為信息源，通過反復(fù)試驗，先后兩次建立相應(yīng)的波段處理模型，對圖像進(jìn)行兩次密度分割(第一次將背景和礦山開發(fā)占地信息區(qū)分開，第二次則將開發(fā)占地信息細(xì)分為采場、尾礦庫、廢石堆和礦山建筑)，較好地實現(xiàn)了礦山開發(fā)占地信息提取。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源概況

白銀銅礦區(qū)是一個老礦區(qū)，主要開采銅礦，其次為水泥用石灰?guī)r以及熔劑用石灰?guī)r，均為露天開采;白銀銅礦區(qū)開發(fā)占地面積約12.8 km2，主要占地類型為采礦場和廢石堆，其次為尾礦庫和礦山建筑。根據(jù)近幾年礦山開發(fā)野外遙感調(diào)查與監(jiān)測工作的統(tǒng)計結(jié)果可知，白銀銅礦區(qū)礦山開發(fā)占地面積呈上升趨勢，研究區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境破壞較嚴(yán)重，恢復(fù)治理比較滯后。

實驗數(shù)據(jù)是2009年7月獲取并做過輻射校正的IKONOS衛(wèi)星數(shù)據(jù)。以1∶1萬比例尺地形圖為基準(zhǔn)，用最鄰近插值采樣方法，先對全色波段圖像進(jìn)行正射糾正，然后以糾正好的全色正射圖像為基準(zhǔn)對多光譜圖像進(jìn)行糾正。經(jīng)過正射糾正后的IKONOS數(shù)據(jù)能夠更加真實、準(zhǔn)確、直觀地反映地表信息，為在圖像上進(jìn)行地物的光譜采樣、地物光譜特征分析和礦山占地信息提取奠定了基礎(chǔ)。

2 礦山占地信息提取

2.1 地物光譜特征分析

研究區(qū)礦山開采方式為露天開采，相對于其背景地物采礦場、礦石堆、礦山建筑等具有獨特的幾何形態(tài)和光譜特征:如開采作業(yè)區(qū)在圖像上表現(xiàn)為斑塊狀影像圖斑，其暴露的基巖和土層具有較強(qiáng)的反射率;采礦場、中轉(zhuǎn)場、礦石堆和廢石堆等表面具有疏松顆粒的特性，無植被覆蓋，與周圍地物的光譜特征有明顯不同[10]。這些都為利用地物光譜特征提取礦山占地信息提供了理論依據(jù)。

通過對遙感圖像中地物光譜特征的分析，結(jié)合目視解譯以及以往的工作經(jīng)驗，把研究區(qū)分成3類背景(陰影、裸露地1、裸露地2)和6類開發(fā)占地(主要為采場、尾礦庫、廢石堆、礦山建筑等)。針對每一類地物特征，選擇具有代表性的典型地物，并采集該地物不同波段上的光譜響應(yīng)值，對每種地物類型分別采集10個樣點進(jìn)行統(tǒng)計，取其平均值表示該類地物在對應(yīng)波段上的光譜響應(yīng)值(表1中)，繪出各類地物光譜特征(圖1)。

表1 各類地物光譜響應(yīng)值統(tǒng)計表Tab.1 Spectral response value of different surface features

圖1 不同類型占地與背景光譜特征Fig.1 Spectral features of different land cover and background types

由圖1可以看出，各類地物在IKONOS不同波段圖像上的反射和吸收規(guī)律基本一致，在B1波段各個地物類型的光譜響應(yīng)值相對較高，在B2和B1波段沒有很大的變化，在B3波段明顯下降，在B4波段又較B3波段高。除了占地－1和背景－1與其他地物波譜區(qū)別很大外，其余地物類型的波譜差別很小(幾乎很難區(qū)分)，這種現(xiàn)象是研究區(qū)的地理環(huán)境造成的。新鮮的開采面(占地－1)在遙感圖像上呈高亮度顯示;背景－1(陰影部分)呈低亮度值，與其他地物類型區(qū)別明顯;而處于高亮度值和低亮度值之間的各地物類型區(qū)別不明顯，過渡無規(guī)律，這是因為開發(fā)占地包括廢石堆、中轉(zhuǎn)場等經(jīng)長期暴露和風(fēng)化，亮度漸漸變暗，而研究區(qū)背景基本上是裸露的土壤，沒有植被發(fā)育，因此造成在高亮度和低亮度的過渡區(qū)間，開發(fā)占地和某些背景在一定程度上存在異物同譜的現(xiàn)象而難以區(qū)分。

經(jīng)過對研究區(qū)內(nèi)各地物類型光譜特征的研究分析及反復(fù)實驗，確定研究區(qū)礦山占地和背景區(qū)分的波段計算經(jīng)驗公式為

式中:B1，B2，B3，B4 分別表示 IKONOS 4 個波段響應(yīng)值;A1表示計算后得到的單波段響應(yīng)值。

利用該模型進(jìn)行波段計算后得到的各類地物的光譜值，見表1中最右列。

2.2 一次密度分割

由表1最右列可以看出，礦山占地和背景灰度值的差別明顯。利用

函數(shù)對波段計算得到的單波段A1圖像(圖2(b))進(jìn)行密度分割。式中:gk為像元k經(jīng)密度分割后的反射值;min，max分別為待分割圖像反射值的最小值和最大值;j為閾值(根據(jù)本文實驗結(jié)果，取j=905比較合適)。經(jīng)第一次密度分割后，可將開發(fā)占地和背景區(qū)分開來(圖2(c))。

圖2 一次密度分割Fig.2 The first density segmentation

2.3 二次密度分割

由圖2(c)可以看出，經(jīng)第一次密度分割后，雖然礦山開發(fā)占地已經(jīng)提取出來，但是研究區(qū)內(nèi)的開發(fā)占地包括了采場、尾礦庫、廢石堆以及礦山建筑，本實驗的目的是要把這些不同類型的開發(fā)占地細(xì)分出來。同樣，取閾值為905，利用下面的密度分割函數(shù)再對A1波段(圖2(b))進(jìn)行像元重賦值，即

用該二值波段與原始圖像的4個波段分別相乘，得到 N1，N2，N3，N4 波段。

單獨分析礦山占地樣品統(tǒng)計數(shù)據(jù)(表1中列)及其對應(yīng)的光譜特征(圖1)可以看出，各類占地的光譜曲線在B1波段間隔明顯;在B2和B3波段，占地－4的光譜曲線跳動較大;在B4波段又呈現(xiàn)出在B1波段的各類占地的光譜變化規(guī)律。經(jīng)分析認(rèn)為，由于礦山占地在空間中暴露和風(fēng)化的時間長短不同，會導(dǎo)致其光譜特征存在差異，而這部分差異主要反映在近紅外波段(B4)上。為了增大各類占地的光譜采樣值的差異，通過反復(fù)試驗，最終建立研究區(qū)礦山占地細(xì)分的波段計算經(jīng)驗公式為

式中:N1，N2，N4為式(3)與原始數(shù)據(jù)的波段相乘得到的相應(yīng)的新波段值;A2為只含有開發(fā)占地信息的單波段值。計算后，生成新的單波段A2，其對應(yīng)的光譜值見表2最右列。

表2 各類礦山占地光譜響應(yīng)值統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.2 Spectral response value statistics of different types

分析表2的數(shù)據(jù)可知，可分別取閾值0，750，850，950對波段A2進(jìn)行密度分割，建立分割函數(shù)，即

對密度分割后的圖像進(jìn)行濾波處理。根據(jù)以往經(jīng)驗及目視解譯結(jié)果，制作二次分割圖像(圖3)。

圖3 原始圖像與二次分割圖像對比Fig.3 Contrast of the original image and secondary segmentation image

3 野外查證

采取點、線、面相結(jié)合的方法，采用GPS定位，進(jìn)行野外查證，主要查證礦山占地類型及分布位置。礦山占地信息提取分類結(jié)果的野外查證情況以及精度計算見表3。

表3 野外查證情況及提取精度Tab.3 The field verification and extraction accuracy

野外查證表明，使用本文方法所提取的礦山占地位置準(zhǔn)確，邊界清晰，分類明顯，可靠度高。通過野外查證，分析礦山占地提取結(jié)果中出現(xiàn)顏色不純及誤分割現(xiàn)象的原因有:①在空中暴露和風(fēng)化時間很長的少部分尾礦庫和廢石堆的光譜特征相似，光譜值接近，易被誤分割成同一類占地類型;②礦山建筑房頂覆蓋物的差異性，使礦山建筑的光譜值不能同時落在單一的密度分割范圍內(nèi)，需要輔以目視解譯;③有的尾礦庫正在利用中，陸續(xù)有新鮮的礦石堆積，導(dǎo)致尾礦庫和采場在一定程度上存在異物同譜現(xiàn)象。

4 結(jié)論

1)光譜特征是地物的特有屬性，利用地物光譜的差異性來區(qū)分不同地物是可行而有效的方法。雖然由于各種原因，存在異物同譜或者同物異譜現(xiàn)象，以及某些地物的光譜信息非常接近，或者非常微弱甚至模糊，但是只要對地物光譜進(jìn)行深入的統(tǒng)計分析，就會發(fā)現(xiàn)一些可循的規(guī)律。利用這些規(guī)律，選擇適宜的信息提取、變換方法，建立遙感信息提取模型來增大地物光譜的差異、增強(qiáng)微弱的光譜信息，最終獲取期望的信息是可能的。

2)人工目視解譯是傳統(tǒng)的獲得礦山占地信息的方法，目視解譯勞動強(qiáng)度大、周期長、效率低，且需要很多解譯經(jīng)驗;而利用計算機(jī)提取礦山占地信息能彌補目視解譯的不足，可節(jié)省人力、物力、財力和時間，具有較高的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。

3)本文采用不同的波段處理模型和多次密度分割處理方法，分層次地對礦山占地信息進(jìn)行提取，首先將礦山背景與開發(fā)占地分開，然后進(jìn)一步將占地信息細(xì)分為采場、尾礦庫、廢石堆和礦山建筑。本文的研究思路和技術(shù)方法對同類地區(qū)的礦山占地信息提取具有一定的參考價值。

[1]王曉紅，聶紅峰，李成尊，等.不同遙感數(shù)據(jù)源在礦山開發(fā)狀況及環(huán)境調(diào)查中的應(yīng)用[J].國土資源遙感，2006，18(2):69－71.Wang X H，Nie H F，Li C Z，et al.The application of charateristics of different remote sensing data sources to the investigation of the mining situation and environment of mines[J].Remote Sensing for Land and Resources，2006，18(2):69－71.

[2]劉鳳梅，曾 敏.稀土礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查中的三維遙感技術(shù)研究[J].國土資源遙感，2011，23(4):136－139.Liu F M，Zeng M.A study of 3D remote sensing technology in geological environment investigation of the ree mine[J].Remote Sensing for Land and Resources，2011，23(4):136－139.

[3]張 志，張 芹，劉鳳梅，等.礦山環(huán)境遙感動態(tài)監(jiān)測中的相對輻射校正方法研究[J].國土資源遙感，2010，22(3):69－49.Zhang Z，Zhang Q，Liu F M，et al.A study of relative radiometric normalization for dynamic monitoring of environment impacts of mining activitie[J].Remote Sensing for Land and Resources，2010，22(3):69－49.

[4]陳偉濤，張 志，王焰新.礦山開發(fā)及礦山環(huán)境遙感探測研究進(jìn)展[J].國土資源遙感，2009，21(2):1－6.Chen W T，Zhang Z，Wang Y X.Advances in remote sensing－based detecting of mine exploitation and mine environment[J].Remote Sensing for Land and Resources，2009，21(2):1－6.

[5]陳 宇，杜培軍，唐偉成，等.基于BJ－1小衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的礦區(qū)土地覆蓋變化檢測[J].國土資源遙感，2011，23(3):146－150.Chen Y，Du P J，Tang W C，et al.Land cover change detection in coal mining area using BJ－1 small satellite remote sensing data[J].Remote Sensing for Land and Resources，2011，23(3):146－150.

[6]王欽軍，陳 玉，藺啟忠.礦山地面塌陷的高分辨率遙感識別與邊界提取[J].國土資源遙感，2011，23(3):113－116.Wang Q J，Chen Y，Lin Q Z.Surface collapse identification and its boundary extraction using high resolution remote sensing[J].Remote Sensing for Land and Resources，2011，23(3):113－116.

[7]孟 丹，張 志，馮 穩(wěn).基于GeoEye－1和DEM的富家塢銅礦區(qū)固體廢棄物危險性分析[J].國土資源遙感，2011，23(2):130－134.Meng D，Zhang Z，F(xiàn)eng W.The risk analysis of solid waste of the Fujiawu copper ore district based on GeoEye－1 and DEM[J].Remote Sensing for Land and Resources，2011，23(2):130－134.

[8]王治華.滑坡遙感調(diào)查、監(jiān)測與評估[J].國土資源遙感，2007，19(1):10－15.Wang Z H.Landslide remote sensing survey，monitoring and evaluation[J].Remote Sensing for Land and Resources，2007，19(1):10－15.

[9]吳 虹，楊永德，王松慶.QuickBird－2和SPOT－1礦山生態(tài)環(huán)境遙感調(diào)查實驗研究[J].國土資源遙感，2004，16(4):46－49.Wu H，Yang Y D，Wang S Q.The tentative application of Quickbird－2 and SPOT－1 satellite remote sensing to the ecological environment investigation of mines[J].Remote Sensing for Land and Resources，2004，16(4):46－49.

[10]丁 麗.隴南金礦區(qū)礦山環(huán)境遙感監(jiān)測與GIS評價研究[D].長沙:中南大學(xué)，2010:37－38.Ding L.Research on monitoring and evaluation of mine environment based on remote sensing and GIS in Longnan gold mine area[D].Changsha:Central South University，2010:37－38.