航測遙感技術在礦山地質勘探中的應用

吳 霞，周銀朋，王小宇

（貴州省地質礦產勘查開發局測繪院，貴州 貴陽 550018）

0 引言

隨著該先進技術手段的普及與應用，礦山地質勘探工作的質量和效率都有了顯著提高，利用無人機進行礦山的觀測地物影像數據采集，以航空攝影的方式對礦山地質情況進行實時監測，該技術減少了人為實地勘探的工作量，并且其應用范圍廣且不受實地勘探的限制。基于高分辨率的遙感影像進行礦山地質環境的解譯，能準確進行礦山類型的判斷，分析研究區域內礦山開采的地質災害，本文對航測遙感影像在礦山地質勘探的應用進行研究，為提高礦山地質勘探效率和勘探質量提供了參考依據，對礦山開發建設具有重要的現實意義。

1 航測遙感技術在礦山地質勘探中的應用

1.1 基于航測遙感技術獲取礦山地質勘探影像

在礦山地質勘探中，對遙感衛星影像進行地質解譯時，主要針對巖石在影像上顯示的特征圖像差異，通過巖石反射光譜差別、影像色調的差異等來識別巖石的類型。巖石在形成的過程中會因為各種力的共同作用而出現不同的特征和形狀，這也是不同巖石識別的標志之一［1］。影像中不同的巖石有不同的反射光譜，這與巖石自身所含有的礦物成分有著密切的聯系，如果影像上淺色含量較多，那么所勘測到的巖石一定是含有淺色礦物，相反，如果顯示深色較多，那么就說明所勘測到的巖石是以深色物質為主。應用航測遙感同步技術能夠基于衛星和無人機獲取礦山地質影像，由于遙感數據源的質量直接影響著圖像處理與信息提取和解譯的精度，因此在應用航測遙感技術中需要選擇合適的遙感影像數據源，根據研究區域特點計算航攝相對航高H，計算式如式（1）所示：

式中：GSD為地面分辨率；a為像素元尺寸大小；f為焦距。根據已有的地形圖資料，計算基準面高程h，具體公式如式（2）所示：

式中：b為像片中的攝影基線長度。通過基線控制，較小航測中因風力、風向影響而產生的偏差。遙感影像數據具有多源性特點，不同種類的影像數據存在著不同的差異，根據研究區域內礦山的實際開發狀況和地質條件，選擇某1∶50 000 的礦區地質勘探工作區，通過遙感技術進行掃面測量，從而得到礦山地質構造及礦山資源分布情況。以勘探點為基準，為獲取更為準確的勘探信息，需要選擇分辨率更高的遙感影像，本文選擇了IKONOS 等衛星數據，影像數據整體質量較好，影像中無云霧覆蓋，觀測目標清晰，影像無明顯偏光偏色情況，可解譯程度高，具體航測遙感技術獲取地質勘探影像過程如圖1所示。

圖1 航測遙感技術獲取地質勘探影像過程

由圖1 可知：本文礦山地質勘探過程，將采集到的遙感影像作為原始數據，對影像進行分割處理，從而獲得更具代表性的區域礦山地質信息。為了保證研究區域礦山地質勘探的準確性，在分割后進一步提取更多輔助分類的礦山信息。采集研究區域內1∶50 000 比例尺地形圖和DEM 數據，對研究區域內礦山地質環境情況以及礦產資源數據進行采集，收集研究區域內自然地理、地質環境、地質災害分布等資料，進行野外踏勘，為后續遙感影像的解譯工作提供依據。

1.2 礦山地質遙感圖像處理

由于大氣環境與空氣中存在著一定的干擾因素，遙感影像數據受多種自然因素影響會導致圖像信息數據存在畫質損壞［2］、圖像變形以及邊緣模糊等情況，因此在遙感影像數據獲取完成后，需要對遙感影像進行處理。圖像與數據處理流程如圖2 所示。

圖2 圖像及數據處理流程

由圖2 可知：進行圖像與數據處理，消除大氣和光照等對觀測目標反射的影響，將同一條帶數據分別進行全色影像和多光譜影像合并，在大氣校正后通過數字高程模型對影像進行正射糾正，影像中部分正射糾正的精度不太理想，因此利用上文收集的地形基礎數據進行二次糾正，進行噪聲濾波處理，對輻射度畸變較大的原始數據進行輻射度糾正，進行影像配準，將同一地物的不同特性相關影像進行相對配準。通過直接線性變換標定三維空間坐標與二維圖像的對應關系，計算式如式（4）所示：

式中：j1、j2、j3、j4、j5、j6、j7、j8為變換參數；X和Y為平面空間坐標。接下來，對相機焦距k進行計算，計算式如式（5）所示：

式中：（x0，y0）為格網點主點。通過式（5）求得焦距后，獲取航測攝影轉角系統的關系計算旋轉角α，計算式如式（6）所示：

式中：b1、b2分別為旋轉角構成的旋轉矩陣。在糾正完成后，對遙感影像進行鑲嵌處理，進行影像拼接，在保證影像中觀測目標地物的完整性的同時，保證影像過渡自然，不存在明顯的拼接痕跡。適當進行影像顏色的調節，使影像中觀測地物反差適中，分幅處理并檢測影像數據的清晰度、色彩對比度以及連續的色調變化，保證影像色彩與實際真實地物色彩相近。將同地區數據進行空間配準，實現數據的融合，從而提取新數據，對不同時間獲取的圖像進行融合處理時，應保證融合后的圖像盡可能地突出觀測目標的地物信息，使觀測目標與周圍地物的邊界是清晰分明的。

1.3 礦山地質航測遙感信息提取與解譯

遙感影像包括光譜特征和空間特征，這些是進行遙感影像解譯的重要依據，為了更好地提取礦山地質信息，需要建立遙感影像的解譯標志［3-4］。由于礦山信息特征與多種自然因素有關，因此，針對不同的觀測目標地物需要建立相應的解譯標志，具體過程如圖3 所示。

圖3 解譯標志與信息提取過程

因此需要結合上文中采集的研究區域的多種資料，結合專業理論進行目視解譯，以提取遙感影像中礦山觀測目標地物信息。通過計算機判別遙感影像中觀測目標地物的光譜差異，對礦山地物地貌進行相應分類，并通過人機交互解譯相結合的方式進行解譯，若影像中存在不能準確判定屬性的信息，則通過實地勘察將標注出的圖斑解譯信息進行驗證，并對遙感影像進行增強處理，便于對影像中礦山地質環境信息的提取與解譯。本文提取的礦山地質信息包括礦產資源開發情況以及礦山地質環境，主要涉及礦產資源開采占地、礦產開采點和面位置，研究區域內的地裂縫，地面沉陷區等地質災害分布等［5-6］。經過劃分試驗區的反復實驗，通過目視進行彩色影像識別，能夠將50 個像元的礦山地物從背景中分離，判定用地性質，在解譯完成后對解譯情況進行實地驗證與精度分析。

2 實驗論證分析

為驗證本文方法的有效性，首先對本文航測遙感影像的礦山地質解譯成果進行驗證，證明本文影像解譯的可靠性，進而對礦山地質勘探情況進行分析。采用野外實地驗證方式進行驗證，本文礦山航測遙感調查在研究區域內劃分了6 個工作區，共設置野外驗證觀察點1500 處，具體研究區域的礦山地質環境遙感解譯成果的野外實地驗證情況如表1 所示。

表1 研究區域遙感解譯成果實地驗證情況

由表1 可知：本文對礦山占地、尾礦庫以及環境污染等圖斑類型的解譯精度較高，正確率最高達到了100.00%，對各檢驗工作區域的平均正確率也均在90.00% 以上，證明本文方法對航測遙感影像的解譯具有較好的效果，準確率滿足解譯要求。

3 結語

本文通過航測遙感技術獲取礦山地質勘探影像，進行礦山地質遙感圖像處理，提取與解譯礦山地質航測遙感信息，實現了航測遙感技術在礦山地質勘探中的應用，取得了一定的研究成果。實驗論證結果表明：應用本文方法在解譯礦山占地、尾礦庫和環境污染點等圖斑類型方面表現出較高的精度，正確率最高達到100.00%，對各個檢驗工作區域的平均正確率均在90.00% 以上，由此表明本文方法在航測遙感影像解譯方面具有良好的效果。