基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的礦區(qū)地形更新方法探討

摘 要：隨著礦區(qū)開采深度的增加，地表和地下地質(zhì)條件都發(fā)生了很大的變化。礦區(qū)地形更新是針對礦山生產(chǎn)深入了解地質(zhì)地形的常規(guī)手段。因此，迫切需要開展此方面的研究工作。利用測繪遙感技術(shù)和輔助數(shù)據(jù)，為礦區(qū)地形的更新方法研究工作的開展提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技術(shù)支持，從而快速、準(zhǔn)確地獲取礦山地質(zhì)環(huán)境信息的知識。以河南某煤礦為例進行高分辨率數(shù)據(jù)地形更新方法的研究。主要內(nèi)容如下：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理（幾何校正，輻射校正）；（2）采用拉普拉斯濾波算術(shù)結(jié)合腐蝕操作和邊緣檢測技術(shù)對高分辨率QUICKBIRD融合數(shù)據(jù)進行半自動或自動提取技術(shù)提取房屋、道路。

關(guān)鍵詞：礦區(qū)；地形更新；幾何校正；邊緣檢測

引言

據(jù)調(diào)查資料可知，目前我國已經(jīng)成為礦產(chǎn)品生產(chǎn)和消費大國，礦山資源開采是我國開發(fā)礦產(chǎn)資源最主要的方法，是指能夠單獨從事采掘礦石的生產(chǎn)經(jīng)營單位開發(fā)礦產(chǎn)資源的過程[1]。隨著開采深度的增加，地表和地下地質(zhì)條件都發(fā)生了很大的變化。地質(zhì)和地形數(shù)據(jù)在時間空間都非常得滯后和缺乏，并且調(diào)查大多依賴于常規(guī)方法，如手動測量來更新地形圖。

地形測圖是為城市、礦區(qū)及各種工程提供不同比例尺的地形圖，以滿足城鎮(zhèn)規(guī)劃和各種經(jīng)濟建設(shè)的需要[2]?，F(xiàn)有的問題是，工作周期長，資金投入大，人的因素等，制約著更新速度，從而制約了對礦山生產(chǎn)所依賴的地質(zhì)地形的深入了解。這種情況下，很難滿足各種礦區(qū)生產(chǎn)的要求，對礦業(yè)生產(chǎn)保障和技術(shù)發(fā)展造成了很大影響。

文章通過遙感數(shù)據(jù)與技術(shù)來探討和解決所面臨的問題。遙感技術(shù)作為人類研究地球資源環(huán)境的一種技術(shù)手段，遙感圖像計算機分類是遙感技術(shù)應(yīng)用的重要組成部分[3]。近年來許多學(xué)者對圖像分類進行了大量的研究和探索，并提出了多種方案。如Huang等人[4]通過獲取圖像顏色的空間相關(guān)性等信息，通過用分類樹來對圖像進行分類。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)通常用來分析地質(zhì)構(gòu)造的空間分布格局，一般作為蝕變識別的顯著手段。然而，這些數(shù)據(jù)是唯一的信息來源，并且是“信息”和“噪音”的混合物。從遙感數(shù)據(jù)提取、處理、分析信息是要提供有用的信息的必要手段，為了快速準(zhǔn)確的獲取礦山環(huán)境信息知識，以及有效獲取關(guān)于的礦山資源的地形特性數(shù)據(jù)，以達到安全生產(chǎn)、合理利用和地形資源保護，迫切需要開展這方面的研究工作。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

幾何校正：衛(wèi)星傳感器在成像過程中會受到諸如遙感平臺位置和運動狀態(tài)變化，地形起伏，地球表面曲率，大氣折射，地球自轉(zhuǎn)等因素的影響，使得所獲取的圖像在幾何位置上發(fā)生了變化，產(chǎn)生行列不均勻，像元大小與地面大小對應(yīng)不準(zhǔn)確，地物形狀不規(guī)則變化等畸變[5]。所以要對高分辨率遙感數(shù)據(jù)進行幾何校正。地形圖也存在一定的變形，并且需要和遙感圖像進行坐標(biāo)吻合，也需要進行幾何校正。

2 研究方法

信息提取實驗。

2.1 canny算法直接提取

傳統(tǒng)解決減少邊緣效應(yīng)的方法是，對圖像進行傅立葉變換，使其邊界平滑。目的是得到一個初始信息，如圖3所示。圖像邊緣提取主要是測試提取效果。選取一部分?jǐn)?shù)據(jù)來進行實驗，MATLAB實現(xiàn)如下：

可以看出在各種信息混合圖中，建筑物和道路信息并不明顯。

2.2 拉普拉斯濾波算法與腐蝕操作相結(jié)合

由于地形圖的亮度是用具有一定范圍的數(shù)值表示的，每個特征值對應(yīng)于不同亮度。因為建筑物和道路是相同的材料，因此，建筑物和道路的光譜特性和亮度值相似，即主要集中在一個特定的強度范圍。因此，利用建筑物和道路的亮度值來提取所述圖像中的主要建筑物和道路信息。然而，由于各種因素的影響，該圖像具有“不同的特征存在相同的頻譜”的現(xiàn)象，存在建筑和道路的噪音，所以通過邏輯和腐蝕操作等過濾器去除建筑物和道路信息的噪聲。最后，邊緣提取操作是為得到更清晰的建筑和道路信息的圖像，進而得到建筑物和道路的邊緣信息。

實施步驟和MATLAB實現(xiàn)：

步驟1：讀取圖像，把它的值賦給指針F。F=imread（'lwsj.tif'）； %讀取圖像。

步驟2：根據(jù)統(tǒng)計算法獲得的圖像中道路的亮度范圍，在圖像中獲得道路信息。并且將提取的信息分配給指針dr，結(jié)果是二值圖像，該圖像其可以通過亮度反轉(zhuǎn)以獲得二進制圖像fz。

4 結(jié)束語

本研究是通過高分辨率數(shù)據(jù)更新河南某礦區(qū)的地形。利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)影像自動識別和提取建筑目標(biāo)，是一個非常棘手的問題，需要許多人經(jīng)過長時間的不斷努力才能實現(xiàn)。信息提取包括很多內(nèi)容，比如，從陸地環(huán)境中提取衛(wèi)星觀測需要使用的定量模型來解釋收集在空間中的輻射數(shù)據(jù)信息[6]，基于衍射增強成像CT重建肝臟的圖像的信息提取。

實驗表明了從高分辨率數(shù)據(jù)快速獲取地面數(shù)據(jù)的現(xiàn)有潛力。從不同的相位和分辨率的圖像中提取信息，可以長期更新多種穩(wěn)定性的具有不同分辨率的地形數(shù)據(jù)，為不同規(guī)模地形圖的更新提供了新的途徑，使礦山地形實現(xiàn)持續(xù)更新成為可能。

參考文獻

[1]李勝豐.淺談礦山測量技術(shù)的創(chuàng)新[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā)，2014（19）：1.

[2]周曉林，等.測繪工程施工現(xiàn)場操作技術(shù)規(guī)范與執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)實用手冊[M].吉林：銀聲音像出版社，2004.

[3]孫家檳.遙感原理與方法[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2003.

[4]Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory[M].New York Spring-Verlag，1995.

[5]馬廣彬，章文毅，陳甫.圖像幾何畸變精糾正研究[J].計算機工程與應(yīng)用，2007（9）.

[6]Michel M. Verstraete， Bernard Pinty and Ranga B. Myneni， “Potential and limitations of information extraction on the terrestrial biosphere from satellite remote sensing”， 22 February 1999.

作者簡介：孫彥花（1986-），女，籍貫：山東省嘉祥縣，主要研究方向：遙感科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用。