基于大數(shù)據(jù)分析的露天煤礦違法用地實(shí)時監(jiān)測技術(shù)研究

關(guān)鍵詞：露天煤礦；違法用地；大數(shù)據(jù)；實(shí)時監(jiān)測；遙感；無人機(jī)；深度學(xué)習(xí)；地理信息系統(tǒng)（GIS）中圖分類號：TD325.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1008-9500(2025)06-0070-03DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.06.019

Research on Real-Time Monitoring Technology for Illegal Land Use in Open-Pit Coal Mines Based on Big Data Analysis

LI Ting

(Guoneng Beidian Shengli Energy Company Limited，Xilinhot O26ooo，China)

Abstract:This paper proposesareal-time monitoring technology forillegal landuse inopen-pitcoal minesbasedonbig dataanalysis，which integratesremotesensing，drones，deeplearning，andGeographic Information System (GIS)toachieve dynamic monitoringandintellgentanalysisoflanduseinminingareas.Thistechnologyobtains miningarea information through high-resolutionremotesensing imagesanddrones，automaticallyidentifies illgallandusebehaviorbyusing deep learningalgorithms，andusesGISforvisualmanagement.Ithastheadvantagesofhigheficiency，real-timeperforance， andlowcost，educingtheostofecologicalrestorationandshorteningthereclamationtime.Inthefuture，itisnecessaryto focus on multi-sourcedata fusionand intelligent decisionsupport，thusasisting inthegreendevelopmentof miningand ecological protection.

Keywords:open-pitcoal mine;illegal landuse;big data;real-time monitoring;remote sensing;drones;deep learning; Geographic Information System (GIS)

測的不足，還為生態(tài)環(huán)境保護(hù)和土地資源可持續(xù)利用提供有力支持，推動土地資源合理開發(fā)與生態(tài)修復(fù)。

1露天煤礦違法用地現(xiàn)狀

隨著我國露天煤礦開采規(guī)模的擴(kuò)大，越界開采、排土場違規(guī)占地等違法用地問題日益突出，傳統(tǒng)人工巡查效率低且難以全覆蓋。近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）、衛(wèi)星遙感和無人機(jī)航測等手段，為違法用地監(jiān)測提供新思路[1]。無人機(jī)技術(shù)可快速獲取礦區(qū)二維圖像和三維數(shù)字高程模型，精準(zhǔn)識別違法類型并估算資源量。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)則通過智能化算法快速分析疑似問題，提升監(jiān)管效率。這種技術(shù)不僅彌補(bǔ)傳統(tǒng)監(jiān)

在礦產(chǎn)資源豐富的內(nèi)蒙古自治區(qū)、山西省等地，露天煤礦違法用地問題突出，存在“合法采礦、違法占地”現(xiàn)象，尤其在臨時用地方面，因土地計(jì)劃指標(biāo)有限，企業(yè)即使取得采礦權(quán)，也常因土地性質(zhì)問題難以合法使用[2。此外，部分露天煤礦開采過程中，土地占用和破壞后修復(fù)不及時，生態(tài)恢復(fù)治理滯后。例如，霍林河露天煤礦長期占用大量土地，復(fù)墾資金投入不足，生態(tài)修復(fù)推進(jìn)緩慢。

露天煤礦開采中，違法用地及生態(tài)問題突出。違法用地難以及時發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)人工巡查覆蓋不足，部分地區(qū)缺乏監(jiān)測手段。排土場規(guī)劃不合理，選址和規(guī)劃缺乏科學(xué)依據(jù)，棄土堆隨意堆放，環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)隱患突出。生態(tài)修復(fù)滯后，部分地區(qū)工作流于形式，缺乏科學(xué)方案和監(jiān)督機(jī)制，資金不足導(dǎo)致治理進(jìn)度緩慢。

2基于大數(shù)據(jù)分析的違法用地實(shí)時監(jiān)測技術(shù)

本研究提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的露天煤礦違法用地實(shí)時監(jiān)測技術(shù)框架，融合遙感技術(shù)、無人機(jī)監(jiān)測、深度學(xué)習(xí)和GIS，實(shí)現(xiàn)土地利用動態(tài)監(jiān)測與智能分析。

2.1技術(shù)框架

本研究的技術(shù)框架通過多源數(shù)據(jù)整合，實(shí)現(xiàn)對露天煤礦土地利用的全面監(jiān)測。具體而言，高分辨率遙感影像能夠提供礦區(qū)的宏觀視角，而無人機(jī)搭載的多目攝像頭和傳感器則可以獲取高精度的局部信息[3]。通過MASKR-CNN模型等深度學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練礦區(qū)土地利用特征識別模型，自動識別和定位違法用地行為。此外，GIS用于土地利用的可視化管理，為管理部門提供決策支持。具體技術(shù)框架如圖1所示。

2.2遙感技術(shù)與大數(shù)據(jù)融合

高分辨率遙感影像結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可自動識別礦區(qū)邊界和土地利用變化，及時發(fā)現(xiàn)違法用地行為。例如，利用動態(tài)變化模型和重心遷移模型，可以分析土地利用的時空變化特征。大數(shù)據(jù)處理與分析是高效監(jiān)測的基礎(chǔ)。遙感影像數(shù)據(jù)量大，需要借助分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效存儲與分析[4]。分布式計(jì)算可快速提取礦區(qū)土地利用特征，助力違法用地監(jiān)測，系統(tǒng)性能隨節(jié)點(diǎn)增加呈線性增長，保障大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。在遙感技術(shù)與大數(shù)據(jù)融合的過程中，可以使用式（1）計(jì)算礦區(qū)土地利用變化率。

式中： c 為土地利用變化率； R_t 為基準(zhǔn)時間點(diǎn) t 的遙感影像； R_s 為時間點(diǎn) s 的遙感影像； 為兩個時間點(diǎn)遙感影像的差異。

2.3無人機(jī)監(jiān)測與智能識別

無人機(jī)搭載多目攝像頭和傳感器，可快速獲取礦區(qū)高精度地形及土地利用信息，并實(shí)時傳輸至監(jiān)測平臺。MaskR-CNN模型可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，能高效識別露天煤礦違法用地行為，提升識別準(zhǔn)確性和效率。同時，對比新舊衛(wèi)星遙感影像，人工智能技術(shù)可快速發(fā)現(xiàn)違法用地和亂占耕地現(xiàn)象。在無人機(jī)監(jiān)測與智能識別過程中，可以使用式（2）、式（3）和式（4）來評估深度學(xué)習(xí)模型的性能。

式中： A 為模型的準(zhǔn)確率； B 為模型的精確率； D 為模型的召回率； T_P 為真正例（正確識別的違法用

地）； F_P 為假正例（錯誤識別的違法用地）； T_N 為真負(fù)例（正確識別的非違法用地）； F_N 為假負(fù)例（錯誤識別的非違法用地）。

2.4智能化預(yù)警與決策支持

智能預(yù)警系統(tǒng)融合多源數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)時監(jiān)測露天煤礦土地利用變化，及時發(fā)現(xiàn)違法用地并預(yù)警[5。同時，決策支持系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)分析，為土地利用規(guī)劃、排土場復(fù)墾和生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)合GIS，實(shí)現(xiàn)礦區(qū)土地利用可視化管理，助力高效決策。在構(gòu)建智能預(yù)警系統(tǒng)時，使用式（5）計(jì)算監(jiān)測指標(biāo)的預(yù)警閾值。

T=μ+k×σ

式中： T 為監(jiān)測指標(biāo)的預(yù)警閾值； μ 為監(jiān)測指標(biāo)的平均值； k 為預(yù)警系數(shù)，根據(jù)實(shí)際情況和監(jiān)管部門的要求確定； σ 為監(jiān)測指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3應(yīng)用實(shí)例分析

3.1違法用地監(jiān)測實(shí)例

某大型露天煤礦應(yīng)用遙感技術(shù)和無人機(jī)監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)礦區(qū)土地利用實(shí)時監(jiān)測，自動識別違法用地并預(yù)警，違法用地識別準(zhǔn)確率高，有效支持礦產(chǎn)資源衛(wèi)片執(zhí)法檢查。具體情況如表1所示。

3.2排土場高效利用實(shí)例

利用大數(shù)據(jù)分析和GIS，對排土場的地形、土壤條件和生態(tài)需求進(jìn)行綜合評估，制定科學(xué)的復(fù)墾方案。通過智能化手段，排土場的利用效率得到顯著提升，同時生態(tài)修復(fù)成本減少。例如，在某露天煤礦的排土場復(fù)墾項(xiàng)目中，通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化排土場的復(fù)墾規(guī)劃，使復(fù)墾后的土地利用率提高一些。

3.3效果分析

基于大數(shù)據(jù)分析的違法用地實(shí)時監(jiān)測技術(shù)結(jié)合遙感和無人機(jī)監(jiān)測，可快速覆蓋大面積區(qū)域，短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)采集，大幅提升監(jiān)測效率。借助深度學(xué)習(xí)和智能預(yù)警系統(tǒng)，違法用地行為可被瞬間識別并觸發(fā)警報(bào)，監(jiān)管部門能及時干預(yù)。該技術(shù)通過自動化手段降低人力成本，前期設(shè)備投入較高，但長期運(yùn)營成本低，整體成本顯著降低。同時，通過大數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可對土地利用現(xiàn)狀、土壤條件和生態(tài)需求進(jìn)行綜合評估，為土地利用規(guī)劃和生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。

4結(jié)論

本研究提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的露天煤礦違法用地實(shí)時監(jiān)測技術(shù)，整合遙感、無人機(jī)、深度學(xué)習(xí)和GIS等手段，解決傳統(tǒng)監(jiān)測效率低、成本高、實(shí)時性差的問題，實(shí)現(xiàn)違法用地快速識別與預(yù)警，為排土場利用和生態(tài)修復(fù)提供依據(jù)，提升環(huán)境管理水平。未來可從3個方面入手，開展深入研究。一是多源數(shù)據(jù)融合，整合遙感影像、無人機(jī)數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)及其他傳感器數(shù)據(jù)，發(fā)揮各數(shù)據(jù)源優(yōu)勢，提高監(jiān)測精度和可靠性；二是智能化決策支持，結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開發(fā)智能決策系統(tǒng)，為土地利用規(guī)劃和生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)建議，助力可持續(xù)發(fā)展；三是技術(shù)推廣與應(yīng)用，將該技術(shù)推廣至更多露天煤礦區(qū)，使其在全國礦產(chǎn)資源監(jiān)管和生態(tài)環(huán)境保護(hù)中發(fā)揮更大作用，為我國礦業(yè)綠色發(fā)展提供技術(shù)支撐。

參考文獻(xiàn)

1張宏，劉劍.露天礦山國土空間生態(tài)修復(fù)規(guī)劃編制方法探析[J].華北自然資源，2022（1）：123-126.

2 趙嬋娟，陳旭，岳照溪.農(nóng)用地變化監(jiān)測應(yīng)用場景設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].北京測繪，2023（11）：1491-1495.

3 李明明.基于深度學(xué)習(xí)的城市新增建設(shè)用地高分遙感變化檢測研究[D].重慶：重慶交通大學(xué)，2021.

4曹端廣，鄭國強(qiáng)，馬銀，等.基于傾斜攝影的城鎮(zhèn)違法用地監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].山東建筑大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（1）：97-102.

5西安大地測繪股份有限公司.一種基于AR的公路違法用地監(jiān)測方法及系統(tǒng)：CN202311597128.6[P]2024-02-09.