曹 巍,安平利,張有祥
(北京榮創巖土工程股份有限公司,北京 100000)
地質災害頻發與采礦修路等活動有關,對于一些特殊地域來說,地質災害造成的后果是十分嚴重的[1]。尤其對于一些礦山來說,地質災害的發生不僅會威脅到礦區內工作人員的生命安全,同時也會使得礦山承受巨大的經濟損失,同時這種危險也會威脅到周邊居住的人們。通常誘發礦山地質災害的原因有很多,礦區采礦生產就是其中一項重要原因[2]。并且采礦中人為造成的地質災害會帶來更加嚴重的經濟損失。比如:在采礦過程中導致山體滑坡而招致崩塌;由于地面開裂造成地裂縫“吞人”;沉陷而導致的人員傷亡等等。隨著礦集區的不斷加深,深部開采已經成為當下礦產的主要模式。深凹露天礦逐漸取代了露天礦,使得礦山地質災害的嚴重性也不斷加劇[3]。
基于北斗位移監測技術進行礦山地質災害圖像的提取,通過對地學空間災害圖像的影數據進行分析,根據多源圖像的物理屬性進行種類劃分。根據研究目的,選取合適的遙感數據源,采用了推掃式成像技術,可采集1米分辨率全色影像和4米分辨率多光譜影像,經數據融合能得到1米分辨率的彩色影像。通過北斗位移監測技術提高該監測圖像的分辨率,使得礦山地質災害圖像在合理遙感距離進行圖像量級色彩代替。
對提取得到的礦山地質災害圖像,進行礦山地質災害圖像特征量化處理。由于遙感系統空間、波譜、時間及輻射分辨率的限制,不可避免地在遙感數據的獲取過程中存在誤差,遙感圖像預處理主要是在保持影像信息量和清晰度的前提下,對原始圖像中的噪聲、條帶等進行一系列的噪聲消除、幾何失真校正、輻射糾正等相關處理。
因此,在實際圖像分析和信息提取之前,降低了影像的對比度,校正方法也因不同的圖像特征存在差異。衛星影像采用獲取方式為中心投影,當地形起伏變化時,會產生局部的偏移。同時由于研究區為中低山區,地形起伏較大,幾何畸變較嚴重,成像范圍大,所以必須進行正射校正,如圖1所示。

圖1 修正地質災害圖像
遙感數據的最佳波段選取,是遙感影像增強處理的關鍵部分,即為適當選取影像所有波段的一個子集進行組合,該子集不僅能很好的體現各自效用,而且便于圖像特征的提取。對其中為地質災害圖像特征進行對照標注,地質災害圖像特征值如表1所示。

表1 地質災害圖像特征值對照表
根據表中地質災害圖像特征值,進行圖像特征判定,將圖像歸類到D1、D2、D3、D4中,根據地質災害圖像特征進行地質災害信息的判斷。
將影像分割成若干不同的災害信息對象塊,根據衛星影像的研究學習,總結塌陷坑、地裂縫等災害具有明顯的影像特征及一定的地域規律性,同時結合實地的調研采樣,分別建立塌陷坑、地裂縫等解譯數據庫和地物波譜數據庫,最后建立相應的知識模型,進行自動的信息提取。
基于北斗位移監測技術,分割參數的選擇是決定影像分割效果的重要指標,通過多次的分割效果預覽計算,設定塌陷坑、地裂縫、地面沉降區的分割值參數分別為84.2,82.7,79.2,這些值可以最大限度的分割出目標信息,基于北斗位移監測技術主要是以光譜特征進行的,對存在其中的盲目性和混淆性進行分辨,提出具有零星分布星點的圖斑,同時需要與目視解譯圖進行對比分析,以此達到通過災害特征判斷地質災害信息的目的。最后進行柵格一矢量轉換,簡化儲存格式,同時對一些碎屑多邊形進行處理。至此,完成基于北斗位移監測技術的礦山地質災害監測方法設計。
通過對比試驗,對比傳統方法1、傳統方法2與基于北斗位移監測技術的礦山地質災害監測方法提取災害信息能級匹配率的大小,驗證更優的監測方法。
利用MAPGIS軟件的空間分析模塊,將自動提取地質災害矢量文件與目視解譯結果進行疊置分析,以便兩者相互印證。在地質災害信息增強的基礎上,利用“已知推未知”的理念,在軟件中提取研究區內的各類礦山地質災害。根據已知地質災害點的圖像紋理、色調特征,在圖像上圈定與其相似的礦山地質災害,并將其在圖像上裁切出來,形成單獨的小塊圖像。在小塊圖像中除了包含地質災害外,還包含諸如草地、裸土等地物類型。利用ENVI4.5軟件的監督分類方法對不同地物類型進行分類,并將分類結果輸出為軟件所能識別的圖像格式。
傳統方法1、傳統方法2與基于北斗位移監測技術的礦山地質災害監測方法的提取災害信息能級匹配率如表2所示。

表2 提取災害信息能級匹配率
分析表中數據可知,傳統方法1的提取災害信息能級匹配率最高為15.94%,取災害信息能級匹配率最低為10.24%。傳統方法2的提取災害信息能級匹配率最高為29.19%,取災害信息能級匹配率最低為20.94%。基于北斗位移監測技術的礦山地質災害監測方法提取災害信息能級匹配率最高為47.58%,取災害信息能級匹配率最低為40.68%。因此,基于北斗位移監測技術的礦山地質災害監測方法更好。
通過本文研究,提高了地質災害信息的能級匹配率,使得地質災害信息的監測有效率得到了提升。下一步應當針對遙感信息增強做進一步研究,利用光譜能級匹配法提取目標在圖像中的相似度,并將其作為目標信息波段加入到原始數據中去。然后進行波段歸一化處理,以減少不同波段數據的量綱或數量級的影響,進一步提高監測地質災害信息的精確率。