遙感技術(shù)下露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測方法研究

摘要：為了精準監(jiān)測露天礦山地質(zhì)污染變化，提出了一種基于遙感技術(shù)的自動化監(jiān)測方法。利用遙感技術(shù)對露天礦山地質(zhì)進行精細化測繪，獲取遙感圖像。通過結(jié)合改進的均值漂移和自動標記分水嶺分割算法，對圖像進行分割，以準確確定污染區(qū)域。完成分割后，進一步自動形成一組地質(zhì)污染查詢點，并通過閉環(huán)模圖模型和流形排序法計算各節(jié)點的排名值，從而得出最終的自動化監(jiān)測結(jié)果。研究結(jié)果顯示，該方法能夠?qū)崟r、精準地監(jiān)測露天礦山地質(zhì)污染情況，對于保護環(huán)境和確保礦山安全具有重要意義，具有較高的實用價值。

關(guān)鍵詞：遙感技術(shù)；露天礦山；地質(zhì)污染；自動化監(jiān)測

中圖分類號：X831 文獻標志碼：B

前言

露天礦山開采過程中，由于爆破以及挖掘等環(huán)節(jié)，均會對礦山地質(zhì)環(huán)境造成不同程度的污染。露天礦山的開采活動，無疑是對地表植被的粗暴踐踏，更導(dǎo)致土壤遭受嚴重的侵蝕，水土流失現(xiàn)象頻頻發(fā)生，露天礦山地質(zhì)污染現(xiàn)狀十分嚴峻。為了有效防止露天礦山地質(zhì)污染，研究露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測方法具有十分重要的意義。

傳統(tǒng)的地質(zhì)污染監(jiān)測方法主要依賴于人工采樣和實驗室分析，但是存在成本較高和監(jiān)測周期較長等問題。最近幾年，相關(guān)研究者給出了一些比較的研究成果，例如韋凱耀等人將地下水的流動基本規(guī)律以及污染物遷徙原理作為依據(jù)，采用COMSOL軟件仿真完成污染監(jiān)測處理。該方法所使用的COMSOL軟件仿真需要大量的數(shù)據(jù)輸入，實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)獲取存在較大難度，同時數(shù)據(jù)還具有不確定性，這會直接對最終監(jiān)測結(jié)果的準確性產(chǎn)生負面影響。付淑清等人主要采用環(huán)境磁學方法完成珠三角表層土壤和沉積物環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測。該方法的探測能力比較弱，會造成對污染范圍和深度的監(jiān)測存在偏差。

為此，文章提出一種基于遙感技術(shù)的露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測方案。該技術(shù)利用衛(wèi)星、無人機等遙感平臺，結(jié)合高分辨率多光譜、雷達及熱紅外等多種傳感器，實現(xiàn)對礦山區(qū)域地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測。

1遙感技術(shù)下露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測方法

1.1基于遙感技術(shù)的露天礦山地質(zhì)精細化測繪方法

通過遙感技術(shù)，利用無人機進行精確測繪。在測繪過程中，根據(jù)實際需求合理布設(shè)像控點，構(gòu)建控制網(wǎng)絡(luò)，提升測繪準確性。同時，針對不同高程的航線，合理設(shè)置像控點，并采用GPS靜態(tài)觀測法進行精確校正。完成數(shù)據(jù)采集后，進一步采取精細處理措施，通過鏡頭誤差計算方法對測繪數(shù)據(jù)進行精確補償，確保測繪結(jié)果的準確性。鏡頭誤差計算式如式（1）所示：

在完成數(shù)據(jù)處理后，無縫銜接多個提取點，自動生成成果文件。將數(shù)據(jù)精準劃分為POS與非POS兩類，對POS數(shù)據(jù)進行專業(yè)轉(zhuǎn)換，形成清晰的航帶數(shù)據(jù)，其余數(shù)據(jù)直接導(dǎo)人處理終端。審查平面視圖節(jié)點分布，增設(shè)連接點并清除孤立節(jié)點，確保圖像連貫。利用空三的預(yù)覽功能，精確測量空中三角，支持測繪工作。在數(shù)據(jù)迭代中，面對圖像問題，精準調(diào)整相位點取值，剔除誤差數(shù)據(jù)，設(shè)定合適權(quán)值。運用前沿path算法進行空三運算，借助Pri工具核查圖像，確保測繪結(jié)果精確。若存在偏差點，重復(fù)校正與預(yù)處理步驟，直至滿意。最終，錄入關(guān)鍵信息，捕捉參照數(shù)據(jù)，融入測繪數(shù)據(jù)至模型，確定目標區(qū)域立體形態(tài)。

1.2露天礦山地質(zhì)遙感圖像分割

通過2.1小節(jié)實現(xiàn)露天礦山地質(zhì)精細化測繪處理后，可以獲取露天礦山地質(zhì)遙感圖像。采用改進的均值漂移和自動標記分水嶺分割算法共同完成遙感圖像分割處理。

式（3）中，c代表窗體半徑；p代表遙感影像維數(shù)。

均值漂移分割算法經(jīng)平滑處理后，基于空間域精準分割遙感圖像。首先，采用唯一核函數(shù)標準化處理輸入的露天礦山地質(zhì)遙感圖像，并確定空間域與色彩域的帶寬。隨后，通過均值漂移平滑程序平滑處理樣本點，并存儲收斂點。接著，確定與收斂集合近似的空間域和色彩域分組，并賦值處理收斂點。在去除像素數(shù)量較少的空間區(qū)域后，設(shè)定帶寬參數(shù)以精確確定空間與色彩成分向量。為進一步提升性能，引入光譜和紋理特征等多維度信息，優(yōu)化核函數(shù)和多特征向量，形成高效的新均值漂移分割算法。最后，結(jié)合改進的均值漂移和分水嶺分割算法，對遙感圖像進行分割處理。通過融合處理各波段信息，提取光譜和幾何特征，并利用仿射不變矩形特征算子深入分析圖像，再運用主成分分析和灰度共生矩陣捕捉紋理特征。最終，結(jié)合這些特征采用改進算法獲取濾波結(jié)果，并引入分水嶺算法完成圖像分割，確定污染區(qū)域。

1.3露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測

通過2.2小節(jié)確定露天礦山地質(zhì)出現(xiàn)污染的區(qū)域后，采用流形排序算法展開露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測。整個監(jiān)測過程可以劃分為三個步驟：

（1）通過Reed-Xiao算法和閾值分割相結(jié)合的方式形成若干露天礦山地質(zhì)污染查詢點：

（2）構(gòu)建一個閉環(huán)圖刻畫相鄰節(jié)點之間的相似性，露天礦山地質(zhì)遙感圖像中的每一個節(jié)點即為一個超像素：

根據(jù)地質(zhì)污染區(qū)域的超像素分割結(jié)果，組建一個權(quán)重圖模型G=（V，E）。其中，一個六邊形代表一個超像素節(jié)點，V代表節(jié)點，E代表用于連接節(jié)點的邊緣。向量節(jié)點之間通常存在相似的空譜特征，在研究過程中，各個節(jié)點不僅和周邊節(jié)點相連，而且還和周邊節(jié)點有著公共邊緣的節(jié)點相連。根據(jù)上述操作方式，可以有效刻畫節(jié)點之間的空譜特征，利用高斯函數(shù)ω_ij對節(jié)點i和節(jié)點j之間的連接邊緣展開定義。

完成上述操作后，對加權(quán)圖上的節(jié)點展開排序，同時將逆矩陣（D-aw）^-1作為一個完備的關(guān)聯(lián)矩陣，在矩陣中任意節(jié)點的關(guān)聯(lián)性都是非零元素。通過上述矩陣可以有效挖掘節(jié)點之間的相似性。具體而言，當節(jié)點之間的空間距離減少時，相似性會隨之增加；反之，相似性則會隨之減少。

（3）根據(jù)測試節(jié)點和露天礦山地質(zhì)污染查詢點的相似性，流形排序用于估計各個節(jié)點的排序值。對各個節(jié)點的排序值展開歸一化處理，得到最終的監(jiān)測結(jié)果：

在得到地質(zhì)污染查詢點以及權(quán)重圖后，指示向量通過相關(guān)公式計算排序向量，z*（i），x*（i）是一個大小為/維的向量。需要特別注意，當一個節(jié)點被選為地質(zhì)污染節(jié)點時，它在x*（i）中的排序主要包含查詢點和自身之間的相似性。其它查詢點對于該節(jié)點的影響也會下降。為了有效解決上述問題，在計算排序值時，將0分配到關(guān)聯(lián)矩陣的對角線元素中。所以，各個節(jié)點的地質(zhì)污染值僅有其它異常查詢點計算獲取的排序值所決定。

將排序向量歸一化到0～1之間，獲取最終的露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測結(jié)果。

2實驗分析

為了驗證所提遙感技術(shù)下露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測方法的有效性，實驗選取河南省某個露天礦區(qū)作為研究對象，相關(guān)的實驗參數(shù)如下所示，測試區(qū)域平面圖見圖1。

2.1遙感數(shù)據(jù)源參數(shù)

數(shù)據(jù)源：高分一號星；

分辨率：全色波段2米，多光譜波段8米；

獲取時間：2023年11月1日；

覆蓋范圍：礦山及周邊區(qū)域。

2.2無人機遙感數(shù)據(jù)

無人機型號：DJI Phantom X；

搭載傳感器：高分辨率RGB相機；

飛行高度：670米；

分辨率：256厘米／像素。

分別采用所提方法和傳統(tǒng)測繪方法對研究區(qū)域展開精細化測繪處理，分析兩種方法的清晰度變化情況，實驗結(jié)果如圖2所示：

通過圖2可知，傳統(tǒng)方法的測繪圖像清晰度在測繪高度上升時，開始出現(xiàn)下降；而所提方法獲取的測試圖像清晰度高于90 010，且一直處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)。由此可見，相比于傳統(tǒng)的測繪方法，所提方法更加適用于露天礦山地質(zhì)精細化測繪，且實用性更強，可以獲取高清晰度的測繪圖像。

為了驗證所提方法的分割效果，實驗分別對不同類型的地質(zhì)環(huán)境污染圖像展開分割處理，實驗結(jié)果見圖3。

通過分析圖3可以看出，采用所提方法可以精準分割出露天礦山地質(zhì)圖像中的污染區(qū)域；而采用傳統(tǒng)圖像分割方法出現(xiàn)了比較嚴重的錯誤分割情況，容易造成誤判。由此可見，采用所提方法可以精準區(qū)分圖像中的露天礦山地質(zhì)污染區(qū)域，為后續(xù)的露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測提供有效依據(jù)。

為了進一步驗證分割性能，實驗選取Dice系數(shù)、Jaccard度量、Hausdorff距離以及面積差異百分比作為測試指標對分割結(jié)果展開評價，實驗結(jié)果見表1。

通過表1的實驗結(jié)果可以看出，所提方法的Dice系數(shù)和Jaccard度量均高于傳統(tǒng)分割方法，說明所提方法的準確度較高；Hausdorff距離以及面積差異百分比均低于傳統(tǒng)方法，說明所提方法獲取的分割結(jié)果更加接近真實標簽，更進一步驗證所提方法的優(yōu)越性。

為了驗證所提方法的露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測性能，實驗分別采用不同方法對土壤單項污染指數(shù)以及內(nèi)梅羅污染指數(shù)展開監(jiān)測，實驗結(jié)果見圖4。

通過圖4可以看出，當分別采用不同方法應(yīng)用于露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測處理時，所提方法獲取的土壤單項污染指數(shù)以及內(nèi)梅羅污染指數(shù)和實際值基本吻合；而另外兩種方法獲取的監(jiān)測結(jié)果和真實值存在較大的偏差，不利于實時掌握露天礦山地質(zhì)污染的變化情況。由此可見，所提方法更加適用于露天礦山地質(zhì)污染自動化處理。

3結(jié)束語

露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測是現(xiàn)代礦山環(huán)境管理的重要手段，在保證礦山可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮著十分重要的作用。文章研究了遙感技術(shù)下露天礦山地質(zhì)污染自動化監(jiān)測方法，通過遙感技術(shù)獲取露天礦山地質(zhì)的遙感圖像，并結(jié)合改進的均值漂移和自動標記分水嶺分割算法，成功實現(xiàn)了對礦山地質(zhì)污染區(qū)域的精準分割。進一步地，利用差異性估計和閾值化處理，自動形成查詢點，并通過閉環(huán)模圖模型和流形排序法，得出了最終的地質(zhì)污染自動化監(jiān)測結(jié)果。通過自動化監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用可以實時獲取礦山地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)污染問題，為礦山環(huán)境治理提供科學依據(jù)。這一方法不僅提高了監(jiān)測的效率和準確性，還為露天礦山的環(huán)境保護和安全管理提供了有力的技術(shù)支持。