衛星影像在礦山地質災害監測中的應用

摘要：地質災害的調查中，遙感技術的應用十分廣泛。遙感技術的發展，特別是具有高分辨率的衛星影像的發展，使得礦山地質災害的監測工作更加精準。本文以某地鐵礦區為例，將高分辨率的衛星影像得到的數據作為主要信息，對礦山的地質災害進行檢測，為整個礦山地質環境提供最基本的資料。

關鍵詞：衛星影像；地質災害；監測

鐵礦資源在造福人類的同時還會破壞生態環境，嚴重時會污染環境、破壞資源，還有可能造成十分嚴重的地質災害。遙感技術的優點是不容忽視的，它作為信息采集技術，可以獲取很多的信息，而且速度快，成本比較低，因此是礦山環境監測中非常重要的技術手段。

一、工程概況

本鐵礦以前的開采方式是露天開采，現在是地下開采。地貌類型是低緩的丘陵地貌，地勢東南高西北低，地勢起伏比較大，地勢最高的標高為232m，最低標高為40m，地面相對高差192m，坡度為19—29。區內有大量的太古代建平村大營子組變質巖系，呈東北向分布，變質作用十分強烈，主要巖石為磁鐵石英巖、斜長角閃片麻巖、磁鐵角閃石英巖、云母片麻巖等。

二、遙感影像處理

1、遙感數據源的質量

IKONOS衛星是一顆具有高分辨率的商業衛星，能夠采集1m分辨率全色、4m分辨率多光譜影像，還能夠將以上兩種融合為具有1m分辨率的多彩影像?，F今已經廣泛應用在城市、森林、土地以及災害調查的監測等多個方面。IKONOS 數據的PAN波段與多光譜波段數據能夠結合在一起：PAN波段的空間分辨率是1m，4個多光譜波段的空間分辨率是4m（分別是紅光、綠光、藍光、近紅外四個波段），可以滿足監測區的不同需要。再結合有關資料、圖片等作為輔助數據可以進行分析研究。

2、遙感數據的處理

IKONOS 數據可以利用ERDAS軟件提供的函數模型，獲取需要校正的遙感影像的相關參數，其中包括衛星成像的瞬間高度、經緯度等，使得影像模型得以恢復，再利用高精度的DEM 進行校正，使得圖像更能精確的反映具體情況；正射校正以后，使用立方卷積的方法再次采集影像，間隔是全色波段的地面的分辨率。影像融合需要一定的基礎，就是影像配準，它的精確度對圖像制作的質量有很大的影響，因此，影響配準的精度一定要達到盡量達到最高標準。這次實驗研究的區域，將多種融合的方法集中在一起后進行對比，發現高通濾波法的效果最為明顯，很適合在這次實驗中得以應用。因此我們決定使用高通濾波法將全色波段和多光譜融合在一起，融合之前需要對圖片進行預處理，這樣不但能夠突出紋理的細節，提高全色數據的亮度，增強局部的反差，將噪音盡可能的降低，而且因為多光譜數據可以使得色彩亮度有所增強，增大色彩之間存在的反差，更好的凸顯出多光譜色彩所要表達的具體信息。由于景物之間存在差異，因此其數據的成像條件也會存在一定程度的差異，單純的拼接難免會顯得刻意古板，而且使色彩鑲嵌的部分很容易漏出破綻，體現不出原有景物的特征，因此需要對色彩進行仔細認真的拼接和調整，使其更接近真實的色彩。對每個獨立的數據需要進行依次調色，使得圖像色調保持一致，然后利用景物之間的重疊度對景物的色調進行調整，還是需要依次調整，確保色調的一致性。由于圖像數據之間存在巨大的差異性，不會達到一致狀態，因此在調整景物數據的色調時不能采用十分便捷的自動化處理方法，而需要用到諸多的圖像處理軟件進行手工鑲嵌。當相鄰景物的影像質量沒有大的差別的時候，就盡量使影像色調顯示出自然過渡的痕跡；當相差別比較大的時候，或者地面物體差異比較明顯時就需要保持自己本來的色彩紋理，不過同一地塊內的光譜特征需要保持一致（具體流程見圖1）。

圖1 圖像制作流程

三、信息提取

1、滑坡解譯標志

A.滑坡已經下滑了一定距離，狀態還比較穩定，它與周圍地質的影像特征是相同的，邊緣部分的色調相比其他部分來說，色調差異比較明顯，形狀較為規則；B.滑坡體完全脫離基巖母體，屬于完全下滑，形狀大多為長條舌狀、扇形狀，容易堆積在河流間流段。

2、地面沉降解譯標志

當鐵礦采空地面塌陷時，容易在地面上形成槽溝，使局部地面有所下沉，影響范圍十分廣泛。地面塌陷的主要原因是巖土變形，它使地面變形速度加快，整個過程中會使的地面建筑開裂，嚴重時有可能發生倒塌事故，影響交通、水利設施等；沉降區的邊緣經常會形成斷續的不規則封閉或者半封閉的條帶，和周圍的環境排列顯得十分不協調，因為周圍的農田、植物等有自己存在的規則秩序，而沉降區則破壞了這種秩序，使得一切極不協調；范圍比較小的沉陷區的影像大多是負立體的；而范圍大的沉陷區則會出現生態環境比較異常的現象。地裂縫可以判斷沉降區，它在遙感影像上的成像是暗色的線狀，因為地形突變導致光譜產生差異。大規模的地裂縫和其他線狀地面物的區別比較大，因為它在長度和寬度上都比較特殊：A.地裂縫的形態特征十分明顯，很容易辨別，直線型地裂縫的裂縫屬于比較平直的，有比較穩定的發展走向；曲線型地裂縫的裂縫屬于弧形彎曲，在整個地面都可以看到；B.地裂縫走向不同于地形單元的走向，它會從不同的地形地貌單元內進行穿切；C.地裂縫的走向和農田耕作的方向不一致，它不是人工造成的；缺乏植被的地區，遙感圖像會很容易識別地裂縫，植被豐富的地方，遙感圖像就不會很容易的識別地裂縫，因此遙感數據的使用應該選擇植被覆蓋度少的地區的遙感影像。此外，通過地表水的改變、道路的污染情況等標志也可以確定地面塌陷范圍的大小。

四、結論

以上研究結果足以說明，具有高分辨率的衛星影像的遙感數據，能夠更好地識別地面對的物體，快速準確的對礦山中的地質災害進行進行監測，為礦山地質的具體環境的監督提供了重要資料。

參考文獻

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作者簡介：樂劍平（1986.4-）男，畢業于西安科技大學，測繪工程專業。endprint