ZY－1 02C星數(shù)據(jù)在礦山遙感監(jiān)測中的應用研究與分析

安志宏，聶洪峰，王 昊，荊青青

(中國國土資源航空物探遙感中心，北京 100083)

0 引言

資源一號衛(wèi)星(ZY－1)02C星(以下簡稱02C星)是國土資源部按照主體業(yè)務定制的業(yè)務衛(wèi)星，其數(shù)據(jù)主要應用于土地、地礦和環(huán)境等多個領域。礦山遙感監(jiān)測工作利用遙感技術對礦產(chǎn)資源開發(fā)利用狀況及其引發(fā)的生態(tài)環(huán)境等問題進行動態(tài)監(jiān)測，是國土資源部礦政管理的重要技術手段［1－7］之一。02C星數(shù)據(jù)改變了礦山監(jiān)測工作長期以來主要依賴外國衛(wèi)星數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，其時效性和機動性更加適應礦政管理的要求，可節(jié)約監(jiān)測成本，提高工作效率。

02C星搭載2臺空間分辨率為2．36 m的全色高分辨率相機(HR1和HR2)和1臺空間分辨率為5 m(全色P)/10 m(多光譜 MUX)相機。利用P/MUX數(shù)據(jù)(5 m全色/10 m多光譜數(shù)據(jù))進行礦山遙感監(jiān)測的應用過程中問題較少［8－10］;但按照1∶5萬尺度的礦山監(jiān)測要求，需要采用02C星分辨率為2．36 m的HR數(shù)據(jù)和10 m的多光譜MUX數(shù)據(jù)。由于軟、硬件等多種原因，在利用HR/MUX數(shù)據(jù)進行礦山遙感監(jiān)測時尚存在一些亟待解決的問題，如HR數(shù)據(jù)正射糾正、數(shù)據(jù)處理流程、礦山地物識別效果等。本文通過對上述問題的梳理、分析和探討，提出了解決方案和建議，旨在提高02C星數(shù)據(jù)在礦山遙感監(jiān)測中的應用效果，并為其規(guī)?；瘧玫於ɑA。

1 ZY－1 02C星數(shù)據(jù)

本文采用的數(shù)據(jù)源為ZY－1 02C星P/MUX相機獲取的全色/多光譜圖像(行/列號為250/316)和HR相機獲取的全色圖像(行/列號為250/318)。

1．1 HR 數(shù)據(jù)質量

HR圖像在總體上影像紋理清晰，主要地類特征區(qū)分明顯;但有些HR圖像存在較為明顯的條帶噪聲或數(shù)據(jù)丟失(圖1)。

圖1 02C星HR數(shù)據(jù)的質量問題Fig．1 Quality problems of 02C HR data

1．2 MUX數(shù)據(jù)波段組合

ZY－1 02C星MUX數(shù)據(jù)與SPOT5多光譜數(shù)據(jù)(分辨率為10 m)的3個波段的波譜范圍比較相近(表1)，因而可以參照SPOT5多光譜數(shù)據(jù)假彩色合成方法進行模擬真彩色合成［6，11］。

表1 ZY－1 02C星與SPOT5多光譜數(shù)據(jù)波段范圍對比Tab．1 Comparison between band wavelength ranges for multispectral data of 02C and SPOT5

經(jīng)模擬真彩色合成的MUX圖像中，影像層次分明、色彩豐富、反差適中(圖2)。

圖2 02C MUX模擬真彩色圖像(02CMUX 合成方案:B2(R)，［(B1·X+B3·Y)/(X+Y)］(G)，B1(B)(X，Y 為權值，X+Y=100%))Fig．2 02C MUX simulated true color image

2 數(shù)據(jù)處理

2．1 圖像預處理

2．1．1 正射糾正

02C星的2臺全色高分辨率相機的成像數(shù)據(jù)分別是HR1和HR2。由于2臺相機的入射角和成像角度有一定差別，如果直接將HR1和HR2圖像拼接成整景圖像后再進行正射糾正，會出現(xiàn)圖像幾何精度降低的問題。因此，正確的處理方法應該是:首先利用HR1和HR2各自的有理多項式系數(shù)(rational polynomial coefficient，RPC)(圖 3)，采用有理函數(shù)模型，以基準DOM和DEM數(shù)據(jù)為基礎，分別進行正射糾正。選擇的控制點應盡可能在整景圖像中均勻分布，處理過程中要注意對HR1和HR2圖像接邊重疊部分加強控制，以保證圖像的拼接精度;然后將HR1和HR2數(shù)據(jù)拼接成整景HR圖像。同時，對MUX圖像直接進行正射糾正。

圖3 02C HR數(shù)據(jù)及其RPC文件Fig．3 02C HR data and its RPC file

2．1．2 HR1 與 HR2 拼接

經(jīng)正射糾正處理后的HR1和HR2圖像在拼接過程中，重疊區(qū)內會有少量像元出現(xiàn)錯位，因此需要對重疊區(qū)進行羽化處理，以基本消除重疊區(qū)內的像元錯位和黑邊現(xiàn)象(圖4)。

圖4 錯位現(xiàn)象處理前(左)后(右)效果示意圖Fig．4 Dislocation before(left)and after(right)processing

2．1．3 圖像配準與融合

采用Pansharping融合方法將正射糾正和幾何配準后的HR與MUX數(shù)據(jù)進行模擬真彩色融合處理，得到監(jiān)測區(qū)的02C星數(shù)字正射影像圖(digital orthophotomap，DOM)(圖5)，作為遙感解譯和信息提取的基礎圖像。

圖5 02C星數(shù)據(jù)融合圖像(DOM)Fig．5 02C data fusion image(DOM)

2．2 數(shù)據(jù)處理

針對02C星的數(shù)據(jù)處理流程見圖6。

圖6 02C星數(shù)據(jù)處理流程圖Fig．6 Flow chart of 02C data processing

3 應用效果

3．1 礦山開采地物識別與分析

在按照上述步驟處理好的02C星圖像中，地物紋理、色調等細節(jié)特征明顯，較易識別和解譯，可以較好地判別出不同礦種開采礦山的采場、中轉場地、固體廢棄物、礦山建筑和礦山道路等重要地物信息。對于中、大型露天開采礦山來說，還可以進一步辨識出采場內部的細節(jié)信息(例如階梯狀開采信息等)，以判斷礦山的開采狀態(tài)。圖7為鐵礦山和稀土礦山的影像特征。

圖7 露天礦山開發(fā)現(xiàn)狀影像特征Fig．7 Image features of mining status in open pit

3．2 02C星與SPOT5數(shù)據(jù)應用效果比較

1)小型建筑物(居民地)。02C星圖像能夠清晰地反映出城區(qū)內建筑分布、城區(qū)主要道路及建筑群等信息，但小路、建筑間隔等細節(jié)信息不如SPOT5圖像明顯(圖8)。

圖8 02C星與SPOT5圖像中城鎮(zhèn)影像對比Fig．8 Comparison between urban features in 02C and SPOT5 images

2)水體。在水系的影像特征上，02C星圖像中的水系亮度比SPOT5圖像中的高，但水系邊界不如SPOT5圖像中的明顯(圖9)。

圖9 02C星與SPOT5圖像中水系影像對比Fig．9 Comparison between river features in 02C and SPOT5 images

3)礦山建筑。02C星圖像能夠反映出礦山建筑物的位置、輪廓等信息，但其內部的色彩和紋理信息不如SPOT5圖像中的明顯(圖10)。

圖10 02C星與SPOT5圖像中礦山建筑影像對比Fig．10 Comparison between mine construction features in 02C and SPOT5 images

4)鐵礦采場。對于規(guī)模巨大的礦山，02C和SPOT5數(shù)據(jù)均能反映出鐵礦開采面信息以及開采梯度等細節(jié)信息。在02C星圖像中與上述信息有關的紋理比較平滑，顏色反差不大;但SPOT5圖像中的顏色、細節(jié)和邊界信息更加豐富，易于勾繪(圖11)。

圖11 02C星與SPOT5圖像中鐵礦采場影像對比Fig．11 Comparison between iron mining field features in 02C and SPOT5 images

5)尾礦庫。對于尾礦庫來說，02C和SPOT5數(shù)據(jù)均能清晰反映出其外部輪廓和內部信息，包括尾礦庫內部形態(tài)和邊界(圖12)。

圖12 02C星與SPOT5圖像中尾礦庫影像對比Fig．12 Comparison between tailing pound features in 02C and SPOT5 images

6)稀土礦。02C和SPOT5數(shù)據(jù)均能反映出稀土礦的開采位置、邊界以及沉淀池形狀等細節(jié)信息。在02C星圖像中與上述信息有關的紋理比較平滑，顏色反差不大;而SPOT5圖像中的顏色、細節(jié)和邊界信息更加豐富，易于勾繪(圖13)。

圖13 02C星與SPOT5圖像中稀土礦影像對比Fig．13 Comparison between rare earth mine features in 02C and SPOT5 images

7)非金屬礦山。02C和SPOT5數(shù)據(jù)都能明顯反映出礦山采場和道路的基本情況。SPOT5圖像中的礦山和道路邊界比02C星圖像中的略為清晰，采面邊界與周圍地物的反差更明顯(圖14)。

圖14 02C星與SPOT5圖像中非金屬礦影像對比Fig．14 Comparison between non－metallic mine features in 02C and SPOT5 images

4 應用實例

以河北承德多金屬礦區(qū)為例，研究基于02C星數(shù)據(jù)的礦山開發(fā)狀況遙感動態(tài)監(jiān)測情況。

4．1 實驗區(qū)與數(shù)據(jù)源

承德多金屬礦區(qū)位于河北省東北部，地跨承德縣、灤平縣和隆化縣，面積約388 km2;主要礦種有鐵礦、鉛礦、磷礦及其他非金屬礦產(chǎn)，開采方式以露天開采為主。

實驗區(qū)數(shù)據(jù)選取2013年2月20日獲取的02C星HR和MUX數(shù)據(jù)，經(jīng)正射糾正和數(shù)據(jù)融合等處理后為DOM數(shù)據(jù)，分辨率為2．36m;數(shù)據(jù)質量總體良好，全區(qū)沒有云覆蓋，滿足解譯要求(圖15)。

圖15 河北承德多金屬礦區(qū)示意圖(底圖為02C星HR和MUX數(shù)據(jù)融合后DOM圖像)Fig．15 Sketch map of polymetallic mining area in Chengde，Hebei Province

4．2 監(jiān)測結果與分析

4．2．1 礦山開發(fā)現(xiàn)狀調查

根據(jù)礦山采場、固體廢棄物等礦業(yè)活動影像標志并結合野外驗證情況，利用2013年獲取的02C星圖像，共解譯出各類礦山開發(fā)地物圖斑200個，其中開采面圖斑68個、中轉場地圖斑47個、固體廢棄物圖斑85個(圖16)。

圖16 礦山開發(fā)地物圖斑分布Fig．16 Distribution of mine exploitation pattern polygons

野外調查結果(表2)表明，從礦山開發(fā)狀況來看，2013年承德多金屬礦區(qū)內正在開采的礦山共68個(其中鐵礦66個、長石礦1個、膨潤土礦1個)，均為合法開采，開發(fā)秩序總體較好;從礦山開發(fā)占地情況來看，該礦區(qū)2013年礦山開采占地面積1 929．29 hm2，其中采場占地面積728．25 hm2，中轉場地占地面積 242．77 hm2，固體廢棄物面積958．27 hm2，礦山開采占地規(guī)模巨大，長期開采對區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成威脅。

表2 承德多金屬礦區(qū)2013年礦山開發(fā)狀況調查結果Tab．2 Field survey results of mining status in 2013 in Chengde

4．2．2 礦山開發(fā)狀況動態(tài)監(jiān)測

利用2013年02C星數(shù)據(jù)與2011年SPOT5數(shù)據(jù)對河北省承德礦區(qū)進行了2011—2013年間礦山開發(fā)狀況動態(tài)變化監(jiān)測，對2期衛(wèi)星數(shù)據(jù)的調查結果進行了統(tǒng)計和對比分析，共發(fā)現(xiàn)24個開采圖斑發(fā)生了變化，部分礦山地物的圖斑變化明顯(圖17)。

圖17 鐵礦采場變化Fig．17 Changes of iron mining area

從圖17可以看出，黃線圈定區(qū)域為2011年初始狀態(tài)下的鐵礦采場范圍，紅線圈定區(qū)域為2011—2013年間增加的鐵礦采場范圍，說明2011—2013年間鐵礦采場面積大幅度增加，開采活動相對劇烈。圖18反映了2011—2013年間鐵礦排土場的變化情況，圖19反映了鐵礦尾礦庫的面積也有所增加。

圖18 鐵礦排土場變化Fig．18 Changes of iron dump

圖19 鐵礦尾礦庫變化Fig．19 Changes of iron tailing pond

利用2期02C星數(shù)據(jù)進行的礦山開發(fā)狀況動態(tài)監(jiān)測結果表明，監(jiān)測區(qū)礦山開采活動劇烈，礦業(yè)開發(fā)占地有所增加，生態(tài)環(huán)境趨于惡化。2011—2013年間，監(jiān)測區(qū)范圍內共增加正在開采的鐵礦采場4處、正在利用的中轉場地8處、固體廢棄物12處;礦山占地面積共增加468．81 hm2，均為鐵礦用地，其中礦山采場面積增加83．68 hm2、中轉場地面積增加46．04 hm2、固體廢棄物面積增加 339．09 hm2。隨著礦山占地的不斷增加，礦山周圍的生態(tài)環(huán)境勢必趨于惡化，特別是固體廢棄物的集中分布和長期露天堆放，造成土壤污染和水土流失，會導致局部地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，嚴重威脅生態(tài)環(huán)境平衡。

5 結論

1)在收集的ZY－1 02C星HR數(shù)據(jù)中，部分HR數(shù)據(jù)的質量不太穩(wěn)定，存在明顯的條帶噪聲或數(shù)據(jù)丟失，影響了使用。

2)在02C星數(shù)據(jù)處理流程中，需要對HR1與HR2分別進行2次正射糾正，再加上數(shù)據(jù)拼接和波段配準等，相比其他數(shù)據(jù)來說，成倍增加了數(shù)據(jù)處理的工作量。

3)在對HR1和HR2數(shù)據(jù)進行拼接過程中，為了消除重疊區(qū)內的像元錯位和黑邊現(xiàn)象，需要單獨對重疊區(qū)進行羽化處理。

4)02C星圖像質量總體良好，影像清晰，地類層次分明，紋理信息較為豐富;但紋理較平滑，邊界較模糊，不利于邊界勾繪。

5)在1∶5萬礦山遙感監(jiān)測中，02C星圖像能較好地反映出開采面、開采點、中轉場、礦山建筑等礦山地物類型;不足之處是地物的紋理信息較平滑，礦山地物的邊界相對模糊，不利于地物邊界的圈定，增加了室內解譯的難度，需要加大野外工作量確定地類邊界。

6)河北承德多金屬礦區(qū)、江西尋烏稀土礦區(qū)等實驗區(qū)的1∶5萬礦山遙感監(jiān)測表明，02C星數(shù)據(jù)能夠達到1∶5萬礦山遙感監(jiān)測的要求。

7)與國外同類衛(wèi)星高昂的數(shù)據(jù)費用相比，02C星的性價比優(yōu)勢明顯。使用02C星數(shù)據(jù)進行礦山遙感監(jiān)測，既能滿足1∶5萬礦山遙感監(jiān)測要求，又可大大降低監(jiān)測成本，經(jīng)濟效益顯著。

［1］ 聶洪峰，楊金中，王曉紅，等．礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測技術問題與對策研究［J］．國土資源遙感，2007，19(4):11－13．doi:10．6046/gtzyyg．2007．04．03．Nie H F，Yang JZ，Wang X H，et al．The problems in the remote sensing monitoring technology for the exploration of mineral resources and the countermeasures［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2007，19(4):11－13．doi:10．6046/gtzyyg．2007．04．03．

［2］ 尚 慧，倪萬魁．石嘴山礦區(qū)地表環(huán)境動態(tài)變化遙感監(jiān)測［J］．國土資源遙感，2013，25(2):113－120．doi:10．6046/gtzyyg．2013．02．20．Shang H，NiW K．Remote sensing monitoring of dynamic changes of surface environment in Shizuishan mining area［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2013，25(2):113－120．doi:10．6046/gtzyyg．2013．02．20．

［3］ 方雪娟，丁 鐳，張 志．大冶陳貴鎮(zhèn)小型尾礦庫分布特征及其環(huán)境影響分析［J］．國土資源遙感，2013，25(1):155－159．doi:10．6046/gtzyyg．2013．01．27．Fang X J，Ding L，Zhang Z．An analysis of distribution characteristics and environmental effect of small tailing ponds in Chengui town，Daye［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2013，25(1):155－159．doi:10．6046/gtzyyg．2013．01．27．

［4］ 郝利娜，張 志，何文熹，等．鄂東南尾礦庫高分辨率遙感圖像識別因子研究［J］．國土資源遙感，2012，24(3):154－158．doi:10．6046/gtzyyg．2012．03．27．Hao L N，Zhang Z，He W X，et al．Tailings reservoir recognition factors of the high resolution remote sensing image in southeastern Hubei［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2012，24(3):154－158．doi:10．6046/gtzyyg．2012．03．27．

［5］ 南竣祥，趙志芳，洪友堂，等．云南宣威煤礦開發(fā)遙感調查研究［J］．國土資源遙感，2012，24(2):121－124．doi:10．6046/gtzyyg．2012．02．22．Nan JX，Zhao Z F，Hong Y T，et al．Remote sensing investigation of coalmines in Xuanwei of Yunnan Province for their development［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2012，24(2):121－124．doi:10．6046/gtzyyg．2012．02．22．

［6］ 孫家波，楊建宇，張 超，等．應用“資源一號”02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)的模擬真彩色技術［J］．國土資源遙感，2013，25(4):33－39．doi:10．6046/gtzyyg．2013．04．06．Sun JB，Yang JY，Zhang C，etal．Simulating true color technology applied to“ZY－1”02C satellite［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2013，25(4):33－39．doi:10．6046/gtzyyg．2013．04．06．

［7］ 欒卓然，周智勇，路 麗，等．冀中平原區(qū)磚瓦粘土開采現(xiàn)狀及生態(tài)環(huán)境遙感調查［J］．國土資源遙感，2013，25(4):143－146．doi:10．6046/gtzyyg．2013．04．23．Luan Z R，Zhou Z Y，Lu L，et al．Remote sensing survey of brick clay exploitation situation and eco－environment of central Hebei(Jizhong)plain［J］．Remote Sensing for Land and Resources，2013，25(4):143－146．doi:10．6046/gtzyyg．2013．04．23．

［8］ 胡鳳偉，胡龍華，李 濤，等．資源一號02C衛(wèi)星PMS數(shù)據(jù)處理方法研究［J］．華北科技學院學報，2012，9(4):40－44．Hu FW，Hu L H，Li T，et al．The discussion of processing method of ZY－1 02C PMS remote sensing image data［J］．Journal of North China Institute of Science and Technology，2012，9(4):40－44．

［9］ 文雄飛，陳蓓青，申邵洪，等．資源一號02C衛(wèi)星P/MS傳感器數(shù)據(jù)質量評價及其在水利行業(yè)中的應用潛力分析［J］．長江科

學院院報，2012，29(10):118－121．

Wen X F，Chen B Q，Shen SH，et al．Image quality evaluation for ZY－1 02 C satellite P/MSsensors and the potential of its application in water conservancy［J］．Journal of Yangtze River Scientific Research Institute，2012，29(10):118－121．

［10］ 周 亦，武 娟，李 琦，等．“資源一號”02C衛(wèi)星影像在土地利用變化信息發(fā)現(xiàn)中的試驗與分析［J］．礦產(chǎn)勘查，2012，3(5):688－694．Zhou Y，Wu J，LiQ，et al．Test and analysis for detecting land use change by using CBERS－02C satellite image［J］．Mineral Exploration，2012，3(5):688－694．

［11］ 陳雪洋，袁 超．ZY－1 02C衛(wèi)星影像融合方法評價［J］．測繪

與空間地理信息，2013，36(2):50－53．

Chen X Y，Yuan C．Data fusion evaluation of ZY－1 02C satellite images［J］．Geomatics and Spatial Information Technology，2013，36(2):50－53．