何亮柱,洪金益,張建國(guó),鄒勝武,朱莉莉
(1.中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,長(zhǎng)沙 410083;2.有色金屬礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查中心,北京 100814;3.東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院,南昌 330000)
礦產(chǎn)資源是人類賴以生存和發(fā)展不可或缺的物質(zhì)資源,也是不可再生的資源。長(zhǎng)期以來,我國(guó)礦產(chǎn)資源開發(fā)利用比較粗放,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境破壞嚴(yán)重,環(huán)境污染問題突出,這些嚴(yán)重阻礙了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展[1]。遙感技術(shù)在礦山開發(fā)狀況中的應(yīng)用非常廣泛[2-5],高分辨率遙感圖像將愈來愈多地應(yīng)用于礦山開發(fā)狀況及礦山環(huán)境等多目標(biāo)遙感調(diào)查與監(jiān)測(cè)中[6-9]。IKONOS遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有米級(jí)的高空間分辨率,在礦山開發(fā)方面的應(yīng)用具有更廣闊的前景。以高分辨率遙感圖像為基礎(chǔ),對(duì)礦山開發(fā)占地信息進(jìn)行提取,有助于更加快速、精確、有效地了解礦山開采狀況和礦山環(huán)境信息,從而達(dá)到礦產(chǎn)資源開發(fā)利用狀況及礦山環(huán)境遙感調(diào)查監(jiān)測(cè)的目的。
本文以甘肅省白銀銅礦為研究區(qū),在進(jìn)行光譜采樣和分析各類地物光譜曲線變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,以IKONOS數(shù)據(jù)為信息源,通過反復(fù)試驗(yàn),先后兩次建立相應(yīng)的波段處理模型,對(duì)圖像進(jìn)行兩次密度分割(第一次將背景和礦山開發(fā)占地信息區(qū)分開,第二次則將開發(fā)占地信息細(xì)分為采場(chǎng)、尾礦庫(kù)、廢石堆和礦山建筑),較好地實(shí)現(xiàn)了礦山開發(fā)占地信息提取。
白銀銅礦區(qū)是一個(gè)老礦區(qū),主要開采銅礦,其次為水泥用石灰?guī)r以及熔劑用石灰?guī)r,均為露天開采;白銀銅礦區(qū)開發(fā)占地面積約12.8 km2,主要占地類型為采礦場(chǎng)和廢石堆,其次為尾礦庫(kù)和礦山建筑。根據(jù)近幾年礦山開發(fā)野外遙感調(diào)查與監(jiān)測(cè)工作的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,白銀銅礦區(qū)礦山開發(fā)占地面積呈上升趨勢(shì),研究區(qū)內(nèi)生態(tài)環(huán)境破壞較嚴(yán)重,恢復(fù)治理比較滯后。
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是2009年7月獲取并做過輻射校正的IKONOS衛(wèi)星數(shù)據(jù)。以1∶1萬比例尺地形圖為基準(zhǔn),用最鄰近插值采樣方法,先對(duì)全色波段圖像進(jìn)行正射糾正,然后以糾正好的全色正射圖像為基準(zhǔn)對(duì)多光譜圖像進(jìn)行糾正。經(jīng)過正射糾正后的IKONOS數(shù)據(jù)能夠更加真實(shí)、準(zhǔn)確、直觀地反映地表信息,為在圖像上進(jìn)行地物的光譜采樣、地物光譜特征分析和礦山占地信息提取奠定了基礎(chǔ)。
研究區(qū)礦山開采方式為露天開采,相對(duì)于其背景地物采礦場(chǎng)、礦石堆、礦山建筑等具有獨(dú)特的幾何形態(tài)和光譜特征:如開采作業(yè)區(qū)在圖像上表現(xiàn)為斑塊狀影像圖斑,其暴露的基巖和土層具有較強(qiáng)的反射率;采礦場(chǎng)、中轉(zhuǎn)場(chǎng)、礦石堆和廢石堆等表面具有疏松顆粒的特性,無植被覆蓋,與周圍地物的光譜特征有明顯不同[10]。這些都為利用地物光譜特征提取礦山占地信息提供了理論依據(jù)。
通過對(duì)遙感圖像中地物光譜特征的分析,結(jié)合目視解譯以及以往的工作經(jīng)驗(yàn),把研究區(qū)分成3類背景(陰影、裸露地1、裸露地2)和6類開發(fā)占地(主要為采場(chǎng)、尾礦庫(kù)、廢石堆、礦山建筑等)。針對(duì)每一類地物特征,選擇具有代表性的典型地物,并采集該地物不同波段上的光譜響應(yīng)值,對(duì)每種地物類型分別采集10個(gè)樣點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),取其平均值表示該類地物在對(duì)應(yīng)波段上的光譜響應(yīng)值(表1中),繪出各類地物光譜特征(圖1)。
表1 各類地物光譜響應(yīng)值統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Spectral response value of different surface features
圖1 不同類型占地與背景光譜特征Fig.1 Spectral features of different land cover and background types
由圖1可以看出,各類地物在IKONOS不同波段圖像上的反射和吸收規(guī)律基本一致,在B1波段各個(gè)地物類型的光譜響應(yīng)值相對(duì)較高,在B2和B1波段沒有很大的變化,在B3波段明顯下降,在B4波段又較B3波段高。除了占地-1和背景-1與其他地物波譜區(qū)別很大外,其余地物類型的波譜差別很小(幾乎很難區(qū)分),這種現(xiàn)象是研究區(qū)的地理環(huán)境造成的。新鮮的開采面(占地-1)在遙感圖像上呈高亮度顯示;背景-1(陰影部分)呈低亮度值,與其他地物類型區(qū)別明顯;而處于高亮度值和低亮度值之間的各地物類型區(qū)別不明顯,過渡無規(guī)律,這是因?yàn)殚_發(fā)占地包括廢石堆、中轉(zhuǎn)場(chǎng)等經(jīng)長(zhǎng)期暴露和風(fēng)化,亮度漸漸變暗,而研究區(qū)背景基本上是裸露的土壤,沒有植被發(fā)育,因此造成在高亮度和低亮度的過渡區(qū)間,開發(fā)占地和某些背景在一定程度上存在異物同譜的現(xiàn)象而難以區(qū)分。
經(jīng)過對(duì)研究區(qū)內(nèi)各地物類型光譜特征的研究分析及反復(fù)實(shí)驗(yàn),確定研究區(qū)礦山占地和背景區(qū)分的波段計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式為
式中:B1,B2,B3,B4 分別表示 IKONOS 4 個(gè)波段響應(yīng)值;A1表示計(jì)算后得到的單波段響應(yīng)值。
利用該模型進(jìn)行波段計(jì)算后得到的各類地物的光譜值,見表1中最右列。
由表1最右列可以看出,礦山占地和背景灰度值的差別明顯。利用
函數(shù)對(duì)波段計(jì)算得到的單波段A1圖像(圖2(b))進(jìn)行密度分割。式中:gk為像元k經(jīng)密度分割后的反射值;min,max分別為待分割圖像反射值的最小值和最大值;j為閾值(根據(jù)本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果,取j=905比較合適)。經(jīng)第一次密度分割后,可將開發(fā)占地和背景區(qū)分開來(圖2(c))。
圖2 一次密度分割Fig.2 The first density segmentation
由圖2(c)可以看出,經(jīng)第一次密度分割后,雖然礦山開發(fā)占地已經(jīng)提取出來,但是研究區(qū)內(nèi)的開發(fā)占地包括了采場(chǎng)、尾礦庫(kù)、廢石堆以及礦山建筑,本實(shí)驗(yàn)的目的是要把這些不同類型的開發(fā)占地細(xì)分出來。同樣,取閾值為905,利用下面的密度分割函數(shù)再對(duì)A1波段(圖2(b))進(jìn)行像元重賦值,即
用該二值波段與原始圖像的4個(gè)波段分別相乘,得到 N1,N2,N3,N4 波段。
單獨(dú)分析礦山占地樣品統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(表1中列)及其對(duì)應(yīng)的光譜特征(圖1)可以看出,各類占地的光譜曲線在B1波段間隔明顯;在B2和B3波段,占地-4的光譜曲線跳動(dòng)較大;在B4波段又呈現(xiàn)出在B1波段的各類占地的光譜變化規(guī)律。經(jīng)分析認(rèn)為,由于礦山占地在空間中暴露和風(fēng)化的時(shí)間長(zhǎng)短不同,會(huì)導(dǎo)致其光譜特征存在差異,而這部分差異主要反映在近紅外波段(B4)上。為了增大各類占地的光譜采樣值的差異,通過反復(fù)試驗(yàn),最終建立研究區(qū)礦山占地細(xì)分的波段計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式為
式中:N1,N2,N4為式(3)與原始數(shù)據(jù)的波段相乘得到的相應(yīng)的新波段值;A2為只含有開發(fā)占地信息的單波段值。計(jì)算后,生成新的單波段A2,其對(duì)應(yīng)的光譜值見表2最右列。
表2 各類礦山占地光譜響應(yīng)值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Tab.2 Spectral response value statistics of different types
分析表2的數(shù)據(jù)可知,可分別取閾值0,750,850,950對(duì)波段A2進(jìn)行密度分割,建立分割函數(shù),即
對(duì)密度分割后的圖像進(jìn)行濾波處理。根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)及目視解譯結(jié)果,制作二次分割圖像(圖3)。
圖3 原始圖像與二次分割圖像對(duì)比Fig.3 Contrast of the original image and secondary segmentation image
采取點(diǎn)、線、面相結(jié)合的方法,采用GPS定位,進(jìn)行野外查證,主要查證礦山占地類型及分布位置。礦山占地信息提取分類結(jié)果的野外查證情況以及精度計(jì)算見表3。
表3 野外查證情況及提取精度Tab.3 The field verification and extraction accuracy
野外查證表明,使用本文方法所提取的礦山占地位置準(zhǔn)確,邊界清晰,分類明顯,可靠度高。通過野外查證,分析礦山占地提取結(jié)果中出現(xiàn)顏色不純及誤分割現(xiàn)象的原因有:①在空中暴露和風(fēng)化時(shí)間很長(zhǎng)的少部分尾礦庫(kù)和廢石堆的光譜特征相似,光譜值接近,易被誤分割成同一類占地類型;②礦山建筑房頂覆蓋物的差異性,使礦山建筑的光譜值不能同時(shí)落在單一的密度分割范圍內(nèi),需要輔以目視解譯;③有的尾礦庫(kù)正在利用中,陸續(xù)有新鮮的礦石堆積,導(dǎo)致尾礦庫(kù)和采場(chǎng)在一定程度上存在異物同譜現(xiàn)象。
1)光譜特征是地物的特有屬性,利用地物光譜的差異性來區(qū)分不同地物是可行而有效的方法。雖然由于各種原因,存在異物同譜或者同物異譜現(xiàn)象,以及某些地物的光譜信息非常接近,或者非常微弱甚至模糊,但是只要對(duì)地物光譜進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)分析,就會(huì)發(fā)現(xiàn)一些可循的規(guī)律。利用這些規(guī)律,選擇適宜的信息提取、變換方法,建立遙感信息提取模型來增大地物光譜的差異、增強(qiáng)微弱的光譜信息,最終獲取期望的信息是可能的。
2)人工目視解譯是傳統(tǒng)的獲得礦山占地信息的方法,目視解譯勞動(dòng)強(qiáng)度大、周期長(zhǎng)、效率低,且需要很多解譯經(jīng)驗(yàn);而利用計(jì)算機(jī)提取礦山占地信息能彌補(bǔ)目視解譯的不足,可節(jié)省人力、物力、財(cái)力和時(shí)間,具有較高的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。
3)本文采用不同的波段處理模型和多次密度分割處理方法,分層次地對(duì)礦山占地信息進(jìn)行提取,首先將礦山背景與開發(fā)占地分開,然后進(jìn)一步將占地信息細(xì)分為采場(chǎng)、尾礦庫(kù)、廢石堆和礦山建筑。本文的研究思路和技術(shù)方法對(duì)同類地區(qū)的礦山占地信息提取具有一定的參考價(jià)值。
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