呂國屏，廖承銳，高媛赟，徐雁南 ，李海東②

(1.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037；2.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042；3.南京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，江蘇 南京 210037)

激光雷達(dá)技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用

呂國屏1,2,3，廖承銳1,2,3，高媛赟2，徐雁南1,3①，李海東2②

(1.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037；2.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042；3.南京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，江蘇 南京 210037)

傳統(tǒng)遙感技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中存在無法獲取垂直結(jié)構(gòu)、精度較低和時(shí)效性較差等劣勢，激光雷達(dá)(LiDAR)具有主動(dòng)性強(qiáng)、穿透性強(qiáng)、掃描速度快和精度高等特點(diǎn)，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)遙感技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的不足。基于此，筆者通過對(duì)礦山生態(tài)環(huán)境問題進(jìn)行分類，介紹了LiDAR技術(shù)的原理、類型與特點(diǎn)，在與傳統(tǒng)遙感技術(shù)進(jìn)行對(duì)比分析的基礎(chǔ)上，探討了LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性，以及在典型礦山生態(tài)環(huán)境指標(biāo)監(jiān)測中的應(yīng)用潛力。結(jié)果表明：LiDAR技術(shù)可用于監(jiān)測礦山生態(tài)完整性損失、土地?fù)p毀、自然侵蝕等類型的大部分指標(biāo)，且比傳統(tǒng)光學(xué)遙感精度高，在植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方面具有明顯優(yōu)勢；對(duì)各指標(biāo)提取的適用性，因礦山規(guī)模及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的精度要求而存在一定差異；地基LiDAR數(shù)據(jù)不僅可作為光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的補(bǔ)充數(shù)據(jù)源，而且通過與機(jī)載LiDAR相結(jié)合，可以滿足高精度和較大范圍植被結(jié)構(gòu)參數(shù)提取的需求。

激光雷達(dá)(LiDAR)；礦山；植被垂直結(jié)構(gòu)；生態(tài)環(huán)境監(jiān)測；傳統(tǒng)遙感技術(shù)

礦產(chǎn)資源開發(fā)導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境損害問題主要包括土地?fù)p毀、生態(tài)完整性破壞、水土流失/土地荒漠化和環(huán)境污染等[1-2]。自20世紀(jì)70年代開始,礦山生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測一直是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題,一些學(xué)者利用多光譜數(shù)據(jù)對(duì)礦區(qū)植被變化和污染信息[3]、地面沉陷[4]和開采環(huán)境動(dòng)態(tài)[5]等進(jìn)行監(jiān)測;另一些學(xué)者則利用高光譜遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測礦區(qū)重金屬和黏土導(dǎo)致的水污染[6]、植被污染和土壤污染等[7];還有一些學(xué)者綜合運(yùn)用多光譜和高光譜數(shù)據(jù)開展了礦山生態(tài)環(huán)境損害的單指標(biāo)或多指標(biāo)監(jiān)測[8]。上述研究多基于人工目視解譯方法或基于高光譜遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用性探索,監(jiān)測指標(biāo)缺乏系統(tǒng)性,尚未建立一套完整有效的礦山生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測體系。同時(shí),由于礦山生態(tài)環(huán)境問題復(fù)雜多樣,傳統(tǒng)遙感技術(shù)僅依靠地物的光譜信息監(jiān)測各項(xiàng)指標(biāo),受時(shí)空分辨率的結(jié)構(gòu)性限制,導(dǎo)致很多微地形無法精確識(shí)別或者獲取的數(shù)據(jù)精度較低,特別是在植被結(jié)構(gòu)信息提取方面,僅開展了水平方向上的植被覆蓋研究,無法獲取植被的垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)。

激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)由20世紀(jì)70年代美國太空總署(NASA)研發(fā),是繼GPS應(yīng)用以來遙感界的又一項(xiàng)技術(shù)革命[9]。LiDAR具有主動(dòng)性強(qiáng)、穿透性強(qiáng)、掃描速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)和精度高等特點(diǎn)。目前,LiDAR技術(shù)已被應(yīng)用于基礎(chǔ)測繪[10]、數(shù)字城市、工程測量、文物保護(hù)和變形監(jiān)測等領(lǐng)域[10-13]。LiDAR掃描可以獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),精度達(dá)到毫米級(jí)[14],在礦區(qū)高精度數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)和植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。目前,關(guān)于LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用研究較少,且集中在某一指標(biāo)的監(jiān)測,例如邊坡穩(wěn)定性、開采沉陷、矸石山復(fù)墾等[15-18]。為此,筆者從露天開采和地下開采所導(dǎo)致的不同礦山生態(tài)環(huán)境問題入手,全面分析了LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性,探討了LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)完整性損失、土地?fù)p毀和土壤侵蝕3大類指標(biāo)參數(shù)提取中的應(yīng)用潛力,以期為加強(qiáng)礦山生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測提供新方法,為礦山生態(tài)保護(hù)與修復(fù)提供高精度的數(shù)據(jù)支撐。

1 礦山生態(tài)環(huán)境問題與傳統(tǒng)遙感監(jiān)測

1.1 礦山生態(tài)環(huán)境問題的分類

礦山地質(zhì)環(huán)境是生態(tài)環(huán)境的重要組成部分。不同開采方式造成的礦山生態(tài)環(huán)境問題的差別較大[19]。一般來講,露天開采相比于地下開采會(huì)帶來更大的地面擾動(dòng)和土地?fù)p毀,地下開采相對(duì)露天開采會(huì)帶來更嚴(yán)重的水資源破壞和地面沉陷[20]。

露天采礦過程需要大范圍剝離土層和巖體,會(huì)摧毀地表植被和自然生態(tài)系統(tǒng),造成嚴(yán)重的土地挖損和排土/巖場占?jí)和恋豙1,21]。土地?fù)p毀的形式一般包括采場、排土場、尾礦庫、工礦建設(shè)用地及道路占地等[22]。露天開采不僅影響礦山邊坡穩(wěn)定性,造成滑坡、泥石流和土壤侵蝕等,而且堆放的廢棄物會(huì)造成揚(yáng)塵污染或?qū)ν寥篮退w造成污染[23]。露天開采會(huì)破壞原始地形地貌,影響生態(tài)系統(tǒng)完整性。

礦山地下開采會(huì)帶來復(fù)雜的生態(tài)環(huán)境問題[1]。就類型而言,開采沉陷可分為冒落式、沉陷式、地塹式3種類型。作為一種人為的地質(zhì)災(zāi)害,地下開采會(huì)產(chǎn)生地下采空區(qū)、地表沉陷、崩塌或地裂縫等不同于露天開采的土地?fù)p毀,不僅影響耕地和建筑物,而且破壞地表植被生長[19]。地下開采需要大規(guī)模排抽地下水,不僅造成礦坑排水的二次污染,而且使得地下水系不同程度地遭到破壞,形成地下水疏干區(qū)或降落漏斗,導(dǎo)致地下水位下降,嚴(yán)重的可導(dǎo)致地表植被枯萎。

1.2 傳統(tǒng)遙感在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中存在的問題

西方發(fā)達(dá)國家在20世紀(jì)70年代已將先進(jìn)的遙感技術(shù)應(yīng)用于礦山環(huán)境綜合監(jiān)測。我國的相關(guān)工作起步較晚,20世紀(jì)90年代后期才將其應(yīng)用于礦山土地復(fù)墾和恢復(fù)治理等工作,但發(fā)展迅速。2014年至今,環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所等單位依托國家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)“西部重點(diǎn)礦區(qū)土地退化因素調(diào)查”,運(yùn)用多種先進(jìn)遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)了更多的礦山生態(tài)環(huán)境指標(biāo)監(jiān)測[1]。比如,一些學(xué)者利用多光譜數(shù)據(jù)(TM、OLI、MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品等)分析礦區(qū)土地退化特征及其驅(qū)動(dòng)因素[24]、礦山開采帶來的土壤侵蝕問題和對(duì)植被的影響[25-26]、泥石流災(zāi)害的潛在危險(xiǎn)性等[27];還有一些學(xué)者利用高分辨率數(shù)據(jù)(WorldView、ZY-3、國產(chǎn)高分?jǐn)?shù)據(jù)等)分析了礦區(qū)地裂縫對(duì)植被覆蓋的影響[28],調(diào)查礦區(qū)土地退化人為影響因素[29],估算礦區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力[30];更多的學(xué)者開始綜合利用多種遙感數(shù)據(jù)源監(jiān)測礦區(qū)土地退化的各類指標(biāo),如白淑英等[31-32]利用Landsat多光譜影像結(jié)合Quikbird高分辨率影像,分析了內(nèi)蒙古草原礦區(qū)和白云鄂博礦區(qū)的土地退化特征,陶文曠等[33]利用TM和MODIS影像分析了開采沉陷區(qū)植被擾動(dòng)響應(yīng)的時(shí)間特征。

然而,基于傳統(tǒng)遙感技術(shù)開展的礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測工作,多以大范圍、單一指標(biāo)的調(diào)查為目的,缺乏從礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測指標(biāo)方面進(jìn)行系統(tǒng)的理論與方法研究,且存在以下不足:(1)無法獲取垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)。不僅用于評(píng)估分析的指標(biāo)較少,而且主要限于水平方向的土地?fù)p毀、植被破壞等地表生態(tài)過程監(jiān)測,無法實(shí)現(xiàn)植被垂直結(jié)構(gòu)和礦山高精度DEM的獲取。(2)監(jiān)測精度較低。以地表的相關(guān)類型、范圍、面積等指標(biāo)為主,時(shí)空精度、應(yīng)用層次及定量化程度依然較低。(3)滯后性。礦山環(huán)境管理要求及時(shí)掌握第一手基礎(chǔ)數(shù)據(jù),基于傳統(tǒng)遙感技術(shù)無法第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境問題,而是通過各種滯后的人為(舉報(bào)/報(bào)道/技術(shù)報(bào)告等)發(fā)現(xiàn)?？梢钥闯?傳統(tǒng)遙感技術(shù)由于受時(shí)空分辨率和結(jié)構(gòu)性設(shè)計(jì)的影響,難以滿足礦山生態(tài)環(huán)境綜合監(jiān)測的要求,亟需研發(fā)一種高精度、主動(dòng)性強(qiáng)的新技術(shù),有針對(duì)性地彌補(bǔ)傳統(tǒng)遙感手段在垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方面的不足。

2 LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用研究

2.1 LiDAR的技術(shù)原理

LiDAR是利用激光測距原理確定目標(biāo)空間位置的新型測量儀器,屬于主動(dòng)遙感。按工作方式,可將LiDAR系統(tǒng)分為脈沖式、相位式和光學(xué)三角式,目前使用最多的是脈沖式激光雷達(dá)[34]。脈沖式激光雷達(dá)一般采用儀器自定義的坐標(biāo)系(圖1),其中,X和Y軸互相垂直并都在橫向掃描面內(nèi),Z軸與橫向掃描面垂直,在激光測距系統(tǒng)獲取目標(biāo)距離S的同時(shí),還獲取了激光脈沖的水平方向角α和垂直方向角β、目標(biāo)的反射強(qiáng)度信息等觀測數(shù)據(jù),角度信息配合距離,可以得到掃描點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息,如式(1),三維點(diǎn)可表示為(x,y,z,I)[35],其中,I為目標(biāo)的反射強(qiáng)度。

(1)

圖1 掃描儀三維坐標(biāo)系[35]Fig.1 Coordinate system of the three dimensional LiDAR scanner

按照工作平臺(tái)和空間位置,LiDAR可以分為以下3類:

(1)機(jī)載激光雷達(dá)(airborne LiDAR,A-LiDAR)包括激光測距系統(tǒng)、位置姿態(tài)系統(tǒng)(POS)、控制系統(tǒng)及載機(jī)平臺(tái)。優(yōu)點(diǎn)是速度快且尺度大,掃描定位的絕對(duì)精度可達(dá)10 cm,最大飛行高度為6 000 m,掃描帶寬為1.8 km,視場角為20°～40°[36]。例如,加拿大的ALTM3100、美國的ALS50。

(2)地基激光雷達(dá)(terrestrial LiDAR,T-LiDAR)可分為固定式和移動(dòng)式2種,移動(dòng)式如車載激光雷達(dá),固定式激光雷達(dá)由激光掃描儀、數(shù)碼相機(jī)、筆記本電腦及電源組成。該雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)是可以快速采集一定范圍內(nèi)高密度的點(diǎn)云數(shù)據(jù),具有良好的野外操作性。大多數(shù)T-LiDAR采用脈沖式測距,最大掃描距離可達(dá)數(shù)百米甚至上千米,掃描精度達(dá)到毫米級(jí)。如美國FARO Laser Scanner Focus3DX 330、中國HS650高精度三維激光掃描儀等。

(3)便攜式激光雷達(dá)又稱手持型激光雷達(dá),一般用于測量較小的目標(biāo),測距較短,通常不超過10 m,優(yōu)點(diǎn)是攜帶方便,測速快,精度可達(dá)0.03 mm[37]。

2.2 LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性

礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測包括生態(tài)破壞、環(huán)境污染和自然侵蝕等方面的調(diào)查指標(biāo)[1]。由表1可知,LiDAR技術(shù)可以提取生態(tài)完整性損失類的大部分指標(biāo)、土地?fù)p毀類的全部指標(biāo)、自然侵蝕類的全部指標(biāo)，但無法獲取土壤元素污染類、土壤養(yǎng)分類和水污染類指標(biāo)。

由對(duì)LiDAR技術(shù)和傳統(tǒng)遙感技術(shù)在提取礦山生態(tài)環(huán)境信息方面的對(duì)比分析可知,LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以對(duì)礦山進(jìn)行高精度的三維建模,能顯著提高土地?fù)p毀類指標(biāo)的提取精度。在生態(tài)完整性損失類指標(biāo)中,植被覆蓋度和植被破壞面積的監(jiān)測是傳統(tǒng)遙感技術(shù)和LiDAR均能實(shí)現(xiàn)的,但傳統(tǒng)遙感技術(shù)只能獲取水平尺度上的覆蓋度,很難區(qū)分林下的灌草覆蓋度,而林下灌草是反映生態(tài)服務(wù)功能的重要組成部分。LiDAR技術(shù)在植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)信息提取方面具有獨(dú)特優(yōu)勢,可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)遙感技術(shù)只能提取植被水平結(jié)構(gòu)參數(shù)的不足。在土壤侵蝕類指標(biāo)中,傳統(tǒng)遙感技術(shù)雖然廣泛應(yīng)用于區(qū)域水土流失監(jiān)測,但存在精度低、有些指標(biāo)(比如沙丘表面的沙波紋、溝蝕發(fā)育等)無法獲取等缺點(diǎn),LiDAR特別是T-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)可用于精確測算坡面土壤侵蝕發(fā)育狀況、沙丘體積、紋理等,數(shù)據(jù)精度高,操作便捷,可以實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)遙感技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)的高時(shí)空分辨率的微地形信息提取。

2.3 在典型礦山生態(tài)環(huán)境指標(biāo)監(jiān)測中的應(yīng)用潛力

2.3.1 數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

利用LiDAR技術(shù)進(jìn)行礦山生態(tài)環(huán)境指標(biāo)參數(shù)信息的提取流程見圖2?？梢钥闯?首先,通過地基或機(jī)載LiDAR掃描可以獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),之后,需要進(jìn)行不同測站數(shù)據(jù)的拼接、去噪、濾波、制作DEM等數(shù)據(jù)預(yù)處理。LiDAR三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)不但可以用來重建三維模型,分析目標(biāo)礦山的結(jié)構(gòu)特征，而且可以進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)處理,以提取礦山目標(biāo)結(jié)構(gòu)的幾何信息,例如長度、面積、體積、重心、結(jié)構(gòu)形變、結(jié)構(gòu)位移及變化關(guān)系。

對(duì)于土地?fù)p毀類指標(biāo),需將掃描獲得的目標(biāo)物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪,利用LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件計(jì)算地面高度處的截面積,即為各目標(biāo)物的占地面積。

表1 LiDAR技術(shù)和傳統(tǒng)遙感技術(shù)在提取礦山生態(tài)環(huán)境信息方面的對(duì)比分析

Table 1 Comparison of the LiDAR technique with the traditional RS method in extracting eco-environment indices of mining areas

指標(biāo)類型 調(diào)查指標(biāo) 適用性LiDAR傳統(tǒng)遙感生態(tài)完整性損失類植被覆蓋度植被破壞面積垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)(樹高、葉面積密度、冠層垂直高度廓線)×土地?fù)p毀類露天挖損土地面積地下采空區(qū)面積××塌陷地面積排土場占地面積矸石占地面積尾礦庫占地面積土壤侵蝕類水力侵蝕(坡度、坡長、侵蝕深度、面蝕、溝蝕)×風(fēng)力侵蝕(沙丘高度、沙丘長寬、沙波紋深度、沙丘位移量)×

√表示適用,×表示不適用。

圖2 基于LiDAR技術(shù)的礦山生態(tài)環(huán)境指標(biāo)參數(shù)信息提取流程Fig.2 Flowchart of the extraction of eco-environment indices of mining areas using the LiDAR technique

對(duì)于生態(tài)完整性損失類指標(biāo),通過對(duì)LiDAR三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,可獲得冠層高度模型(canopy height model,CHM)并計(jì)算平均樹高;利用回歸分析或柵格運(yùn)算可獲得植被覆蓋度;結(jié)合多光譜或高光譜數(shù)據(jù)對(duì)植被進(jìn)行分類,通過多時(shí)相數(shù)據(jù)對(duì)比可獲得不同類型植被的破壞面積等。

對(duì)于土壤侵蝕類指標(biāo),需將掃描獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件,生成高精度DEM,將不同時(shí)相獲取的DEM進(jìn)行疊加分析,獲得水力侵蝕造成的坡面變化、風(fēng)力侵蝕造成的沙丘變化等信息。

2.3.2 生態(tài)完整性損失類指標(biāo)提取

包括水平方向的植被覆蓋度和植被破壞面積,以及垂直方向的樹高、葉面積密度和冠層高度廓線等參數(shù)。在森林群落中,從上到下是由喬木樹冠層、下木層、灌木層、草本植物層和苔蘚等構(gòu)成。用來表達(dá)植被垂直結(jié)構(gòu)的參數(shù)主要有樹高、葉面積密度(leaf area density,LAD)和冠層高度廓線(canopy height profile,CHP)等。

(1)植被覆蓋度?；贚iDAR技術(shù)提取植被覆蓋度有2種方法:一種是利用CHM直接提取;另一種是將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化后直接提取。目前,已有學(xué)者利用LiDAR數(shù)據(jù)成功反演得到森林冠層覆蓋度[38]和農(nóng)作物覆蓋度[39],取得了較好效果。李丹[40]利用T-LiDAR三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,求得CHM,采用統(tǒng)計(jì)回歸方法從喬木、小樹、灌木和苗圃共30塊樣地中提取出植被覆蓋度,喬木的估測精度達(dá)83.9%。王安[41]對(duì)CHM進(jìn)行柵格運(yùn)算獲取了冬小麥的覆蓋度,與實(shí)測數(shù)據(jù)一致性較高。

(2)植被破壞面積。研究表明,僅使用LiDAR數(shù)據(jù)可以將植被和非植被相區(qū)分,但很難進(jìn)一步對(duì)地物進(jìn)行細(xì)分;進(jìn)行礦山植被和土地覆蓋分類(林地、草地、農(nóng)田等),以及破壞面積提取,需將LiDAR數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)融合[42]。針對(duì)溫帶森林樹種分類,劉麗娟等[43]將A-LiDAR與高光譜數(shù)據(jù)融合,得到了較好結(jié)果,與僅使用高光譜數(shù)據(jù)相比,提高了溫帶樹種分類的精度。CHEN等[44]和SASAKI等[45]則對(duì)土地利用類型和樹種進(jìn)行分類,精度均比光學(xué)遙感高。鑒于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的復(fù)雜性,建議使用多時(shí)相的A-LiDAR與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合的方法,以提取林地、草地和農(nóng)田的分布信息,進(jìn)而得出礦區(qū)植被破壞面積。

(3)樹高。LiDAR獲得的數(shù)據(jù)可分為離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)和全波形數(shù)據(jù),前者光斑直徑通常小于1 m,離散記錄大量激光回波數(shù)據(jù);后者能連續(xù)記錄光斑回波波形[46]。使用離散LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)測量樹高有2種方法:一種是直接從點(diǎn)云提取參數(shù);另一種是將點(diǎn)插值成柵格,得到植被CHM后測得平均樹高。構(gòu)建CHM是目前廣泛應(yīng)用的一種方法。首先,對(duì)獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和內(nèi)插處理,得到數(shù)字地形模型(digital terrain model,DTM)和數(shù)字地表模型(digital surface model,DSM),然后用DTM減去DSM得到CHM,即得到平均樹高。使用全波形數(shù)據(jù)測量樹高,可以通過起始回波信號(hào)與最后一個(gè)回波信號(hào)的差值得到[47]。

(4)LAD。LAD指在某一冠層高度處單位體積內(nèi)參與光合作用的葉子單面面積的總和[48]。LAD可彌補(bǔ)葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)在垂直方向上的不足,LAD不僅隨高度變化,還受樹種、生長階段和環(huán)境因素的影響[49]。LAD的獲取方法有2種:一是利用間隙率理論,建立LAD與間隙率之間的關(guān)系;二是利用HOSOI等[50]提出的冠層分析(voxel-based canopy profiling,VCP)方法,建立LAD與激光接觸每層冠層葉片的概率之間的關(guān)系?；陂g隙率理論,TAKEDA等[51]通過改變T-LiDAR發(fā)射角度,獲取2個(gè)觀測天頂角方向上的間隙率,得到日本落葉針葉林LAD的最優(yōu)化解?；赩CP方法,HOSOI等[52]利用T-LiDAR數(shù)據(jù)提取了小麥不同生長階段的LAD曲線,精度為45%;VAN DER ZANDE等[53]通過考慮陰影對(duì)估測結(jié)果的影響,將精度提高10%～20%。

(5)CHP。CHP表示冠層內(nèi)所有組分的表面積(包括葉片和木質(zhì)部分)隨高度變化的函數(shù),可通過全波形數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。全波形數(shù)據(jù)記錄了地面到冠層頂部的激光回波信號(hào),且回波波形與冠層垂直分布密切相關(guān);還完整記錄了冠層組分表面垂直投影的反射,根據(jù)這些中間截面的回波可以部分重建林分冠層的垂直結(jié)構(gòu)[49]。利用全波形數(shù)據(jù)提取CHP主要基于MarArthur-Horn理論,隨后有學(xué)者修正了MarArthur-Horn方法[54],實(shí)現(xiàn)了利用A-LiDAR回波信號(hào)提取CHP曲線?，F(xiàn)已有一些軟件支持基于LiDAR的植被垂直參數(shù)信息提取,如Tiffs 和SLICER IMH處理系統(tǒng)等,將LiDAR數(shù)據(jù)導(dǎo)入,可實(shí)現(xiàn)LiDAR信號(hào)向CHP曲線的轉(zhuǎn)化[49]。

2.3.3 土地?fù)p毀類指標(biāo)提取

不同開采方式對(duì)礦山生態(tài)環(huán)境的影響,有共性問題,也有明顯不同之處,但LiDAR技術(shù)均能實(shí)現(xiàn)礦山土地?fù)p毀類指標(biāo)的高精度監(jiān)測。在參數(shù)信息提取方面,LiDAR的優(yōu)勢在于可以基于LiDAR掃描獲取的目標(biāo)物三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),在進(jìn)行拼接、去噪、濾波處理的基礎(chǔ)上,制作高精度DEM,以及在任意高程處對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行截取,得到截面積[18],從而獲取尾礦庫、矸石山、排土場、塌陷地、露天采場等地相關(guān)指標(biāo)的現(xiàn)狀與分布情況。此外,基于2期或多期DEM,可以實(shí)現(xiàn)礦山土地?fù)p毀類指標(biāo)參數(shù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測,從而獲取礦山土地?fù)p毀類型和面積的變化情況。值得注意的是,對(duì)于不同類型指標(biāo)的參數(shù)信息提取,DEM數(shù)據(jù)的最佳分辨率差別可能較大[55],分辨率越高,精度越大,但需要的數(shù)據(jù)量越大，處理時(shí)間越長。例如,對(duì)井工開采導(dǎo)致的地面沉陷進(jìn)行監(jiān)測,由以傳統(tǒng)遙感技術(shù)為數(shù)據(jù)源提取的DEM獲得的地面沉降精度只能達(dá)到米級(jí)。有研究者利用資源二號(hào)衛(wèi)星影像得到的DEM提取地面沉降,1期影像的精度為±10 m,2期影像精度為±6 m,難以滿足高精度監(jiān)測的需要。因此,確定提取土地?fù)p毀參數(shù)的DEM數(shù)據(jù)源顯得尤為重要。

2.3.4 土壤侵蝕類指標(biāo)提取

按侵蝕營力,土壤侵蝕類指標(biāo)包括水力侵蝕和風(fēng)力侵蝕2類:

(1)水力侵蝕。水土流失是礦區(qū)水力侵蝕的主要形式。露天開采排出大量松散堆積物,很容易出現(xiàn)徑流大量匯集,引起崩塌、滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害,增加了入河泥沙量。地下開采則引起地表塌陷,使地表變形,坡度加大,侵蝕加重[1]。為保證開采產(chǎn)量,需確保礦山邊坡足夠大且不會(huì)發(fā)生滑坍。傳統(tǒng)遙感技術(shù)無法實(shí)時(shí)獲取邊坡坡度等參數(shù),運(yùn)用GPS等測繪儀器工作量大且精度低。針對(duì)礦區(qū)的水土流失情況,利用LiDAR技術(shù)可以生成高精度的礦區(qū)DEM及等高線[56],能夠精準(zhǔn)地實(shí)時(shí)提取露天開采和地下開采造成的水土流失情況,包括坡長、坡度、高程、河網(wǎng)密度等信息[55-56]。基于2期或多期高精度DEM,可以動(dòng)態(tài)測算水力侵蝕的深度、面蝕(雨滴擊濺侵蝕、層狀侵蝕、鱗片狀侵蝕及細(xì)溝侵蝕等)和溝蝕(淺溝侵蝕、切溝侵蝕和沖溝侵蝕等)的發(fā)育情況,查明礦山土壤侵蝕速率、程度和面積等,而傳統(tǒng)遙感技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)這些小尺度侵蝕信息的提取。

(2)風(fēng)力侵蝕。土地沙化是礦區(qū)風(fēng)力侵蝕的主要形式,以出現(xiàn)風(fēng)蝕地、粗化地表及流動(dòng)沙丘為標(biāo)志性形態(tài)。針對(duì)干旱半干旱區(qū)礦區(qū)的土地沙化情況,利用LiDAR技術(shù)可生成高精度沙化土地DEM及等高線,能夠精準(zhǔn)提取沙丘高度、長寬、沙波紋深度等沙丘形態(tài)參數(shù)?；?期或多期高精度DEM,可以動(dòng)態(tài)測算風(fēng)力侵蝕造成的沙丘位移、體積、沙波紋等參數(shù)的變化信息。同樣,傳統(tǒng)遙感技術(shù)幾乎無法實(shí)現(xiàn)這些參數(shù)信息的提取。此外,還可以提取沙地植被的水平和垂直結(jié)構(gòu)參數(shù),分析植被變化對(duì)沙丘形態(tài)的影響。值得注意的是,在測站和永久性控制標(biāo)靶布設(shè)、掃描坐標(biāo)系統(tǒng)設(shè)置等方面,多次觀測要做到統(tǒng)一標(biāo)定。在進(jìn)行多期三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理時(shí),要以基準(zhǔn)點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行拼接和疊加分析,從而基于同一個(gè)參考面計(jì)算出沙化土地的各種變化信息[57]。

3 展望

礦產(chǎn)資源開發(fā)會(huì)帶來一系列生態(tài)環(huán)境破壞和資源耗竭損失,開展礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評(píng)估,可以為礦山環(huán)境管理與生態(tài)保護(hù)修復(fù)提供決策與技術(shù)支撐?！笆濉逼陂g,我國將通過山水林田湖生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程等,針對(duì)大型建設(shè)項(xiàng)目破壞的山體、歷史遺留礦山廢棄地等,加強(qiáng)礦山地質(zhì)環(huán)境保護(hù)與生態(tài)修復(fù),提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。筆者針對(duì)露天開采和地下開采所導(dǎo)致的不同礦山生態(tài)環(huán)境問題,通過對(duì)比分析傳統(tǒng)遙感技術(shù)和LiDAR技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的適用性,探討了LiDAR技術(shù)在礦區(qū)土地?fù)p毀、生態(tài)完整性損失和土壤侵蝕3大類指標(biāo)監(jiān)測中的應(yīng)用潛力,以期為全面加強(qiáng)礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測提供新的技術(shù)方法。

LiDAR技術(shù)在垂直空間結(jié)構(gòu)方面的信息提取優(yōu)勢明顯,與水平空間數(shù)據(jù)相結(jié)合,可以全方位的監(jiān)測礦山生態(tài)環(huán)境,同時(shí),其數(shù)據(jù)精度、角度、層次方面均優(yōu)于傳統(tǒng)遙感手段,能彌補(bǔ)傳統(tǒng)遙感技術(shù)在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的缺陷與不足。

然而,不同工作平臺(tái)的LiDAR在礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中也有其適用范圍。針對(duì)土地?fù)p毀類指標(biāo)和生態(tài)完整性損失類指標(biāo),LiDAR高達(dá)毫米級(jí)的精度雖然可以高精度進(jìn)行礦山三維建模,全面提取水平和垂直結(jié)構(gòu)參數(shù);但是由于露天和地下開采的礦山規(guī)模大小不同,T-LiDAR最大掃描范圍只有1 km,數(shù)據(jù)范圍有限,若用于大型礦山勢必增加測站,從而增加工作量,且由于遮擋等原因而無法完整獲取復(fù)雜林分內(nèi)的冠層信息。A-LiDAR掃描范圍可達(dá)1.8 km,有利于大型礦山的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測,能夠獲取大范圍的植被垂直結(jié)構(gòu)信息;但由于點(diǎn)云密度較小,對(duì)下部林分參數(shù)的反演精度較低,且存在儀器昂貴、成本較高等問題。因此,可考慮將T-LiDAR與A-LiDAR結(jié)合使用,實(shí)現(xiàn)兩者在不同規(guī)模礦山生態(tài)環(huán)境全面監(jiān)測方面的數(shù)據(jù)互補(bǔ),而如何統(tǒng)一兩者的坐標(biāo)系統(tǒng)、減少機(jī)載數(shù)據(jù)獲取成本是亟需解決的問題。

此外,如果不需要進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和獲取植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)信息,傳統(tǒng)遙感技術(shù)仍是較好的選擇。如果需要,可以考慮將T-LiDAR與多光譜、高光譜和高分辨等傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)結(jié)合使用,達(dá)到既提高礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的精度,又滿足大范圍監(jiān)測、低成本運(yùn)行的現(xiàn)實(shí)需求。

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(責(zé)任編輯： 李祥敏)

Application of LiDAR Techniques to Monitoring of Eco-Environment in Mining Areas.

LüGuo-ping1,2,3,LIAOCheng-rui1,2,3,GAOYuan-yun2,XUYan-nan1,3,LIHai-dong2

(1.Centre of Co-Innovation for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China;2.Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China;3.College of Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

There are several disadvantages of the application of the traditional remote sensing (RS) technique to monitoring the eco-environment of mining areas, such as failure to explore vertical structure, low spatial resolution and poor time efficiency, etc. The technique of light detection and ranging (LiDAR) could offset these disadvantages of the traditional RS technique thanks to its features of stronger initiative, stronger penetrability, faster scanning speed, higher spatial resolution, etc. Problems in the eco-environments of mining areas were first classified; principles, types and merits of the LiDAR technique introduced; based on the comparison between the LiDAR technique and the traditional remote-sensing techniques, applicability of the LiDAR technique in monitoring of the eco-environments of mining areas and potentiality of its application to monitoring the eco-environmental indices of typical mining areas were discussed. Results show that the LiDAR technique can be used to monitor variations of most of the indices of the eco-environment, such as damage of ecological integrity, land destruction in mining areas, and natural soil erosion, with higher accuracy resolutions than the traditional RS technique. Besides, its advantage in extracting the parameter of vertical structure of the vegetation is apparent. However, its applicability in extracting various indices varies because of differences in scale of the mining areas and accuracy requirement for monitoring of the eco-environment. The three-dimensional point cloud data of terrestrial LiDAR could not only be used as a complementary data source for optical RS, and once combined with the airborne LiDAR, it is capable of fulfilling all the requirements of higher resolution and accuracy and extraction of the parameter of vegetation structure at a larger scale.

LiDAR; mine; vertical structure; eco-environmental monitoring; traditional remote sensing technique

2016-11-16

環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)；地理國情監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2016NGCMZD01)；國家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目(2014FY110800)

X87;F311

A

1673-4831(2017)07-0577-09

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.07.001

呂國屏(1993—)，男，江蘇徐州人，碩士生，主要從事生態(tài)環(huán)境遙感方面的研究。E-mail: lvgp0104@foxmail.com

① 通信作者E-mail: nfuxyn@126.com

② 共同通信作者E-mail: lihd2020@163.com