激光雷達技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用

呂國屏，廖承銳，高媛赟，徐雁南 ，李海東②

(1.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037；2.環(huán)境保護部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042；3.南京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，江蘇 南京 210037)

激光雷達技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用

呂國屏1,2,3，廖承銳1,2,3，高媛赟2，徐雁南1,3①，李海東2②

(1.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037；2.環(huán)境保護部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042；3.南京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，江蘇 南京 210037)

傳統(tǒng)遙感技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中存在無法獲取垂直結(jié)構(gòu)、精度較低和時效性較差等劣勢，激光雷達(LiDAR)具有主動性強、穿透性強、掃描速度快和精度高等特點，可以彌補傳統(tǒng)遙感技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的不足?；诖耍P者通過對礦山生態(tài)環(huán)境問題進行分類，介紹了LiDAR技術(shù)的原理、類型與特點，在與傳統(tǒng)遙感技術(shù)進行對比分析的基礎(chǔ)上，探討了LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性，以及在典型礦山生態(tài)環(huán)境指標監(jiān)測中的應(yīng)用潛力。結(jié)果表明：LiDAR技術(shù)可用于監(jiān)測礦山生態(tài)完整性損失、土地損毀、自然侵蝕等類型的大部分指標，且比傳統(tǒng)光學(xué)遙感精度高，在植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方面具有明顯優(yōu)勢；對各指標提取的適用性，因礦山規(guī)模及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的精度要求而存在一定差異；地基LiDAR數(shù)據(jù)不僅可作為光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的補充數(shù)據(jù)源，而且通過與機載LiDAR相結(jié)合，可以滿足高精度和較大范圍植被結(jié)構(gòu)參數(shù)提取的需求。

激光雷達(LiDAR)；礦山；植被垂直結(jié)構(gòu)；生態(tài)環(huán)境監(jiān)測；傳統(tǒng)遙感技術(shù)

礦產(chǎn)資源開發(fā)導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境損害問題主要包括土地損毀、生態(tài)完整性破壞、水土流失/土地荒漠化和環(huán)境污染等[1-2]。自20世紀70年代開始,礦山生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測一直是國內(nèi)外研究的熱點問題,一些學(xué)者利用多光譜數(shù)據(jù)對礦區(qū)植被變化和污染信息[3]、地面沉陷[4]和開采環(huán)境動態(tài)[5]等進行監(jiān)測;另一些學(xué)者則利用高光譜遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測礦區(qū)重金屬和黏土導(dǎo)致的水污染[6]、植被污染和土壤污染等[7];還有一些學(xué)者綜合運用多光譜和高光譜數(shù)據(jù)開展了礦山生態(tài)環(huán)境損害的單指標或多指標監(jiān)測[8]。上述研究多基于人工目視解譯方法或基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用性探索,監(jiān)測指標缺乏系統(tǒng)性,尚未建立一套完整有效的礦山生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測體系。同時,由于礦山生態(tài)環(huán)境問題復(fù)雜多樣,傳統(tǒng)遙感技術(shù)僅依靠地物的光譜信息監(jiān)測各項指標,受時空分辨率的結(jié)構(gòu)性限制,導(dǎo)致很多微地形無法精確識別或者獲取的數(shù)據(jù)精度較低,特別是在植被結(jié)構(gòu)信息提取方面,僅開展了水平方向上的植被覆蓋研究,無法獲取植被的垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)。

激光雷達(light detection and ranging,LiDAR)由20世紀70年代美國太空總署(NASA)研發(fā),是繼GPS應(yīng)用以來遙感界的又一項技術(shù)革命[9]。LiDAR具有主動性強、穿透性強、掃描速度快、實時性強和精度高等特點。目前,LiDAR技術(shù)已被應(yīng)用于基礎(chǔ)測繪[10]、數(shù)字城市、工程測量、文物保護和變形監(jiān)測等領(lǐng)域[10-13]。LiDAR掃描可以獲取三維點云數(shù)據(jù),精度達到毫米級[14],在礦區(qū)高精度數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)和植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方面具有獨特優(yōu)勢。目前,關(guān)于LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用研究較少,且集中在某一指標的監(jiān)測,例如邊坡穩(wěn)定性、開采沉陷、矸石山復(fù)墾等[15-18]。為此,筆者從露天開采和地下開采所導(dǎo)致的不同礦山生態(tài)環(huán)境問題入手,全面分析了LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性,探討了LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)完整性損失、土地損毀和土壤侵蝕3大類指標參數(shù)提取中的應(yīng)用潛力,以期為加強礦山生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測提供新方法,為礦山生態(tài)保護與修復(fù)提供高精度的數(shù)據(jù)支撐。

1 礦山生態(tài)環(huán)境問題與傳統(tǒng)遙感監(jiān)測

1.1 礦山生態(tài)環(huán)境問題的分類

礦山地質(zhì)環(huán)境是生態(tài)環(huán)境的重要組成部分。不同開采方式造成的礦山生態(tài)環(huán)境問題的差別較大[19]。一般來講,露天開采相比于地下開采會帶來更大的地面擾動和土地損毀,地下開采相對露天開采會帶來更嚴重的水資源破壞和地面沉陷[20]。

露天采礦過程需要大范圍剝離土層和巖體,會摧毀地表植被和自然生態(tài)系統(tǒng),造成嚴重的土地挖損和排土/巖場占壓土地[1,21]。土地損毀的形式一般包括采場、排土場、尾礦庫、工礦建設(shè)用地及道路占地等[22]。露天開采不僅影響礦山邊坡穩(wěn)定性,造成滑坡、泥石流和土壤侵蝕等,而且堆放的廢棄物會造成揚塵污染或?qū)ν寥篮退w造成污染[23]。露天開采會破壞原始地形地貌,影響生態(tài)系統(tǒng)完整性。

礦山地下開采會帶來復(fù)雜的生態(tài)環(huán)境問題[1]。就類型而言,開采沉陷可分為冒落式、沉陷式、地塹式3種類型。作為一種人為的地質(zhì)災(zāi)害,地下開采會產(chǎn)生地下采空區(qū)、地表沉陷、崩塌或地裂縫等不同于露天開采的土地損毀,不僅影響耕地和建筑物,而且破壞地表植被生長[19]。地下開采需要大規(guī)模排抽地下水,不僅造成礦坑排水的二次污染,而且使得地下水系不同程度地遭到破壞,形成地下水疏干區(qū)或降落漏斗,導(dǎo)致地下水位下降,嚴重的可導(dǎo)致地表植被枯萎。

1.2 傳統(tǒng)遙感在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中存在的問題

西方發(fā)達國家在20世紀70年代已將先進的遙感技術(shù)應(yīng)用于礦山環(huán)境綜合監(jiān)測。我國的相關(guān)工作起步較晚,20世紀90年代后期才將其應(yīng)用于礦山土地復(fù)墾和恢復(fù)治理等工作,但發(fā)展迅速。2014年至今,環(huán)境保護部南京環(huán)境科學(xué)研究所等單位依托國家科技基礎(chǔ)性工作專項“西部重點礦區(qū)土地退化因素調(diào)查”,運用多種先進遙感技術(shù)實現(xiàn)了更多的礦山生態(tài)環(huán)境指標監(jiān)測[1]。比如,一些學(xué)者利用多光譜數(shù)據(jù)(TM、OLI、MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品等)分析礦區(qū)土地退化特征及其驅(qū)動因素[24]、礦山開采帶來的土壤侵蝕問題和對植被的影響[25-26]、泥石流災(zāi)害的潛在危險性等[27];還有一些學(xué)者利用高分辨率數(shù)據(jù)(WorldView、ZY-3、國產(chǎn)高分數(shù)據(jù)等)分析了礦區(qū)地裂縫對植被覆蓋的影響[28],調(diào)查礦區(qū)土地退化人為影響因素[29],估算礦區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力[30];更多的學(xué)者開始綜合利用多種遙感數(shù)據(jù)源監(jiān)測礦區(qū)土地退化的各類指標,如白淑英等[31-32]利用Landsat多光譜影像結(jié)合Quikbird高分辨率影像,分析了內(nèi)蒙古草原礦區(qū)和白云鄂博礦區(qū)的土地退化特征,陶文曠等[33]利用TM和MODIS影像分析了開采沉陷區(qū)植被擾動響應(yīng)的時間特征。

然而,基于傳統(tǒng)遙感技術(shù)開展的礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作,多以大范圍、單一指標的調(diào)查為目的,缺乏從礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測指標方面進行系統(tǒng)的理論與方法研究,且存在以下不足:(1)無法獲取垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)。不僅用于評估分析的指標較少,而且主要限于水平方向的土地損毀、植被破壞等地表生態(tài)過程監(jiān)測,無法實現(xiàn)植被垂直結(jié)構(gòu)和礦山高精度DEM的獲取。(2)監(jiān)測精度較低。以地表的相關(guān)類型、范圍、面積等指標為主,時空精度、應(yīng)用層次及定量化程度依然較低。(3)滯后性。礦山環(huán)境管理要求及時掌握第一手基礎(chǔ)數(shù)據(jù),基于傳統(tǒng)遙感技術(shù)無法第一時間發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境問題,而是通過各種滯后的人為(舉報/報道/技術(shù)報告等)發(fā)現(xiàn)。可以看出,傳統(tǒng)遙感技術(shù)由于受時空分辨率和結(jié)構(gòu)性設(shè)計的影響,難以滿足礦山生態(tài)環(huán)境綜合監(jiān)測的要求,亟需研發(fā)一種高精度、主動性強的新技術(shù),有針對性地彌補傳統(tǒng)遙感手段在垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方面的不足。

2 LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用研究

2.1 LiDAR的技術(shù)原理

LiDAR是利用激光測距原理確定目標空間位置的新型測量儀器,屬于主動遙感。按工作方式,可將LiDAR系統(tǒng)分為脈沖式、相位式和光學(xué)三角式,目前使用最多的是脈沖式激光雷達[34]。脈沖式激光雷達一般采用儀器自定義的坐標系(圖1),其中,X和Y軸互相垂直并都在橫向掃描面內(nèi),Z軸與橫向掃描面垂直,在激光測距系統(tǒng)獲取目標距離S的同時,還獲取了激光脈沖的水平方向角α和垂直方向角β、目標的反射強度信息等觀測數(shù)據(jù),角度信息配合距離,可以得到掃描點的三維坐標信息,如式(1),三維點可表示為(x,y,z,I)[35],其中,I為目標的反射強度。

(1)

圖1 掃描儀三維坐標系[35]Fig.1 Coordinate system of the three dimensional LiDAR scanner

按照工作平臺和空間位置,LiDAR可以分為以下3類:

(1)機載激光雷達(airborne LiDAR,A-LiDAR)包括激光測距系統(tǒng)、位置姿態(tài)系統(tǒng)(POS)、控制系統(tǒng)及載機平臺。優(yōu)點是速度快且尺度大,掃描定位的絕對精度可達10 cm,最大飛行高度為6 000 m,掃描帶寬為1.8 km,視場角為20°～40°[36]。例如,加拿大的ALTM3100、美國的ALS50。

(2)地基激光雷達(terrestrial LiDAR,T-LiDAR)可分為固定式和移動式2種,移動式如車載激光雷達,固定式激光雷達由激光掃描儀、數(shù)碼相機、筆記本電腦及電源組成。該雷達的優(yōu)點是可以快速采集一定范圍內(nèi)高密度的點云數(shù)據(jù),具有良好的野外操作性。大多數(shù)T-LiDAR采用脈沖式測距,最大掃描距離可達數(shù)百米甚至上千米,掃描精度達到毫米級。如美國FARO Laser Scanner Focus3DX 330、中國HS650高精度三維激光掃描儀等。

(3)便攜式激光雷達又稱手持型激光雷達,一般用于測量較小的目標,測距較短,通常不超過10 m,優(yōu)點是攜帶方便,測速快,精度可達0.03 mm[37]。

2.2 LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性

礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測包括生態(tài)破壞、環(huán)境污染和自然侵蝕等方面的調(diào)查指標[1]。由表1可知,LiDAR技術(shù)可以提取生態(tài)完整性損失類的大部分指標、土地損毀類的全部指標、自然侵蝕類的全部指標，但無法獲取土壤元素污染類、土壤養(yǎng)分類和水污染類指標。

由對LiDAR技術(shù)和傳統(tǒng)遙感技術(shù)在提取礦山生態(tài)環(huán)境信息方面的對比分析可知,LiDAR點云數(shù)據(jù)可以對礦山進行高精度的三維建模,能顯著提高土地損毀類指標的提取精度。在生態(tài)完整性損失類指標中,植被覆蓋度和植被破壞面積的監(jiān)測是傳統(tǒng)遙感技術(shù)和LiDAR均能實現(xiàn)的,但傳統(tǒng)遙感技術(shù)只能獲取水平尺度上的覆蓋度,很難區(qū)分林下的灌草覆蓋度,而林下灌草是反映生態(tài)服務(wù)功能的重要組成部分。LiDAR技術(shù)在植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)信息提取方面具有獨特優(yōu)勢,可以彌補傳統(tǒng)遙感技術(shù)只能提取植被水平結(jié)構(gòu)參數(shù)的不足。在土壤侵蝕類指標中,傳統(tǒng)遙感技術(shù)雖然廣泛應(yīng)用于區(qū)域水土流失監(jiān)測,但存在精度低、有些指標(比如沙丘表面的沙波紋、溝蝕發(fā)育等)無法獲取等缺點,LiDAR特別是T-LiDAR點云數(shù)據(jù)可用于精確測算坡面土壤侵蝕發(fā)育狀況、沙丘體積、紋理等,數(shù)據(jù)精度高,操作便捷,可以實現(xiàn)傳統(tǒng)遙感技術(shù)無法實現(xiàn)的高時空分辨率的微地形信息提取。

2.3 在典型礦山生態(tài)環(huán)境指標監(jiān)測中的應(yīng)用潛力

2.3.1 數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

利用LiDAR技術(shù)進行礦山生態(tài)環(huán)境指標參數(shù)信息的提取流程見圖2?？梢钥闯?首先,通過地基或機載LiDAR掃描可以獲取三維點云數(shù)據(jù),之后,需要進行不同測站數(shù)據(jù)的拼接、去噪、濾波、制作DEM等數(shù)據(jù)預(yù)處理。LiDAR三維點云數(shù)據(jù)不但可以用來重建三維模型,分析目標礦山的結(jié)構(gòu)特征，而且可以進行全面的數(shù)據(jù)處理,以提取礦山目標結(jié)構(gòu)的幾何信息,例如長度、面積、體積、重心、結(jié)構(gòu)形變、結(jié)構(gòu)位移及變化關(guān)系。

對于土地損毀類指標,需將掃描獲得的目標物的三維點云數(shù)據(jù)進行去噪,利用LiDAR點云數(shù)據(jù)處理軟件計算地面高度處的截面積,即為各目標物的占地面積。

表1 LiDAR技術(shù)和傳統(tǒng)遙感技術(shù)在提取礦山生態(tài)環(huán)境信息方面的對比分析

Table 1 Comparison of the LiDAR technique with the traditional RS method in extracting eco-environment indices of mining areas

指標類型 調(diào)查指標 適用性LiDAR傳統(tǒng)遙感生態(tài)完整性損失類植被覆蓋度植被破壞面積垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)(樹高、葉面積密度、冠層垂直高度廓線)×土地損毀類露天挖損土地面積地下采空區(qū)面積××塌陷地面積排土場占地面積矸石占地面積尾礦庫占地面積土壤侵蝕類水力侵蝕(坡度、坡長、侵蝕深度、面蝕、溝蝕)×風(fēng)力侵蝕(沙丘高度、沙丘長寬、沙波紋深度、沙丘位移量)×

√表示適用,×表示不適用。

圖2 基于LiDAR技術(shù)的礦山生態(tài)環(huán)境指標參數(shù)信息提取流程Fig.2 Flowchart of the extraction of eco-environment indices of mining areas using the LiDAR technique

對于生態(tài)完整性損失類指標,通過對LiDAR三維點云數(shù)據(jù)進行濾波處理,可獲得冠層高度模型(canopy height model,CHM)并計算平均樹高;利用回歸分析或柵格運算可獲得植被覆蓋度;結(jié)合多光譜或高光譜數(shù)據(jù)對植被進行分類,通過多時相數(shù)據(jù)對比可獲得不同類型植被的破壞面積等。

對于土壤侵蝕類指標,需將掃描獲取的三維點云數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件,生成高精度DEM,將不同時相獲取的DEM進行疊加分析,獲得水力侵蝕造成的坡面變化、風(fēng)力侵蝕造成的沙丘變化等信息。

2.3.2 生態(tài)完整性損失類指標提取

包括水平方向的植被覆蓋度和植被破壞面積,以及垂直方向的樹高、葉面積密度和冠層高度廓線等參數(shù)。在森林群落中,從上到下是由喬木樹冠層、下木層、灌木層、草本植物層和苔蘚等構(gòu)成。用來表達植被垂直結(jié)構(gòu)的參數(shù)主要有樹高、葉面積密度(leaf area density,LAD)和冠層高度廓線(canopy height profile,CHP)等。

(1)植被覆蓋度?；贚iDAR技術(shù)提取植被覆蓋度有2種方法:一種是利用CHM直接提取;另一種是將三維點云數(shù)據(jù)進行歸一化后直接提取。目前,已有學(xué)者利用LiDAR數(shù)據(jù)成功反演得到森林冠層覆蓋度[38]和農(nóng)作物覆蓋度[39],取得了較好效果。李丹[40]利用T-LiDAR三維點云數(shù)據(jù)進行濾波處理,求得CHM,采用統(tǒng)計回歸方法從喬木、小樹、灌木和苗圃共30塊樣地中提取出植被覆蓋度,喬木的估測精度達83.9%。王安[41]對CHM進行柵格運算獲取了冬小麥的覆蓋度,與實測數(shù)據(jù)一致性較高。

(2)植被破壞面積。研究表明,僅使用LiDAR數(shù)據(jù)可以將植被和非植被相區(qū)分,但很難進一步對地物進行細分;進行礦山植被和土地覆蓋分類(林地、草地、農(nóng)田等),以及破壞面積提取,需將LiDAR數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)融合[42]。針對溫帶森林樹種分類,劉麗娟等[43]將A-LiDAR與高光譜數(shù)據(jù)融合,得到了較好結(jié)果,與僅使用高光譜數(shù)據(jù)相比,提高了溫帶樹種分類的精度。CHEN等[44]和SASAKI等[45]則對土地利用類型和樹種進行分類,精度均比光學(xué)遙感高。鑒于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的復(fù)雜性,建議使用多時相的A-LiDAR與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合的方法,以提取林地、草地和農(nóng)田的分布信息,進而得出礦區(qū)植被破壞面積。

(3)樹高。LiDAR獲得的數(shù)據(jù)可分為離散點云數(shù)據(jù)和全波形數(shù)據(jù),前者光斑直徑通常小于1 m,離散記錄大量激光回波數(shù)據(jù);后者能連續(xù)記錄光斑回波波形[46]。使用離散LiDAR點云數(shù)據(jù)測量樹高有2種方法:一種是直接從點云提取參數(shù);另一種是將點插值成柵格,得到植被CHM后測得平均樹高。構(gòu)建CHM是目前廣泛應(yīng)用的一種方法。首先,對獲取的三維點云數(shù)據(jù)進行濾波和內(nèi)插處理,得到數(shù)字地形模型(digital terrain model,DTM)和數(shù)字地表模型(digital surface model,DSM),然后用DTM減去DSM得到CHM,即得到平均樹高。使用全波形數(shù)據(jù)測量樹高,可以通過起始回波信號與最后一個回波信號的差值得到[47]。

(4)LAD。LAD指在某一冠層高度處單位體積內(nèi)參與光合作用的葉子單面面積的總和[48]。LAD可彌補葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)在垂直方向上的不足,LAD不僅隨高度變化,還受樹種、生長階段和環(huán)境因素的影響[49]。LAD的獲取方法有2種:一是利用間隙率理論,建立LAD與間隙率之間的關(guān)系;二是利用HOSOI等[50]提出的冠層分析(voxel-based canopy profiling,VCP)方法,建立LAD與激光接觸每層冠層葉片的概率之間的關(guān)系。基于間隙率理論,TAKEDA等[51]通過改變T-LiDAR發(fā)射角度,獲取2個觀測天頂角方向上的間隙率,得到日本落葉針葉林LAD的最優(yōu)化解?；赩CP方法,HOSOI等[52]利用T-LiDAR數(shù)據(jù)提取了小麥不同生長階段的LAD曲線,精度為45%;VAN DER ZANDE等[53]通過考慮陰影對估測結(jié)果的影響,將精度提高10%～20%。

(5)CHP。CHP表示冠層內(nèi)所有組分的表面積(包括葉片和木質(zhì)部分)隨高度變化的函數(shù),可通過全波形數(shù)據(jù)進行提取。全波形數(shù)據(jù)記錄了地面到冠層頂部的激光回波信號,且回波波形與冠層垂直分布密切相關(guān);還完整記錄了冠層組分表面垂直投影的反射,根據(jù)這些中間截面的回波可以部分重建林分冠層的垂直結(jié)構(gòu)[49]。利用全波形數(shù)據(jù)提取CHP主要基于MarArthur-Horn理論,隨后有學(xué)者修正了MarArthur-Horn方法[54],實現(xiàn)了利用A-LiDAR回波信號提取CHP曲線?，F(xiàn)已有一些軟件支持基于LiDAR的植被垂直參數(shù)信息提取,如Tiffs 和SLICER IMH處理系統(tǒng)等,將LiDAR數(shù)據(jù)導(dǎo)入,可實現(xiàn)LiDAR信號向CHP曲線的轉(zhuǎn)化[49]。

2.3.3 土地損毀類指標提取

不同開采方式對礦山生態(tài)環(huán)境的影響,有共性問題,也有明顯不同之處,但LiDAR技術(shù)均能實現(xiàn)礦山土地損毀類指標的高精度監(jiān)測。在參數(shù)信息提取方面,LiDAR的優(yōu)勢在于可以基于LiDAR掃描獲取的目標物三維點云數(shù)據(jù),在進行拼接、去噪、濾波處理的基礎(chǔ)上,制作高精度DEM,以及在任意高程處對目標物進行截取,得到截面積[18],從而獲取尾礦庫、矸石山、排土場、塌陷地、露天采場等地相關(guān)指標的現(xiàn)狀與分布情況。此外,基于2期或多期DEM,可以實現(xiàn)礦山土地損毀類指標參數(shù)的動態(tài)監(jiān)測,從而獲取礦山土地損毀類型和面積的變化情況。值得注意的是,對于不同類型指標的參數(shù)信息提取,DEM數(shù)據(jù)的最佳分辨率差別可能較大[55],分辨率越高,精度越大,但需要的數(shù)據(jù)量越大，處理時間越長。例如,對井工開采導(dǎo)致的地面沉陷進行監(jiān)測,由以傳統(tǒng)遙感技術(shù)為數(shù)據(jù)源提取的DEM獲得的地面沉降精度只能達到米級。有研究者利用資源二號衛(wèi)星影像得到的DEM提取地面沉降,1期影像的精度為±10 m,2期影像精度為±6 m,難以滿足高精度監(jiān)測的需要。因此,確定提取土地損毀參數(shù)的DEM數(shù)據(jù)源顯得尤為重要。

2.3.4 土壤侵蝕類指標提取

按侵蝕營力,土壤侵蝕類指標包括水力侵蝕和風(fēng)力侵蝕2類:

(1)水力侵蝕。水土流失是礦區(qū)水力侵蝕的主要形式。露天開采排出大量松散堆積物,很容易出現(xiàn)徑流大量匯集,引起崩塌、滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害,增加了入河泥沙量。地下開采則引起地表塌陷,使地表變形,坡度加大,侵蝕加重[1]。為保證開采產(chǎn)量,需確保礦山邊坡足夠大且不會發(fā)生滑坍。傳統(tǒng)遙感技術(shù)無法實時獲取邊坡坡度等參數(shù),運用GPS等測繪儀器工作量大且精度低。針對礦區(qū)的水土流失情況,利用LiDAR技術(shù)可以生成高精度的礦區(qū)DEM及等高線[56],能夠精準地實時提取露天開采和地下開采造成的水土流失情況,包括坡長、坡度、高程、河網(wǎng)密度等信息[55-56]。基于2期或多期高精度DEM,可以動態(tài)測算水力侵蝕的深度、面蝕(雨滴擊濺侵蝕、層狀侵蝕、鱗片狀侵蝕及細溝侵蝕等)和溝蝕(淺溝侵蝕、切溝侵蝕和沖溝侵蝕等)的發(fā)育情況,查明礦山土壤侵蝕速率、程度和面積等,而傳統(tǒng)遙感技術(shù)很難實現(xiàn)這些小尺度侵蝕信息的提取。

(2)風(fēng)力侵蝕。土地沙化是礦區(qū)風(fēng)力侵蝕的主要形式,以出現(xiàn)風(fēng)蝕地、粗化地表及流動沙丘為標志性形態(tài)。針對干旱半干旱區(qū)礦區(qū)的土地沙化情況,利用LiDAR技術(shù)可生成高精度沙化土地DEM及等高線,能夠精準提取沙丘高度、長寬、沙波紋深度等沙丘形態(tài)參數(shù)?；?期或多期高精度DEM,可以動態(tài)測算風(fēng)力侵蝕造成的沙丘位移、體積、沙波紋等參數(shù)的變化信息。同樣,傳統(tǒng)遙感技術(shù)幾乎無法實現(xiàn)這些參數(shù)信息的提取。此外,還可以提取沙地植被的水平和垂直結(jié)構(gòu)參數(shù),分析植被變化對沙丘形態(tài)的影響。值得注意的是,在測站和永久性控制標靶布設(shè)、掃描坐標系統(tǒng)設(shè)置等方面,多次觀測要做到統(tǒng)一標定。在進行多期三維點云數(shù)據(jù)處理時,要以基準點為基礎(chǔ)進行拼接和疊加分析,從而基于同一個參考面計算出沙化土地的各種變化信息[57]。

3 展望

礦產(chǎn)資源開發(fā)會帶來一系列生態(tài)環(huán)境破壞和資源耗竭損失,開展礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評估,可以為礦山環(huán)境管理與生態(tài)保護修復(fù)提供決策與技術(shù)支撐。“十三五”期間,我國將通過山水林田湖生態(tài)保護修復(fù)工程等,針對大型建設(shè)項目破壞的山體、歷史遺留礦山廢棄地等,加強礦山地質(zhì)環(huán)境保護與生態(tài)修復(fù),提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。筆者針對露天開采和地下開采所導(dǎo)致的不同礦山生態(tài)環(huán)境問題,通過對比分析傳統(tǒng)遙感技術(shù)和LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性,探討了LiDAR技術(shù)在礦區(qū)土地損毀、生態(tài)完整性損失和土壤侵蝕3大類指標監(jiān)測中的應(yīng)用潛力,以期為全面加強礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測提供新的技術(shù)方法。

LiDAR技術(shù)在垂直空間結(jié)構(gòu)方面的信息提取優(yōu)勢明顯,與水平空間數(shù)據(jù)相結(jié)合,可以全方位的監(jiān)測礦山生態(tài)環(huán)境,同時,其數(shù)據(jù)精度、角度、層次方面均優(yōu)于傳統(tǒng)遙感手段,能彌補傳統(tǒng)遙感技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的缺陷與不足。

然而,不同工作平臺的LiDAR在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中也有其適用范圍。針對土地損毀類指標和生態(tài)完整性損失類指標,LiDAR高達毫米級的精度雖然可以高精度進行礦山三維建模,全面提取水平和垂直結(jié)構(gòu)參數(shù);但是由于露天和地下開采的礦山規(guī)模大小不同,T-LiDAR最大掃描范圍只有1 km,數(shù)據(jù)范圍有限,若用于大型礦山勢必增加測站,從而增加工作量,且由于遮擋等原因而無法完整獲取復(fù)雜林分內(nèi)的冠層信息。A-LiDAR掃描范圍可達1.8 km,有利于大型礦山的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測,能夠獲取大范圍的植被垂直結(jié)構(gòu)信息;但由于點云密度較小,對下部林分參數(shù)的反演精度較低,且存在儀器昂貴、成本較高等問題。因此,可考慮將T-LiDAR與A-LiDAR結(jié)合使用,實現(xiàn)兩者在不同規(guī)模礦山生態(tài)環(huán)境全面監(jiān)測方面的數(shù)據(jù)互補,而如何統(tǒng)一兩者的坐標系統(tǒng)、減少機載數(shù)據(jù)獲取成本是亟需解決的問題。

此外,如果不需要進行實時監(jiān)測和獲取植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)信息,傳統(tǒng)遙感技術(shù)仍是較好的選擇。如果需要,可以考慮將T-LiDAR與多光譜、高光譜和高分辨等傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合使用,達到既提高礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的精度,又滿足大范圍監(jiān)測、低成本運行的現(xiàn)實需求。

[1] 李海東,沈渭壽,司萬童,等.中國礦區(qū)土地退化因素調(diào)查:概念、類型與方法[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2015,31(4):445-451.[LI Hai-dong,SHEN Wei-shou,SI Wan-tong,etal.Investigation of Driving Factors of Land Degradation in Mine Areas in China:Concept,Types and Approaches[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2015,31(4):445-451.]

[2] 李海東,沈渭壽.金屬和非金屬礦山土地退化因素調(diào)查[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):351-354.[LI Hai-dong,SHEN Wei-shou.Driving Factors of Land Degradation in Metal and Non-Metal Mining Areas[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):351-354.]

[3] 郝利娜.礦山環(huán)境效應(yīng)遙感研究:以湖北省重點礦集區(qū)為例[D].武漢:中國地質(zhì)大學(xué),2013.[HAO Li-na.A Remote Sensing Study on Mine Environmental Effects:A Case of the Key Ore Concentrating Area in Hubei Province[D].Wuhan:China University of Geosciences,2013.]

[4] 魏礦靈,王啟春,郭廣禮,等.利用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測礦區(qū)開采沉陷積水變化[J].煤礦安全,2014,45(1):13-16.[WEI Kuang-ling,WANG Qi-chun,GUO Guang-li,etal.Using Remote Sensing Data to Monitor the Change of Mining Subsidence Water Accumulation[J].Safety in Coal Mines,2014,45(1):13-16.]

[5] 于艷梅,甘甫平,周萍,等.基于 CBERS-02B衛(wèi)星數(shù)據(jù)的礦山開采環(huán)境變化動態(tài)監(jiān)測:以德興銅礦為例[J].國土資源遙感,2009(1):74-78.[YU Yan-mei,GAN Fu-ping,ZHOU Ping,etal.The Dynamic Monitoring of the Exploitation Environment Based on CBERSE-02B Satellite:A Case Study of the Dexing Copper Mine[J].Remote Sensing for Land & Resources,2009(1):74-78.]

[6] 鄭禮全,盧霞.ASTER 遙感數(shù)據(jù)在礦區(qū)生態(tài)損害現(xiàn)狀監(jiān)測中的應(yīng)用[J].灌溉排水學(xué)報,2007,26(4):101-103.[ZHENG Li-quan,LU Xia.Application of ASTER Remote Sensing Data to Monitoring Ecological Damage in Mine[J].Journal of Irrigation and Drainage,2007,26(4):101-103.]

[7] 胡振琪,陳濤.基于 ERDAS 的礦區(qū)植被覆蓋度遙感信息提取研究:以陜西省榆林市神府煤礦區(qū)為例[J].西北林學(xué)院學(xué)報,2008,23(2):164-167.[HU Zhen-qi,CHEN Tao.ERDAS Aided Exbraction of Vegetation Fraction From Remote Sensing Information in Coalmine Area Based:A Case Study of Shenfu Coalmine[J].Journal of Northwest Foresty University,2008,23(2):164-167.]

[8] 偶星.基于 CASA 模型的平朔礦區(qū)復(fù)墾土地NPP研究[D].北京:中國地質(zhì)大學(xué),2009.[OU Xing.A Research on NPP of Land After Reclamation by CASA Model in Pingshuo Mine[D].Beijing:China University of Geosciences,2009.]

[9] 郭向前,郝偉濤,李響.基于機載 LIDAR 技術(shù)的研究及其展望[J].測繪與空間地理信息,2013,36(2):69-72.[GUO Xiang-qian,HAO Wei-tao,LI Xiang.Based on the Airborne LIDAR Technology Research and Its Prospect[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2013,36(2):69-72.]

[10]許映林.3維激光掃描技術(shù)在溫泉水電站大比例尺地形圖測量中的應(yīng)用[J].測繪通報,2007(6):40-42.[XU Ying-lin.Application of 3D Laser Scanning Technology to Large Scale Topographic Mapping of Hot Spring Hydropower Station[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2007(6):40-42.]

[11]程光亮,張福利,王寶山.3維激光掃描技術(shù)在工程應(yīng)用中的精度探討[J].測繪與空間地理信息,2007,30(4):25-27.[CHENG Guang-liang,ZHANG Fu-li,WANG Bao-shan.On the Precision of 3D Laser Scanning Technology in Civil Engineering[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2007,30(4):25-27.]

[12]邢昱,范張偉,吳瑩.基于 GIS 與三維激光掃描的古建筑保護研究[J].地理空間信息,2009,7(1):88-91.[XING Yu,FAN Zhang-wei,WU Ying.Method for Ancient Architecture Reservation Based on GIS and 3D Laser Scanning Technique[J].Geospatial Information,2009,7(1):88-91.]

[13]向云飛,余代俊,張兵,等.基于 Lidar 數(shù)據(jù)和傾斜攝影的城市三維模型構(gòu)建[J].測繪工程,2016,25(12):65-69.[XIANG Yun-fei,YU Dai-jun,ZHANG Bing,etal.The Construction of 3D City Model Based on Lidar Data and Tilt Photography[J].Engineering of Surveying and Mapping,2016,25(12):65-69.]

[14]張文軍.三維激光掃描技術(shù)及其應(yīng)用[J].測繪標準化,2016,32(2):42-44.[ZHANG Wen-jun.3D Laser Scanning Technology and Its Application[J].Standardization of Surveying and Mapping,2016,32(2):42-44.]

[15]張賀.露天礦邊坡位移三維激光掃描監(jiān)測技術(shù)研究[D].鞍山:遼寧科技大學(xué),2014.[ZHANG He.Research on 3D Laser Scanning System for Slope Displacement of Open Pit Mine[D].Anshan:University of Science and Technology Liaoning,2014.]

[16]郭超.三維激光掃描數(shù)據(jù)處理及在礦區(qū)大壩沉陷監(jiān)測中的應(yīng)用研究[D].長春:吉林大學(xué),2014.[GUO Chao.Data Processing and Application of 3D Laser Scanning to Dam Subsidence Monitoring in Mining Area[D].Changchun:Jilin University,2014.]

[17]施展宇.地面三維激光掃描技術(shù)在開采沉陷中的應(yīng)用研究[D].西安:西安科技大學(xué),2014.[SHI Zhan-yu.Terrestrial 3D Laser Scanning Technology Application in Mining Subsidence[D].Xi′an:Xi′an University of Science and Technology,2014.]

[18]劉強,崔希民,劉文龍,等.三維激光掃描技術(shù)在煤矸石山復(fù)墾中的應(yīng)用[J].測繪工程,2015,24(10):67-70.[LIU Qiang,CUI Xi-min,LIU Wen-long,etal.Application of 3D Laser Scanning Technology to the Reclamation of Coal Gangue Dump[J].Engineering of Surveying and Mapping,2015,24(10):67-70.]

[19]武強.我國礦山環(huán)境地質(zhì)問題類型劃分研究[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2003,30(5):107-112.[WU Qiang.Study of Classification of Geologic Environmental Problems in Mines in China[J].Hydrogeology and Engineering Geology,2003,30(5):107-112.]

[20]李海東,沈渭壽,卞正富.西部礦產(chǎn)資源開發(fā)的生態(tài)環(huán)境損害與監(jiān)管[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):345-350.[LI Hai-dong,SHEN Wei-shou,BIAN Zheng-fu.Damages to Eco-Environment Caused by Mineral Resources Exploitation in West China and Supervisary Countermeasures[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):345-350.]

[21]陳三雄.廣東大寶山礦區(qū)水土流失特征及重金屬耐性植物篩選[D].南京:南京林業(yè)大學(xué),2012.[CHEN San-xiong.Soil and Water Loss Characteristics and Heavy Metal Tolerant Plants Selection of Dabaoshan Mine of Guangdong[D].Nanjing:Nanjing Forestry University,2012.]

[22]曹翠玲,于學(xué)勝,耿兵,等.露天煤礦廢棄地復(fù)墾技術(shù)及案例研究[J].西安科技大學(xué)學(xué)報,2013,33(1):51-55.[CAO Cui-ling,YU Xue-sheng,GENG Bing,etal.Soil Reclamation for Abandoned Opencast Coal Mine and a Case Study on Pingshuo Surface Coal Mine[J].Journal of Xi′an University of Science and Technology,2013,33(1):51-55.]

[23]王偉.礦山生態(tài)環(huán)境保護與恢復(fù)治理評價指標體系的研究[D].太原:中北大學(xué),2014.[WANG Wei.Construction of Evaluation Index System for Protection and Restoration of Mine Ecological Environment[D].Taiyuan:North University of China,2014.]

[24]黃園園,閆慶武,雷少剛,等.基于GIS的烏海礦區(qū)土地退化因素分析[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):361-366.[HUANG Yuan-yuan,YAN Qing-wu,LEI Shao-gang,etal.Factors of Land Degration in Wuhai Mining Area Based on GIS[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):361-366.]

[25]尹璐,閆慶武,卞正富.基于 RUSLE 模型的六盤水市土壤侵蝕評價[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):389-396.[YIN Lu,YAN Qing-wu,BIAN Zheng-fu.Evaluation of Soil Erosion of Liupanshui City Based on Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE)[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):389-396.]

[26]李俊剛,閆慶武,熊集兵,等.貴州省煤礦區(qū)植被指數(shù)變化及其影響因子分析[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):374-378.[LI Jun-gang,YAN Qing-wu,XIONG Ji-bing,etal.Variation of Vegetation Index in Coal Mining Areas in Guizhou Province and Its Affecting Factors[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):374-378.]

[27]李海東,沈渭壽,賈明,等.大型露天礦山生態(tài)破壞與環(huán)境污染損失的評估[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報 (自然科學(xué)版),2015,39(6):112-118.[LI Hai-dong,SHEN Wei-shou,JIA Ming,etal.Economic Losses Assessment for Ecological Destruction and Environmental Pollution in Large-Scale Opencast Mine[J].Journal of Nanjing Forestry University(Natural Sciences Edition),2015,39(6):112-118.]

[28]李海欣,雷少剛,申艷琴.煤礦開采沉陷地裂縫對植被覆蓋的影響[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(2):195-199.[LI Hai-xin,LEI Shao-gang,SHEN Yan-qin.Impacts of Ground Subsidence and Fissures Caused by Coal Mining on Vegetation Coverage[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(2):195-199.]

[29]姚維嶺,余江寬,路云閣.基于ZY-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)的神東煤礦區(qū)土地退化人為影響因素調(diào)查與評價[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):355-360.[YAO Wei-ling,YU Jiang-kuan,LU Yun-ge.Investigation and Assessment of Artificial Influencing Factors of Land Degradation in Shendong Coal Mining Area Based on ZY-3 Satellite Data[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):355-360.]

[30]王雪,丁建偉,譚琨,等.蔚縣礦區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力時空變化特征及影響因素[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(2):187-194.[WANG Xue,DING Jian-wei,TAN Kun,etal.Spatio-Temporal Variation of Net Primary Productivity of Vegetation in Mining Areas of Yuxian and Its Affecting Factors[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(2):187-194.]

[31]白淑英,朱倩文,沈渭壽,等.白云鄂博礦區(qū)生態(tài)退化研究[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(3):367-373.[BAI Shu-ying,ZHU Qian-wen,SHEN Weu-shou,etal.Effect of Mining on Ecological Degradation in Bayan Obo[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(3):367-373.]

[32]白淑英,吳奇,沈渭壽,等.內(nèi)蒙古草原礦區(qū)土地退化特征[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(2):178-186.[BAI Shu-ying,WU Qi,SHEN Wei-shou,etal.Characteristics of Land Degradation in Mining Areas of Inner Mongolia Grassland[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(2):178-186.]

[33]陶文曠,雷少剛.半干旱煤炭開采沉陷區(qū)植被擾動響應(yīng)的時間特征[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2016,32(2):200-206.[TAO Wen-kuang,LEI Shao-gang.Temporal Characteristics of Response of Vegetation to Disturbance of Mining and Subsidence in Semi-Arid Coal Mining Area[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2016,32(2):200-206.]

[34]董秀軍.三維激光掃描技術(shù)及其工程應(yīng)用研究[D].成都:成都理工大學(xué),2007.[DONG Xiu-jun.The Three-Dimensional Laser Scanning Technique and Research on Its Engineering Application[D].Chengdu:Chengdu University of Technology,2007.]

[35]劉博濤.三維激光掃描技術(shù)在地面沉降監(jiān)測中的應(yīng)用研究[D].西安:長安大學(xué),2014.[LIU Bo-tao.The Research and Application of 3D Laser Scanning Techniques in Land Subsidence Monitoring[D].Xi′an:Chang′an University,2014.]

[36]張賀.露天礦邊坡位移三維激光掃描監(jiān)測技術(shù)研究[D].鞍山:遼寧科技大學(xué),2015.[ZHANG He.Research on 3D Laser Scanning System for Slope Displacement of Open Pit Mine[D].Anshan:University of Science and Technology Liaoning,2015.]

[37]李現(xiàn)強.基于三維激光掃描技術(shù)的礦區(qū)數(shù)據(jù)采集及其模型構(gòu)建的應(yīng)用研究[D].上海:華東理工大學(xué),2013.[LI Xian-qiang.Mining Data Acquisition Based on 3D Laser Scanning Technology and Its Application Research on Model Building[D].Shanghai:East China Institute of Technology,2013.]

[38]KOETZ B,MORSDORF F,SUN G,etal.Inversion of a Lidar Waveform Model for Forest Biophysical Parameter Estimation[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2006,3(1):49-53.

[39]崔要奎,趙開廣,范聞捷,等.機載Lidar數(shù)據(jù)的農(nóng)作物覆蓋度及LAI反演[J].遙感學(xué)報,2011,15(6):1276-1288.[CUI Yao-kui,ZHAO Kai-guang,FAN Wen-jie,etal.Retrieving Crop Fractional Cover and LAI Based on Airborne Lidar Data[J].Journal of Remote Sensing,2011,15(6):1276-1288.]

[40]李丹.基于地基掃描與機載成像激光雷達的森林參數(shù)反演研究[D].昆明:西南林業(yè)大學(xué),2012.[LI Dan.Forest Parameters Estimation Using TLS and Airborne Image Lidar[D].Kunming:Southwest Forestry University,2012.]

[41]王安.基于地面LiDAR的冬小麥生長參數(shù)提取研究[D].南京:南京大學(xué),2013.[WANG An.Extraction of Growth Parameters of Winter Wheat Based on Terrestrial LiDAR Data[D].Nanjing:Nanjing University,2013.]

[42]滿其霞.激光雷達和高光譜數(shù)據(jù)融合的城市土地利用分類方法研究[D].上海:華東師范大學(xué),2015.[MAN Qi-xia.Fusion of Hyperspectral and LiDAR Data for Urban Land Use Classification[D].Shanghai:East China Normal University,2015.]

[43]劉麗娟,龐勇,范文義,等.機載LiDAR 和高光譜融合實現(xiàn)溫帶天然林樹種識別[J].遙感學(xué)報,2013,17(3):679-695.[LIU Li-juan,PANG Yong,FAN Wen-yi,etal.Fused Airborne LiDAR and Hyperspectral Data for Tree Species Identification in a Natural Temperate Forest[J].Journal of Remote Sensing,2013,17(3):679-695.]

[44]CHEN Y H,SU W,LI J,etal.Hierarchical Object Oriented Classification Using Very High Resolution Imagery and LIDAR Over Urban Areas[J].Advances in Space Research,2009,43(7):1101-1110.

[45]SASAKI T,IMANISHI J,IOKI K,etal.Object-Based Classification of Land Cover and Tree Species by Integrating Airborne LiDAR and High Spatial Resolution Imagery Data[J].Landscape and Ecological Engineering,2012,8(2):157-171.

[46]王蕊,邢艷秋,孫小添,等.機載大光斑激光雷達數(shù)據(jù)估測森林結(jié)構(gòu)參數(shù)研究進展[J].遙感信息,2015,30(3):3-9.[WANG Rui,XING Yan-qiu,SUN Xiao-tian,etal.Research Progress on Airborne Large Footprint LiDAR Data in Estimation of Structure Parameters[J].Remote Sensing Information,2015,30(3):3-9.]

[47]SUN G,RANSON K J,KIMES D S,etal.Forest Vertical Structure From GLAS:An Evaluation Using LVIS and SRTM Data[J].Remote Sensing of Environment,2008,112(1):107-117.

[48]MYNENI R B,ROSS J,ASRAR G.A Review on the Theory of Photon Transport in Leaf Canopies[J].Agricultural and Forest Meteorology,1989,45(1/2):1-153.

[49]趙靜,李靜,柳欽火.森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)遙感反演綜述[J].遙感學(xué)報,2013,17(4):697-716.[ZHAO Jing,LI Jing,LIU Qin-huo.Review of Forest Vertical Structure Parameter Inversion Based on Remote Sensing Technology[J].Journal of Remote Sensing,2013,17(4):697-716.]

[50]HOSOI F,OMASA K.Voxel-Based 3-D Modeling of Individual Trees for Estimating Leaf Area Density Using High-Resolution Portable Scanning Lidar[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2006,44(12):3610-3618.

[51]TAKEDA T,OGUMA H,SANO T,etal.Estimating the Plant Area Density of a Japanese Larch (LarixkaempferiSarg.) Plantation Using a Ground-Based Laser Scanner[J].Agricultural and Forest Meteorology,2008,148(3):428-438.

[52]HOSOI F,OMASA K.Estimating Vertical Plant Area Density Profile and Growth Parameters of a Wheat Canopy at Different Growth Stages Using Three-Dimensional Portable Lidar Imaging[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2009,64(2):151-158.

[53]VAN DER ZANDE D,JONCKHEERE I,STUCKENS J,etal.Sampling Design of Ground-Based Lidar Measurements of Forest Canopy Structure and Its Effect on Shadowing[J].Canadian Journal of Remote Sensing,2008,34(6):526-538.

[54]LEFSKY M A,COHEN W B,ACKER S A,etal.Lidar Remote Sensing of the Canopy Structure and Biophysical Properties of Douglas-Fir Western Hemlock Forests[J].Remote Sensing of Environment,1999,70(3):339-361.

[55]潘少奇,田豐.三維激光掃描提取 DEM 的地形及流域特征研究[J].水土保持研究,2009,16(6):102-105.[PAN Shao-qi,TIAN Feng.Landform and Hydrological Character Extraction Based on High-Precision DEM[J].Research of Soil and Water Conservation,2009,16(6):102-105.]

[56]韓亞,王衛(wèi)星,李雙,等.基于三維激光掃描技術(shù)的礦山滑坡變形趨勢評價方法[J].金屬礦山,2014(8):103-107.[HAN Ya,WANG Wei-xing,LI Shuang,etal.An Evaluation Method of Mine Landslide and Deformation Trend Based on Three-Dimensional Laser Scanning Technology[J].Metal Mine,2014(8):103-107.]

[57]張慶圓,孫德鴻,朱本璋,等.三維激光掃描技術(shù)應(yīng)用于沙丘監(jiān)測的研究[J].測繪通報,2011(4):32-34.[ZHANG Qing-yuan,SUN De-hong,ZHU Ben-zhang,etal.On Monitoring of Dune by Using Laser Scanning Technology[J].Bulletin of Surveying a Surveying and Mapping,2011(4):32-34.]

(責(zé)任編輯： 李祥敏)

Application of LiDAR Techniques to Monitoring of Eco-Environment in Mining Areas.

LüGuo-ping1,2,3,LIAOCheng-rui1,2,3,GAOYuan-yun2,XUYan-nan1,3,LIHai-dong2

(1.Centre of Co-Innovation for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China;2.Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China;3.College of Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

There are several disadvantages of the application of the traditional remote sensing (RS) technique to monitoring the eco-environment of mining areas, such as failure to explore vertical structure, low spatial resolution and poor time efficiency, etc. The technique of light detection and ranging (LiDAR) could offset these disadvantages of the traditional RS technique thanks to its features of stronger initiative, stronger penetrability, faster scanning speed, higher spatial resolution, etc. Problems in the eco-environments of mining areas were first classified; principles, types and merits of the LiDAR technique introduced; based on the comparison between the LiDAR technique and the traditional remote-sensing techniques, applicability of the LiDAR technique in monitoring of the eco-environments of mining areas and potentiality of its application to monitoring the eco-environmental indices of typical mining areas were discussed. Results show that the LiDAR technique can be used to monitor variations of most of the indices of the eco-environment, such as damage of ecological integrity, land destruction in mining areas, and natural soil erosion, with higher accuracy resolutions than the traditional RS technique. Besides, its advantage in extracting the parameter of vertical structure of the vegetation is apparent. However, its applicability in extracting various indices varies because of differences in scale of the mining areas and accuracy requirement for monitoring of the eco-environment. The three-dimensional point cloud data of terrestrial LiDAR could not only be used as a complementary data source for optical RS, and once combined with the airborne LiDAR, it is capable of fulfilling all the requirements of higher resolution and accuracy and extraction of the parameter of vegetation structure at a larger scale.

LiDAR; mine; vertical structure; eco-environmental monitoring; traditional remote sensing technique

2016-11-16

環(huán)境保護部南京環(huán)境科學(xué)研究所中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項；地理國情監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室項目(2016NGCMZD01)；國家科技基礎(chǔ)性工作專項重點項目(2014FY110800)

X87;F311

A

1673-4831(2017)07-0577-09

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.07.001

呂國屏(1993—)，男，江蘇徐州人，碩士生，主要從事生態(tài)環(huán)境遙感方面的研究。E-mail: lvgp0104@foxmail.com

① 通信作者E-mail: nfuxyn@126.com

② 共同通信作者E-mail: lihd2020@163.com