白光宇，田 磊，張德強(qiáng)

（中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081）

SPOT5衛(wèi)星影像在礦山環(huán)境調(diào)查中的應(yīng)用

白光宇，田 磊，張德強(qiáng)

（中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081）

以吉林省遼源市煤炭礦山為研究對象，通過對SPOT5衛(wèi)星影像糾正、融合、解譯等處理，快速、便捷地查清礦區(qū)的地質(zhì)環(huán)境問題：礦區(qū)固體廢物堆放、尾礦庫分布情況；礦山采空區(qū)地面塌陷、山體開裂、滑坡、崩塌、泥石流、巖溶塌陷、煤田自燃等地質(zhì)災(zāi)害分布情況；由礦產(chǎn)開發(fā)引發(fā)的水土流失、土地沙化、侵占土地、植被破壞的情況；礦區(qū)水體、植被、土壤污染狀況等。通過礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查實踐，總結(jié)出了SPOT5衛(wèi)星影像最優(yōu)波段組合、融合方法及礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查中的地物判讀標(biāo)志，從而使SPOT5衛(wèi)星影像在遙感環(huán)境地質(zhì)調(diào)查中發(fā)揮了重要作用。

遙感；SPOT5影像；影像融合；地質(zhì)環(huán)境調(diào)查

0 前言

近些年來，地形圖更新、水土保持、土地利用、城市規(guī)劃等方面都應(yīng)用了SPOT5衛(wèi)星影像開展了調(diào)查研究工作，并取得了良好的效果，充分展現(xiàn)出了遙感快速、便捷、清晰、精確的強(qiáng)大功能，使快速獲取數(shù)據(jù)、縮短成圖和更新周期、降低成本、提高效率成為可能。因此，在吉林遼源開展的礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查研究工作中首次嘗試使用了SPOT5衛(wèi)星影像開展野外調(diào)查工作。通過大量的室內(nèi)圖像處理工作和野外查證，基本查清了礦區(qū)的礦山地質(zhì)環(huán)境問題：礦區(qū)固體廢物堆放、尾礦庫分布情況；礦山采空區(qū)地面塌陷、山體開裂、滑坡、崩塌、泥石流、巖溶塌陷、煤田自燃等地質(zhì)災(zāi)害分布情況；由礦產(chǎn)開發(fā)引發(fā)的水土流失、土地沙化、侵占土地、植被破壞的情況；礦區(qū)水體、植被、土壤污染狀況等（張進(jìn)德，2009；張進(jìn)德等，2010；白光宇等，2010）。本次研究工作中取得的圖像處理技術(shù)、建立解譯標(biāo)志等為其他礦區(qū)應(yīng)用SPOT5衛(wèi)星影像開展礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查提供了示范作用。

1 SPOT5衛(wèi)星及波普數(shù)據(jù)特點

SPOT5波段及分辨率為一個全色波段影像（2.5m），三個多光譜波段（10m）和一個紅外波段（20m）（表1）。

表1 SPOT5數(shù)據(jù)波普特征表Tab.1 SPOT5 data pop feature table

根據(jù)SPOT5數(shù)據(jù)波譜特征，各波段分別反映了植被的不同特征：P全色波段具有高空間分辨率特，為黑白影像；B1（VIS）可見光波段對植物的葉綠素和葉綠素濃度敏感；B2（RED）紅光波段對植被的覆蓋度、植被的生長狀況敏感；B3（NIR）近紅外波段對植被類別、密度、生長力、病蟲害等的變化敏感；B4（R）短波紅外反映植物和土壤的含水量，利于植被水分狀況和長勢分析（畢艷玲，2009；代華兵等，2005；譚兵等，2004；倪文輝，2004；黃榮2004）。

2 研究區(qū)概況

遼源市位于吉林省西南部，東鄰輝南縣，南毗柳河，北與伊通、梨樹接壤，西部睦鄰遼寧省西豐縣。地理坐標(biāo)：東經(jīng)124°51′22″～125°49′52″，北緯42°17′40″～43°13′40″。遼源市屬于低山丘陵地形，海拔高度245～450m。東遼河自東而西橫穿全區(qū)，四周被低山丘陵所環(huán)抱，中間為河谷沖積平原。土壤有白漿土、灰棕土、草甸土和沖積土等。白漿土發(fā)育極為普遍；草甸土主要分布于河谷漫灘階地之低洼地段。其黑土層較厚，結(jié)構(gòu)性好；沖積土是本區(qū)主要農(nóng)業(yè)土壤，呈條帶狀分布于河流兩岸漫灘階地，母質(zhì)為河流沖積亞粘土和亞砂土。植被以人工林和針闊混交次生林為主；沿河谷地帶為耕地和防護(hù)林帶。

主要開發(fā)礦產(chǎn)有煤炭、水泥用石灰?guī)r和建材石料等，主要采礦痕跡有井口及井架、煤堆、矸石堆和露天采場等，主要附屬設(shè)備有煤炭洗選設(shè)備，公路及鐵路運輸線和規(guī)則的廠房等。

3 數(shù)據(jù)處理

（1）資料選取

本次遙感調(diào)查采用的是2003年9月18日接受到的SPOT5全色影像（2.5m）和多光譜影像數(shù)據(jù)（10m）各一景。該數(shù)據(jù)沒有云霧等噪聲的影響，質(zhì)量較好。由于研究區(qū)位于丘陵區(qū)，地形起伏較大，對遙感影像變形影響有很大影響，需要利用數(shù)字高程模型（DEM）進(jìn)行正射糾正，并利用1：1萬比例尺的地形圖進(jìn)行幾何糾正，將影像坐標(biāo)與地面坐標(biāo)對應(yīng)。

（2）控制點選取及配準(zhǔn)

糾正的思路是先用地形圖對高分辨率的黑白影像進(jìn)行糾正，然后用糾正完的黑白影像糾正分辨率稍低的彩色影像。在糾正時，以地形圖為基準(zhǔn)圖，控制點要求20個以上，最好均勻分布，點最好選在線形地物如公路、鐵路和河流等影像上，因為線形影像不易變形，且點對點的糾正誤差不要大于1。

（3）彩色合成

通常RGB（紅、綠、藍(lán)）三色合成彩色圖像，SPOT5多光譜影像數(shù)據(jù)的四個波段分別為：B1（green）綠、B2（RED）紅、B3（NIR）近紅外、B4（R）短波紅外，缺少藍(lán)色波段，只能合成假彩色圖像。波段組合B4、B1、B2和B4、B1、B3合成的彩色圖像都接近于自然色，水體呈藍(lán)色，植被呈綠色，房屋和道路呈白色（略帶粉紅色）。

（4）融合（圖像銳化）

融合目的是使得到的新數(shù)據(jù)既具有全色波段數(shù)據(jù)的高空間分辨率特征又具有多光譜彩色的優(yōu)點。數(shù)據(jù)融合的方法多種多樣，包括HIS（色調(diào)H、飽和度S、亮度I）變換融合、彩色標(biāo)準(zhǔn)變換融合（brovey）、主成分變換融合、基于photoshop通道RGB到通道LAB變換融合等。

利用envi軟件Transforms＞Image Sharpening＞Color Nomalized（Brovey）的模塊下對SPOT5數(shù)據(jù)融合：①在Select Input RGB 的對話框中選擇打開的彩色圖像如“Display #1”；②在High Resolution Input File 對話框中選擇高分辨率的黑白影像；然后用鄰近像原或立方卷積等重采樣方法，最后輸出文件。

利用photoshop軟件融合：分別打開彩色影像和黑白影像，在主菜單—影像—模式下，將RGB模式變換成LAB模式，將兩景圖像分離通道為L、A、B，然后合并通道，L選高分辨率影像，A、B通道還選用彩色圖像中的A、B，最后再將LAB模式變換成RGB模式，再另存為即可。

（5）礦山影像特征及判讀標(biāo)志

合成后的影像顏色非常接近自然色，而且顏色層次很豐富。遼源市主要開采礦產(chǎn)為煤炭和建材。采煤全為地下開采，井口在影像圖上不是很清晰，但通往煤礦的鐵路線、公路線、煤廠及煤矸石山清晰可見，公路多為淺白色調(diào)，有的略帶紫色，形狀線形。鐵路多為深紫色調(diào)，形狀線形且較直。煤廠和煤矸石山多為深紫色調(diào)，形狀近乎圓形。采石場在影像上非常清晰，多為白色調(diào)，近乎圓形，片狀分布在山體腳下，與周圍的綠色植被形成鮮明的對比。如圖1、圖2所示：

圖1 煤矸石及煤廠Fig.1 coal gangue and coal

圖2 采石場Fig.2 quarry

根據(jù)遙感影像特征、專業(yè)知識、經(jīng)驗技術(shù)和野外查證等，對不同地物建立了相應(yīng)的解譯標(biāo)志，詳見表2。

4 結(jié)語

（1）SPOT5衛(wèi)星遙感影像分辨率較高，影像清晰，基本上能反映出露天采場、矸石堆、尾礦庫、地表植被等分布情況，能夠直觀、快速、便捷的調(diào)查出礦山地質(zhì)環(huán)境概況。

（2）根據(jù)多種融合方法的比較，Brovey融合算法比較理想，生成的圖像地物清晰，層次豐富，信息量大，可判讀性較強(qiáng)。

表2 SPOT5 影像解譯標(biāo)志表Tab.2 SPOT5 image interpretation symbol table

（3）利用SPOT5衛(wèi)星遙感影像的時效性，不僅可以快速的查明礦山地質(zhì)環(huán)境概況，還可以通過對不同時期的影像進(jìn)行對比，對礦山地質(zhì)環(huán)境實施動態(tài)監(jiān)測，預(yù)測礦山地質(zhì)環(huán)境的發(fā)展演化趨勢。

［1］張進(jìn)德. 我國礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查研究［M］. 北京：地質(zhì)出版社，2009.

［2］張德強(qiáng)，朱玉生，田磊. 吉林遼源市礦山地質(zhì)環(huán)境問題及對策建議［J］. 城市地質(zhì)，2010，5（3）：13～16.

［3］白光宇，李秀玲. 礦山地質(zhì)環(huán)境治理工程預(yù)算探討［J］. 城市地質(zhì)，2010，5（3）：17～20.

［4］畢艷玲. 基于GEOimage的SPOT5數(shù)據(jù)處理［J］.林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，2005，30（2）：11～15.

［5］代華兵，李春干. 森林資源監(jiān)測中SPOT5數(shù)據(jù)融合方法的比較［J］. 林業(yè)資源管理，2005，34（3） ：76～79.

［6］譚兵，邢帥，徐青，等. SPOT5超模式數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究［J］. 遙感技術(shù)與應(yīng)用，2004，19（4）：249～252.

［7］倪文輝. SPOT5衛(wèi)星影像糾正及特征矢量提取試驗［J］. 測繪通報，2004，50（2）：40～42.

［8］黃榮. SPOT5衛(wèi)星影像在菱角鄉(xiāng)森林資源二類調(diào)查中的應(yīng)用［J］. 林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，2004，29（S1）：145～147.

Application of the SPOT5 Image in the Mine Geo-environment Investigation

BAI Guangyu， ZHANG Deqiang， TIAN Lei
（China Institute for Geo-Environmental Monitoring， Beijing 100081）

The coal mines in Liaoyuan City， Jilin Province as the research object， through the SPOT5 satellite image rectifcation， fusion， translation and other processing solution， it can fast， conveniently identify mine geoenvironment problems： mine solid waste dumps， tailings distribution； mining empty area， ground subsidence，mountain cracking， landslide， collapse， debris flow， karst collapse， coal spontaneous combustion and spatial distribution of geological disasters； water and soil loss， land desertification， land occupation， vegetation deterioration， water pollution， vegetation pollution， soil pollution in the mines. Finally， this paper summaries the SPOT5 satellite image optimum band combination， fusion method of mine geological environment survey and the features in the interpretation signs， so that the SPOT5 satellite images play an important role in remote sensing in environmental geological survey.

Remote sensing； SPOT5 image； Image fusion； Geo-environment investigation

TD167

A

1007-1903（2016）03-0083-04

10.3969/j.issn.1007-1903.2016.03.0016

全國礦山地質(zhì)環(huán)境信息系統(tǒng)建設(shè)與服務(wù)

白光宇（1976- ），男，碩士，高工，主要從事礦山地質(zhì)環(huán)境領(lǐng)域研究。E-mail：609285536@qq.com。