基于遙感技術的礦山地質災害危險性評價

陳建明，匡 威，孫衛東

（新疆維吾爾自治區地質礦產勘查開發局信息中心，新疆 烏魯木齊 830000）

在礦山領域當中，地質災害發生的主要原因是受到地殼運動的影響，在其運動過程中，巖石圈、水圈等之間形成相互作用。在較為劇烈的作用下，礦山區域范圍內的自然生態環境、生物活動、人類生命財產等都會受到一定的威脅和損失，甚至帶來不可挽回的后果發生。同時，一方面，當前部分地區人類居住環境較為惡劣，周圍地質條件較差，因此使得潛在的原生地質會在外界活動的影響下，出現更加嚴重的災害問題。另一方面，人類在工程活動中人為造成的次生地質災害的威脅，使得區域地質災害問題已經成為當前國土資源規劃、城市建設等決策制定和實施中不可忽視的約束問題之一[1]。當前，針對礦山地質災害問題的評價方法仍然停留在主觀評價層面上，并且得出的評價結果常常會受到評價人員主觀思想的影響，導致結果與實際存在較大出入問題，無法對后續礦山建設和施工提供有利的評價條件。遙感技術是近幾年被廣泛應用于礦山領域當中的一項技術手段，其主要作用是利用各類傳感器設備對距離較遠的目標進行收集、處理和成像。利用該技術獲取到的遙感影像能夠為礦山建設提供更加有利的可視化圖像信息，基于此開展礦山地質災害危險性評價設計研究。

1 基于遙感技術的礦山地質災害危險性評價方法設計

1.1 基于遙感技術的礦山多源遙感數據選取及特征對比

為實現對礦山地質災害危險性的準確評價，將利用遙感技術獲取到的礦山多源遙感數據作為基礎，針對其具體特征進行分析，從而為后續礦山地質災害危險性指標體系構建提供條件。結合遙感技術，針對需要進行評價的礦山地質，采集36個波段數據。在采集過程中，設置光譜的波長范圍在0.25μm~12.25μm。針對礦山中植被覆蓋區域可利用NDVI對其覆蓋度進行計算，以此更加詳細地反映植被覆蓋的空間變化趨勢以及空間差異[2]。NDVI的波段為紅外和近紅外兩種類型波段組成，通過對其進行預處理，得到的影響能夠直接反映礦山地表的反射率，以此當波幅變得相對狹小時，可以進一步降低或剔除近紅外波段區域范圍內的水汽吸收而造成多源遙感數據選取出現誤差的問題。

通過衛星傳感器獲取到的像元值為無量綱化的DN數值，因此需要對其進行轉換，以此得到相應的反射率，其計算公式為：

公式（1）中，β表示為衛星傳感器輻射反射率；L表示為輻射亮度數值；d表示為日地距離；S表示為太陽光譜輻射量；θ表示為太陽與地面之間的夾角。完成對礦山多源遙感數據的選取，選取情況如下圖所示，選擇出可能影響礦山地質災害危險性的因素。結合得到的遙感影像數據，對礦山植被覆蓋區域和其他地物進行區分，通常情況下，近紅外反射率在0.73μm~1.25μm范圍以內，通過上述計算，將在這一范圍內數據對應的遙感影像作為植被覆蓋特征[3]。同時，不同植被在近紅外波段都有著較高的反射，植被的郁閉度越大，則相應的近紅外波段的反射也越大，反之同理。其次，根據遙感技術得到的地物波譜特征及特點，大部分造巖礦物的識別率均較高，大致在1.62μm~1.72μm范圍以內，同時近紅外波段與礦山礦床的分布特征之間也有著直接的關聯。在對礦山地質是否存在斷裂帶進行判斷時，綜合遙感影像、礦山巖性、水系標志等對其進行綜合判斷和分析。

圖1 礦山遙感數據選取圖

1.2 構建礦山地質災害危險性指標體系

在上述礦山多源遙感數據的基礎上，分析影響礦山地質災害危險性的因素，按照層次分析，將評價指標體系劃分為三個層次，其中目標層為礦山地質災害危險性評價，因素層包括基礎因素和誘發因素兩種，第三層包含八個影響危險性的因子，即坡度、斷層距離、坡向、巖性、植被、河網距離、降雨、人類工程活動。運用敏感型指數分析法確定各個因子的災害敏感性指數，其公式為：

公式（2）中，I表示為某一評價因子的災害敏感性指數；Pij(G)和Pij(L)表示為某一評價因子i的j個屬性類當中災害危險性隱患點的柵格數和不存在災害危險性隱患點的柵格數；Pi(G)表示為某一評價因子i當中所有災害點柵格個數；Pi(L)表示為某一評價因子i當中所有無災害隱患點的柵格個數。在實際應用該評價方法時，可將各個因子的災害敏感性指數作為其相應的權重，以此實現對危險性的量化評價。

1.3 基于模糊綜合法的地質災害危險性區劃

為了更加清晰地明確不同區域的災害危險性情況，對其按照危險性嚴重程度劃分為低、中、高三個等級針對危險性等級與評價因子呈正相關分布的特點，結合模糊綜合法得到無量綱化公式為：

公式（3）中，K表示為無量綱化結果；X表示為分級代表值；maxY表示為評價的最大臨界值。根據得出的K值，將0~0.2范圍作為高危險性區域；將0.2~0.8范圍作為中危險性區域；將0.8~1.0范圍作為低危險性區域。將其相應函數繪制如圖2所示。

圖2 三種不同地質災害危險性函數圖像

圖2中U1表示為低危險性函數；U2表示為中危險性函數；U3表示為高危險性函數。橫坐標為經過無量化后參評因子的數值；縱坐標為相應的評價因子隸屬度數值。在實際評價過程中，與定量化的評價指標存在一定區分，可采用經驗取值法對各個評價指標進行定性，完成對地質災害危險性區劃。

2 兩種評價方法應用效果對比分析

本文通過上述論述，在遙感技術的基礎上，對礦山地質災害危險性評價方法進行理論設計，為了進一步驗證該方法在實際礦山環境當中的應用效果，選擇以某地區礦山作為依托，針對其礦山區域內的地質災害危險性進行評價。設置本文基于遙感技術的評價方法為實驗組，傳統基于專家可信度的評價方法為對照組。已知被評價礦山長期處于干旱少雨狀態，每年平均降水量約為400mm，并且由于長時間處于陽光照射狀態下，蒸發量較大，具有典型的中溫帶半干旱大陸性氣候類型的特點。該礦山地形總體呈現出南高、北低的特點，其最高位置的海拔可以達到1523m，最低位置的海拔為1023m，平均海拔高度為1235.25m。該礦山地質以粉沙、粉土為主，水土流失十分嚴重。分別利用實驗組評價方法和對照組評價方法對該礦山地質災害的危險性進行評價。將該礦山按照東、南、西、北、東南、東北、西南、西北劃分為八個不同區域，分別得出實驗組和對照組對上述八個不同區域的危險性評價結果，并將評價結果代入到如下公式當中，對地質災害發生頻率進行計算：

公式（4）中，γ表示為地質災害發生頻率；iK表示為實驗組或對照組評價方法得出的評價結果；D表示為地質災害危險性評價包含天數。根據上述公式，計算得出8個區域地質災害頻率，并將結果記錄如表1所示。

表1 實驗組與對照組地質災害頻率預測結果對比表

從表1得出的三組數據可以看出，在8個不同區域上，實驗組得出的值明顯比對照組更加接近于實際數值。因此通過實驗證明本文引入遙感技術后的評價方法得出的評價結果精度更高，與實際更相符，可為地質災害的準確預測提供條件。

3 結語

針對當前傳統評價方法在實際應用中存在的諸多問題，本文引入遙感技術，開展對礦山地質災害危險性評價方法的優化設計研究。通過研究提出一種全新的評價方法，并通過實驗證明了該方法的應用價值。在后續的研究中還將針對更多影響礦山地質災害危險性的因素進行更加全面分析，從而不斷提高評價的綜合性，進一步提高評價結果的準確性。