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    高光譜遙感技術(shù)在礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查中的應(yīng)用

    2024-04-08 19:56:59傅煒?biāo)?/span>聶興信
    現(xiàn)代礦業(yè) 2024年1期
    關(guān)鍵詞:遙感技術(shù)波段礦區(qū)

    楊 敏 傅煒?biāo)?聶興信 張 鑫

    (西安建筑科技大學(xué)資源工程學(xué)院)

    礦產(chǎn)資源是國家經(jīng)濟發(fā)展與安全穩(wěn)定的重要基礎(chǔ)[1-2],礦產(chǎn)開采帶來的地區(qū)環(huán)境問題是礦山地質(zhì)環(huán)境研究關(guān)注的焦點之一。目前對地質(zhì)礦產(chǎn)勘探與環(huán)境研究作業(yè)的主戰(zhàn)場大多處于自然條件較差、道路交通不便的西部地區(qū),花費大量人力、物力、財力的同時卻進展緩慢,應(yīng)用的各類多光譜數(shù)據(jù)源并未對勘查有突破性的幫助。而高光譜遙感技術(shù)能夠在大范圍上精細(xì)探測和分析地表巖石礦物成分,對礦區(qū)進行遙感調(diào)查以完善礦山地質(zhì)環(huán)境研究是高光譜遙感技術(shù)的優(yōu)勢之一。高光譜遙感技術(shù)是一項在20世紀(jì)80年代開始發(fā)展的技術(shù),在環(huán)境、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的科學(xué)研究中扮演著重要的角色[1]。高光譜遙感影像通常指的是遙感圖像中具有眾多光譜波段信息的高分辨率影像,可用于識別礦物亞類、地物精細(xì)分類、礦區(qū)生態(tài)修復(fù)等[2]。隨著星載、機載傳感器的不斷發(fā)展進步,高光譜遙感技術(shù)已成為礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查進行深入研究的前沿技術(shù)。

    近幾十年來,隨著高光譜遙感技術(shù)的不斷成熟發(fā)展,為研究偏遠(yuǎn)地區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境提供了豐富的光譜信息與數(shù)據(jù),礦山地質(zhì)環(huán)境研究的遙感應(yīng)用經(jīng)歷了從低空間、低光譜分辨率(第一代成像光譜儀共128 波段,光譜覆蓋范圍為1.2~2.4 μm)到高空間、高光譜分辨率(GF-5衛(wèi)星可覆蓋全譜段,光譜成像儀范圍為0.24~13.3 μm)的發(fā)展過程,其中空間分辨率也叫幾何分辨率[3]。遙感監(jiān)測礦山地質(zhì)環(huán)境的基本思想是綜合利用衛(wèi)星提供的空間信息、光譜信息、高程信息以及角度信息,如國產(chǎn)高分五號衛(wèi)星可獲取地物的二維幾何信息和一維光譜信息,從像元級別來對礦區(qū)土地利用/覆蓋變化和礦區(qū)邊界進行識別[4]。隨著日益增長的礦產(chǎn)資源需求與開采,重采輕治的問題逐漸突出,當(dāng)露天礦開采點多面廣的問題暴露出來后,礦區(qū)土壤、植被、水體以及空氣污染與環(huán)境破壞成為礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查的焦點。高光譜遙感在礦山地質(zhì)環(huán)境研究中的應(yīng)用逐漸增多,并取得了較好的效果,且因高光譜傳感器的多平臺性而進一步突破了以往觀測的局限性,對地質(zhì)環(huán)境進行及時有效的監(jiān)測具有著重要意義。

    1 高光譜遙感技術(shù)原理及發(fā)展現(xiàn)狀

    高光譜遙感技術(shù),即高光譜分辨率遙感技術(shù),是指從星載、機載成像光譜儀拍攝具有眾多窄波段的高光譜分辨率數(shù)據(jù)圖像中精細(xì)識別地物及獲取地物特征的技術(shù)。與之不同的是傳統(tǒng)寬光譜遙感技術(shù),通常其光譜波段不連續(xù)、寬度大于100 nm[5]。高光譜遙感圖像通常由星載、機載平臺所搭載的高光譜成像光譜儀進行獲取,光譜儀拍攝感興趣地區(qū)的圖像,并提供像元級別的眾多窄波段光譜信息,在遙感軟件中進行數(shù)據(jù)預(yù)處理后可對完整連續(xù)的地物曲線進行分析,掌握本無法被探測出的及隱藏在寬波段遙感中的物質(zhì)特性,能夠更好地在高光譜遙感圖像中被細(xì)分出來。隨著傳感器光譜分辨率的不斷提高,人們能夠更好地利用光譜圖像對地物精細(xì)特征、礦區(qū)礦物亞類進行認(rèn)識。高光譜遙感技術(shù)在21世紀(jì)遙感領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,能夠發(fā)現(xiàn)許多狹窄光譜范圍中的地物特征。該技術(shù)通過獲取、處理、分析和應(yīng)用高光譜分辨率的遙感影像數(shù)據(jù)來進行研究,常用成像光譜儀或非成像光譜儀2 種傳感器進行數(shù)據(jù)獲?。?]。研究人員通過使用光譜學(xué)能夠利用大量窄波段光譜數(shù)據(jù)測量地球表面各目標(biāo)的理化信息。

    高光譜遙感同傳統(tǒng)遙感相比有如下優(yōu)點:

    (1)數(shù)據(jù)波段多。高光譜成像光譜儀通過遠(yuǎn)距離拍攝到的光譜影像數(shù)據(jù)中包含眾多可獲取信息的光譜波段。

    (2)光譜分辨率高。我國近年來發(fā)射的高分五號衛(wèi)星攜帶的成像光譜儀采樣的間隔很小,而更精細(xì)的光譜分辨率便于研究人員分析地物特征及獲取地物信息。

    (3)數(shù)據(jù)量更大。數(shù)據(jù)量隨著波段數(shù)呈指數(shù)級增長。

    (4)信息冗余度更大。高光譜數(shù)據(jù)中相鄰的波段數(shù)據(jù)會存在高相關(guān)性,因此進行數(shù)據(jù)處理會有大量信息冗余問題。

    (5)高光譜遙感可同時提供空間信息與光譜信息,即“圖譜合一”,并且由成像光譜儀得到的地物光譜曲線可以與已建立的標(biāo)準(zhǔn)光譜庫中光譜曲線進行分析處理,分析所需的亞類特征[7]。

    礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境調(diào)查是高光譜遙感技術(shù)的優(yōu)勢之一。高光譜遙感衛(wèi)星搭載的可見短波紅外高光譜相機可以獲取探測目標(biāo)的二維幾何信息和一維光譜信息,獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數(shù)據(jù)[8]。利用圖像像元的光譜特征及其變化規(guī)律是高光譜遙感技術(shù)識別和探測某些礦區(qū)土地利用和礦物成分及其結(jié)構(gòu)特征的理論依據(jù)和基礎(chǔ)。該技術(shù)通過提供地面宏觀影像和在像元級別的細(xì)節(jié)上確定地質(zhì)體中某些礦物的化學(xué)成分信息,每個像元包含的信息可以形成一條連續(xù)光譜曲線并反映出地物特征,因此相關(guān)研究受到世界各國的普遍關(guān)注。1972 年發(fā)射了第一顆陸地多光譜掃描儀(MSS),具有4 個波段,波譜寬度約為100 nm,開創(chuàng)了人類從太空測量地球表面數(shù)據(jù)的新紀(jì)元[9]。第一代高光譜分辨率傳感器正式應(yīng)用的標(biāo)志是航空成像光譜儀AIS-1 于1983 年首次獲得高光譜分辨率影像[10]。美國從20 世紀(jì)80 年代開始研制高光譜成像儀,并于1987 年研制出了可見光/紅外成像光譜儀(AVIRIS),它代表了第二代高光譜成像儀,此外,MODIS 和Hyperion 是主要的應(yīng)用數(shù)據(jù)源,分別于1999 年和2000 年發(fā)射[11-12]。中國2018年發(fā)射的GF-5 衛(wèi)星可獲得從紫外到長波紅外的高光譜遙感數(shù)據(jù),其可見短波紅外高光譜相機可觀測地表礦物成分、巖石類型等[12]。目前,國內(nèi)外已經(jīng)發(fā)展了多種航空和星載高光譜傳感器,包括HERO、En-MAP、Flora、FLEX、SpectraSat、MEOS 等,我國近年來發(fā)射的珠海一號、高分五號等國產(chǎn)衛(wèi)星也已在廣泛應(yīng)用當(dāng)中。與多光譜遙感不同,高光譜遙感可以從地表數(shù)百個連續(xù)的光譜段中獲取信息,為更好地識別地物提供豐富的光譜信息。高光譜遙感在國民經(jīng)濟、國防建設(shè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,在礦產(chǎn)測繪、地物分類、目標(biāo)探測、農(nóng)業(yè)監(jiān)測、環(huán)境管理、國防建設(shè)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

    同時,高光譜遙感影像處理過程中存在著與以往遙感影像處理不同的地方,也是目前多數(shù)研究亟待解決的部分。比如高光譜數(shù)據(jù)之間的強相關(guān)性,或者特征空間具有高維度,這些因素使得對高光譜圖像處理過程產(chǎn)生了不可忽略的影響。首先,因高光譜遙感數(shù)據(jù)光譜維度上的強相關(guān)性,冗余的光譜信息使得數(shù)據(jù)處理時間過長[13],因此,根據(jù)合適的光譜數(shù)據(jù)選擇合適的降維方法對礦山地質(zhì)環(huán)境研究意義重大。其次,傳統(tǒng)意義上的圖像處理僅需使用數(shù)據(jù)的光譜信息進行逐像素處理,但由于“同譜異物”和“同物異譜”的現(xiàn)象存在,逐像素處理會產(chǎn)生“椒鹽噪聲”,顯示出零星錯誤的像元[14]??紤]到礦山地物分類與圖像空間連續(xù)性規(guī)則的聯(lián)系,將遙感圖像空間信息融入到圖像處理過程中,可有效處理“椒鹽噪聲”,更好地將高光譜遙感圖像技術(shù)應(yīng)用于礦山地質(zhì)環(huán)境研究。

    2 高光譜遙感技術(shù)在礦山地質(zhì)環(huán)境中的應(yīng)用

    礦山地質(zhì)環(huán)境的變化受到人類活動與自然環(huán)境的共同影響,礦產(chǎn)開采往往會對周邊環(huán)境造成破壞,包括植被、水體、土壤和空氣等方面的污染,導(dǎo)致地表植被毀損[15]、土壤重金屬比例失衡、水體和空氣污染等問題,因此監(jiān)測、分析和準(zhǔn)確反演礦山地物組分是非常重要的。利用遙感影像監(jiān)測不同時序下礦區(qū)地貌、礦區(qū)生態(tài)功能等階段,并通過波段運算后分析圖像像元值中各生態(tài)要素理化參數(shù)值的數(shù)學(xué)關(guān)系進行反演(如NDVI、NDWI),為礦山地質(zhì)環(huán)境研究提供思路。近幾十年來,高光譜遙感技術(shù)在礦山地質(zhì)環(huán)境要素監(jiān)測已取得一些進展,并逐漸發(fā)展成為遙感領(lǐng)域內(nèi)的重要研究方向之一[15]。礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境的監(jiān)測和識別是污染治理工作的前提,通過遙感快速獲取地面信息以助于在氣候條件和礦區(qū)地形狀況發(fā)生變化時即時監(jiān)測礦山地質(zhì)環(huán)境中植被、土壤、水文等環(huán)境指標(biāo)的變化。

    2.1 礦區(qū)植被監(jiān)測分析

    受采礦作業(yè)活動的影響,礦山地質(zhì)環(huán)境中的植被生長發(fā)育狀況是反應(yīng)礦區(qū)環(huán)境變化的重要指標(biāo)之一,通過遙感圖像相應(yīng)波段計算被污染植被的生長狀況,可以分析基于光譜和紋理差異的植被特征信息。從礦區(qū)與非礦區(qū)環(huán)境變化中可以看出,礦區(qū)植被受礦塵、礦渣堆影響而產(chǎn)生差異并與周圍生態(tài)環(huán)境因素息息相關(guān),比如植物受礦區(qū)空氣質(zhì)量影響比較嚴(yán)重,且隨不同污染物的密度分布、接觸時長、性質(zhì)以及植物的品種、生長周期等出現(xiàn)差異,礦塵通過沉積在植物上以影響植物的光合、呼吸和蒸騰作用。而植物通過呼吸作用和植物根系吸收大氣及土壤中的重金屬元素,元素在生物圈中不斷循環(huán),影響了生物圈中各動植物的正常發(fā)育和生理生態(tài)[16]。因此,礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)中包含礦區(qū)植被相關(guān)信息的監(jiān)測分析。

    植被受到礦區(qū)重金屬污染脅迫,造成其光譜特征與自然生長的植被明顯不同,植被通過根系吸收重金屬元素后葉綠素組成與含量、植物細(xì)胞結(jié)構(gòu)逐漸變化,導(dǎo)致植被光譜特征的一系列變化,因此通過時序分析礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境中植物的光譜特征來監(jiān)測礦區(qū)植被受重金屬的影響程度成為利用高光譜遙感技術(shù)手段監(jiān)測礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境污染的重要手段之一[17-18]。通過分析不同時序下高光譜成像光譜儀拍攝的遙感數(shù)據(jù)中的圖像光譜信息,為礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境實時監(jiān)測地表植被提供數(shù)據(jù)支持,通過獲取連續(xù)的地物光譜影像在特定的數(shù)據(jù)波段上實現(xiàn)高分辨率,從而加強遙感應(yīng)用于礦山地質(zhì)環(huán)境的空間信息與光譜分析,監(jiān)測和定量分析研究區(qū)域植被的生物、物理、化學(xué)信息與參數(shù)在高維度方面的應(yīng)用。

    2.2 礦區(qū)水體監(jiān)測分析

    礦產(chǎn)資源開發(fā)對水體有著不可忽視的影響,可以通過不同時序下的遙感圖像數(shù)據(jù)監(jiān)測和模擬由地表徑流擴散的礦區(qū)排放污染物及其路徑,從而為水體污染治理提供決策基礎(chǔ)。礦區(qū)水體監(jiān)測分析的常規(guī)手段是分析高光譜數(shù)據(jù)中不同的波段并進行組合變換計算,在圖像處理過程中突出水體部分及所受影響程度,提取水中的懸浮物質(zhì),或結(jié)合實地采樣點的實測數(shù)據(jù)建立水質(zhì)模型反演水體污染情況。礦區(qū)提煉重金屬過程中產(chǎn)生的廢水對水體的污染較為嚴(yán)重。目前,對于礦山地質(zhì)環(huán)境中的水體監(jiān)測有2種方式:一是通過對應(yīng)分析波段的水體顏色和光譜數(shù)據(jù)進行波段運算和圖像分析等圖像解譯,直接識別進行監(jiān)測[17];二是在礦區(qū)環(huán)境重點采集處實地提取水體樣本,并進行pH 值評測分析,因礦產(chǎn)開采過程中有部分重金屬元素在水體中產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)而呈酸性或堿性狀態(tài)來進行實驗分析。通過應(yīng)用短波紅外成像(SWIR)經(jīng)驗?zāi)P秃臀廴緷舛戎笖?shù),可以快速了解礦區(qū)重污染水體的空間分布,通過將標(biāo)準(zhǔn)光譜庫光譜值與水質(zhì)實際測量數(shù)據(jù)進行擬合,可以準(zhǔn)確地反演水污染信息[4]。

    應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)來分析礦區(qū)水體時,可使用遙感圖像處理軟件通過自適應(yīng)增強方法將高光譜遙感影像的水體分布突出、水體邊界增強,以取得良好的效果。為更好地處理水體層次,圖像中可使用密度分割方法對TM4 波段中的水體進行分級,為建立礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境研究中水體受污染程度的遙感解譯標(biāo)志、宏觀調(diào)查及圈定水體受污染范圍提供重要思路。水的流動性和擴散性阻礙了礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境的監(jiān)測,但隨著高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展,這些困難將進一步得到解決。

    2.3 礦區(qū)土壤監(jiān)測分析

    土壤中的重金屬元素是礦產(chǎn)資源開發(fā)過程中最突出的污染物,持續(xù)的采礦活動產(chǎn)生大量廢渣和廢水,大量有毒的重金屬元素會滲入土壤并逐漸向外擴散,而它們在土壤中的含量可以在高光譜遙感圖像中通過反射光譜或相關(guān)變形獲得,也可以通過分析土壤有機質(zhì)含量、pH 值、電導(dǎo)率和植被生長以推斷[18]。當(dāng)?shù)V區(qū)地質(zhì)環(huán)境研究對土壤進行監(jiān)測分析時,根據(jù)研究區(qū)域的大小和其他因素,獲取采樣點土壤后,在實驗室中利用光譜分析儀對采集到的重金屬光譜數(shù)據(jù)進行分析測定。在對遙感數(shù)據(jù)完成光譜校正并導(dǎo)出獲得基準(zhǔn)數(shù)據(jù)后,首先運用數(shù)據(jù)分析、標(biāo)準(zhǔn)光譜庫對比分析等手段對圖像中土壤特征波段進行提取,常用的方法有微分、光譜倒數(shù)對數(shù)、連續(xù)統(tǒng)去除法等[19],使用高光譜法可以識別尾礦庫中特殊土壤尾礦中的污染物。然后使用軟件建立礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境中土壤重金屬含量與各環(huán)境變量之間的(非)線性關(guān)系,實現(xiàn)礦區(qū)土壤重金屬含量定量反演。隨著在礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境研究中對數(shù)據(jù)精度要求的提高,機器、深度學(xué)習(xí)改進的數(shù)據(jù)算法逐步引入到高光譜圖像處理受污染土壤的含量反演模型中,不同以往線性模型易于產(chǎn)生欠擬合或過擬合問題,新采用的模型可容納多變量參與建模。

    2.4 礦區(qū)空氣質(zhì)量監(jiān)測分析

    礦產(chǎn)資源的開采活動會導(dǎo)致礦區(qū)空氣質(zhì)量污染嚴(yán)重,對礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境、礦山工人和附近居民造成一定影響。就環(huán)境而言,礦區(qū)空氣污染被認(rèn)為是對地表植被、景觀、天氣條件的主要威脅,將導(dǎo)致植被減少、氣候惡劣等嚴(yán)重環(huán)境破壞問題,特別在非金屬礦區(qū),大氣中有毒顆粒物的含量往往很高,對環(huán)境的污染甚至比水嚴(yán)重。礦區(qū)空氣質(zhì)量受爆破作業(yè)期間的粉塵污染的影響最為嚴(yán)重,常常以懸浮顆粒物(SPM)和氣溶膠中的重金屬形式使空氣質(zhì)量退化[20]。懸浮顆粒物是露天采礦產(chǎn)生的最大粉塵污染物,會對人類健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。采礦活動后的礦塵中重金屬(如汞)可能通過空氣和氣溶膠傳播,砷和鉻可能對礦區(qū)居民構(gòu)成癌癥威脅[21]。

    近年來,應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)對礦區(qū)空氣質(zhì)量進行監(jiān)測分析,通常使用配備空氣分析儀和氣溶膠光學(xué)傳感器的低成本小型無人機,顆粒物檢測技術(shù)(PM10、PM2.5、PM5 等)是最常用的監(jiān)測礦區(qū)空氣質(zhì)量的技術(shù)[22]。引入高光譜遙感技術(shù)并結(jié)合星載、機載空氣分析儀可更好地監(jiān)測CO、O3、SO2和其他氣體,并通過遙感數(shù)據(jù)對PM2.5、PM10 和灰塵濃度進行精確擬合[23]。光學(xué)遙感技術(shù)可通過測算氣溶膠光學(xué)深度(AOD)來表征大氣濁度,也是氣溶膠最重要的參數(shù)之一[24]。通過高光譜遙感技術(shù)預(yù)測地面大氣顆粒物濃度,并在研究區(qū)域范圍內(nèi)監(jiān)測空氣質(zhì)量,將有助于地方政府和礦企業(yè)完善礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測措施。

    3 展 望

    礦山地質(zhì)環(huán)境高光譜遙感技術(shù)是一種利用高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取礦區(qū)地質(zhì)環(huán)境研究信息的方法[25]。它通過獲取研究區(qū)域的表面物質(zhì)的光譜信息、空間信息與紋理信息等,可以對礦物化學(xué)成分信息、礦物種類與分布信息、研究區(qū)地形等進行分析和研究,為礦山地質(zhì)環(huán)境研究提供了有效方法和手段。當(dāng)前研究的熱點是針對礦區(qū)水土環(huán)境信息進行反演模型的構(gòu)建,但缺乏可見光-近紅外至紅外光譜的高光譜遙感光譜變化機理的研究。未來隨著我國高分系列、資源系列衛(wèi)星以及國外衛(wèi)星的逐漸投入使用,可將高光譜遙感技術(shù)更好地應(yīng)用在礦區(qū)勘探與開發(fā)、礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測與礦區(qū)智能信息化建設(shè)。

    (1)礦區(qū)勘探與開發(fā)方面。目前高光譜信息內(nèi)部變化機理尚不明晰,礦產(chǎn)資源勘探的應(yīng)用仍處于初步階段,但隨著機載、星載高光譜成像儀精度的不斷提高和軟件系統(tǒng)應(yīng)用的改進學(xué)習(xí),高光譜遙感技術(shù)將更快速、準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)研究區(qū)域的地質(zhì)信息。在不同平臺上兼顧空間覆蓋性、成本和操作復(fù)雜性,在勘探目標(biāo)礦區(qū)時以星載遙感數(shù)據(jù)和無人機載數(shù)據(jù)為主,基于融合各平臺不同分辨率影像的優(yōu)勢,通過精細(xì)光譜匹配標(biāo)準(zhǔn)光譜庫中的光譜曲線,以實現(xiàn)蝕變礦物類型的精細(xì)識別,或利用整幅匹配值圖像并利用好巖礦光譜特征來獲取研究區(qū)內(nèi)礦物分布與含量信息,不同觀測尺度內(nèi)容結(jié)合互補,實現(xiàn)空、陸協(xié)同分析,以提升礦區(qū)勘探的效率與精度、礦區(qū)開發(fā)的經(jīng)濟效益與社會效益。

    (2)礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測方面。高光譜遙感具備信息量大、影像分辨率高、光譜信息豐富等優(yōu)點,在系統(tǒng)梳理研究區(qū)受礦產(chǎn)資源開發(fā)對水土環(huán)境影響的基礎(chǔ)上,選擇關(guān)鍵礦區(qū)、采集樣本點并運用好高光譜遙感數(shù)據(jù)眾多波段中蘊藏的光譜信息是未來在礦區(qū)應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)的重點。采用理論分析研究、軟件數(shù)值模擬、工程實地測量相結(jié)合的方法,通過波段運算、數(shù)據(jù)處理與分析后對標(biāo)準(zhǔn)光譜庫中光譜曲線的進一步精細(xì)利用,以了解目標(biāo)礦區(qū)的地形、植被、水文等情況。通過搭建植被參數(shù)、土壤參數(shù)、水文參數(shù)等組合系統(tǒng)分析,實地前往關(guān)鍵區(qū)域并采集關(guān)鍵(或異常)數(shù)據(jù)并反演適合該地區(qū)的適應(yīng)性模型,選擇高光譜遙感數(shù)據(jù)最優(yōu)波段以評估目標(biāo)研究區(qū)域的整體礦區(qū)生態(tài)環(huán)境。

    (3)礦區(qū)智能信息化建設(shè)方面。高光譜遙感衛(wèi)星的不斷發(fā)展使得空天地一體化建立智能信息礦區(qū)成為可能,將為智能化開采礦物、大面積掃面性探礦提供重要支持。高光譜遙感影像由上百個光譜波段組成,每個像素點在不同時序、不同平臺下的圖像解譯可實現(xiàn)實時礦區(qū)變化監(jiān)測、礦區(qū)生態(tài)修復(fù)與治理等,通過提升光譜圖像數(shù)據(jù)的精度、分辨率與可靠性,結(jié)合目前流行的機器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)對圖像數(shù)據(jù)進行智能學(xué)習(xí)分析,高光譜遙感技術(shù)通過光譜成像學(xué)的進一步應(yīng)用為智能信息化探礦、采礦提供圖像基礎(chǔ)。在不同衛(wèi)星平臺下對地面觀測能力不一致,但通過遙感軟件對異平臺影像進行圖像配準(zhǔn)后,結(jié)合相似度評價分析,將為礦業(yè)領(lǐng)域的多平臺可持續(xù)智能信息發(fā)展做出重要貢獻。

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