基于大數據分析的露天煤礦違法用地實時監測技術研究

關鍵詞：露天煤礦；違法用地；大數據；實時監測；遙感；無人機；深度學習；地理信息系統（GIS）中圖分類號：TD325.4 文獻標識碼：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，還為生態環境保護和土地資源可持續利用提供有力支持，推動土地資源合理開發與生態修復。

1露天煤礦違法用地現狀

隨著我國露天煤礦開采規模的擴大，越界開采、排土場違規占地等違法用地問題日益突出，傳統人工巡查效率低且難以全覆蓋。近年來，大數據技術結合地理信息系統（Geographic Information System，GIS）、衛星遙感和無人機航測等手段，為違法用地監測提供新思路[1]。無人機技術可快速獲取礦區二維圖像和三維數字高程模型，精準識別違法類型并估算資源量。大數據分析系統則通過智能化算法快速分析疑似問題，提升監管效率。這種技術不僅彌補傳統監

在礦產資源豐富的內蒙古自治區、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”現象，尤其在臨時用地方面，因土地計劃指標有限，企業即使取得采礦權，也常因土地性質問題難以合法使用[2。此外，部分露天煤礦開采過程中，土地占用和破壞后修復不及時，生態恢復治理滯后。例如，霍林河露天煤礦長期占用大量土地，復墾資金投入不足，生態修復推進緩慢。

露天煤礦開采中，違法用地及生態問題突出。違法用地難以及時發現，傳統人工巡查覆蓋不足，部分地區缺乏監測手段。排土場規劃不合理，選址和規劃缺乏科學依據，棄土堆隨意堆放，環境風險隱患突出。生態修復滯后，部分地區工作流于形式，缺乏科學方案和監督機制，資金不足導致治理進度緩慢。

2基于大數據分析的違法用地實時監測技術

本研究提出一種基于大數據分析的露天煤礦違法用地實時監測技術框架，融合遙感技術、無人機監測、深度學習和GIS，實現土地利用動態監測與智能分析。

2.1技術框架

本研究的技術框架通過多源數據整合，實現對露天煤礦土地利用的全面監測。具體而言，高分辨率遙感影像能夠提供礦區的宏觀視角，而無人機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模型等深度學習算法，訓練礦區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。具體技術框架如圖1所示。

2.2遙感技術與大數據融合

高分辨率遙感影像結合機器學習算法，可自動識別礦區邊界和土地利用變化，及時發現違法用地行為。例如，利用動態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。大數據處理與分析是高效監測的基礎。遙感影像數據量大，需要借助分布式計算和數據挖掘技術實現高效存儲與分析[4]。分布式計算可快速提取礦區土地利用特征，助力違法用地監測，系統性能隨節點增加呈線性增長，保障大規模數據處理。在遙感技術與大數據融合的過程中，可以使用式（1）計算礦區土地利用變化率。

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

2.3無人機監測與智能識別

無人機搭載多目攝像頭和傳感器，可快速獲取礦區高精度地形及土地利用信息，并實時傳輸至監測平臺。MaskR-CNN模型可以進行深度學習，能高效識別露天煤礦違法用地行為，提升識別準確性和效率。同時，對比新舊衛星遙感影像，人工智能技術可快速發現違法用地和亂占耕地現象。在無人機監測與智能識別過程中，可以使用式（2）、式（3）和式（4）來評估深度學習模型的性能。

式中： A 為模型的準確率； 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 為真負例（正確識別的非違法用地）； F_N 為假負例（錯誤識別的非違法用地）。

2.4智能化預警與決策支持

智能預警系統融合多源數據與機器學習算法，實時監測露天煤礦土地利用變化，及時發現違法用地并預警[5。同時，決策支持系統基于大數據分析，為土地利用規劃、排土場復墾和生態修復提供科學依據。結合GIS，實現礦區土地利用可視化管理，助力高效決策。在構建智能預警系統時，使用式（5）計算監測指標的預警閾值。

T=μ+k×σ

式中： T 為監測指標的預警閾值； μ 為監測指標的平均值； k 為預警系數，根據實際情況和監管部門的要求確定； σ 為監測指標的標準差。

3應用實例分析

3.1違法用地監測實例

某大型露天煤礦應用遙感技術和無人機監測，實現礦區土地利用實時監測，自動識別違法用地并預警，違法用地識別準確率高，有效支持礦產資源衛片執法檢查。具體情況如表1所示。

3.2排土場高效利用實例

利用大數據分析和GIS，對排土場的地形、土壤條件和生態需求進行綜合評估，制定科學的復墾方案。通過智能化手段，排土場的利用效率得到顯著提升，同時生態修復成本減少。例如，在某露天煤礦的排土場復墾項目中，通過大數據分析優化排土場的復墾規劃，使復墾后的土地利用率提高一些。

3.3效果分析

基于大數據分析的違法用地實時監測技術結合遙感和無人機監測，可快速覆蓋大面積區域，短時間內完成數據采集，大幅提升監測效率。借助深度學習和智能預警系統，違法用地行為可被瞬間識別并觸發警報，監管部門能及時干預。該技術通過自動化手段降低人力成本，前期設備投入較高，但長期運營成本低，整體成本顯著降低。同時，通過大數據分析，系統可對土地利用現狀、土壤條件和生態需求進行綜合評估，為土地利用規劃和生態修復提供科學依據。

4結論

本研究提出一種基于大數據分析的露天煤礦違法用地實時監測技術，整合遙感、無人機、深度學習和GIS等手段，解決傳統監測效率低、成本高、實時性差的問題，實現違法用地快速識別與預警，為排土場利用和生態修復提供依據，提升環境管理水平。未來可從3個方面入手，開展深入研究。一是多源數據融合，整合遙感影像、無人機數據、GIS數據及其他傳感器數據，發揮各數據源優勢，提高監測精度和可靠性；二是智能化決策支持，結合人工智能和機器學習算法，開發智能決策系統，為土地利用規劃和生態修復提供科學建議，助力可持續發展；三是技術推廣與應用，將該技術推廣至更多露天煤礦區，使其在全國礦產資源監管和生態環境保護中發揮更大作用，為我國礦業綠色發展提供技術支撐。

參考文獻

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