论文部分内容阅读
[摘要]：随着经济的发展，矿产资源开发及矿山环境污染等问题日益严重，遥感技术在矿产勘查与开发及环境监测中扮演越来越重要的作用。本文详尽介绍了遥感技术在矿山开发及环境监测中的优势，详细分析了多光谱遥感和高光谱遥感在监测过程中所发挥的作用，并提出现存的技术问题。在文章最后探讨了遥感技术在矿山开发及环境监测方面未来的发展方向。
[关键词]：遥感技术 矿山开发 环境监测 环境治理
中图分类号：TD8 文献标识码：TD 文章编号：1009-914X（2012）26-0273-01
0 引言
我国是世界上重要的矿产资源大国和矿业大国，矿业已经成为我国国民经济的重要基础产业[1]。长期以来，我国矿产资源开发利用比较粗放，由于管理上的不当，矿产资源的开发浪费严重，对环境造成极大破坏，引发了严重矿山环境问题。
随着科学技术的迅速发展，传感器越来越先进，遥感影像的分辨率（空间、光谱、时间及辐射分辨率）不断提高，极大地提高了对矿区地物分辨和识别的精度，突破了以往仅从地面研究矿山开发和矿山环境的局限性[2]。
1 RS技术进行矿产资源开发及环境监测的目标及其优势
RS是多平台、多波段、多模式和高空间、高分辨率、对地表监测的高新技术[3]，可以概括为借助光、热、无线电波等电磁能量来探测地物特性的科学。矿山开发及环境遥感监测目标一般指矿产资源开发点和开采面的分布、位置、开采方式、矿山的开采状态、矿山开发引发的灾害和环境问题。遥感技术的飞速发展为矿山开发和环境监测提供了新的技术方法和知识支撑。从定性观测描述走向定量反演，监测精度不断提高，监测内容、空间范围不断的扩大。传统的矿山环境污染监测可以采用直接采样进行化学分析、物理方法以及生物指示诊断等。遥感技术具有多波段和多时相获取的特点，同时通过多次增强可以突出遥感影像的特征，通过多角度对地面进行立体观察，可以获取丰富的地物信息。
2 数据源
目前应用于矿山开发及环境监测的遥感数据有中高等分辨率的多光谱卫星遥感影像、高光谱遥感影像、微波遥感、热红外遥感等。
微波遥感能全天候、全天时、穿透云层、浓雾和烟尘等大面积对地观测，对传统光学传感器成像困难地区有着特别重要的意义，能够提供可见光和红外遥感所不能提供的矿山数据信息[4]。目前常用的微波遥感数据按分辨率从低到高包括ENVISAT、Radarsat-1、PALSAR和TerraSAR-X等。
3 多光谱遥感进行矿山开发及环境监测
多光谱遥感按分辨率可分為中低等分辨率卫星数据和较高或者高等分辨率卫星影像。中低等分辨率卫星数据主要包括中巴卫星数据、TM、ASTER等。较高或者高等分辨率卫星影像包括Quickbird、SPOT、IRS-P6、IKONOS、WorldWiew等。
长期以来，多光谱遥感在矿山开发及环境监测中扮演着越来越重要的作用，它能够为人类的对地观测计划提供大量的遥感影像数据，通过图像合成和融合技术、图像信息增强等技术方法，采用定性或者半定量的方法提取矿山开发及环境监测的信息，其数据特征已经从单一的地物信息发展到了获取丰富的地物信息和高程信息。
在使用不同的遥感数据进行监测时核心的部分就是图像的预处理、图像融合和图像增强等，目的是提高图像的融合质量和突出相关的地质信息，以达到更好的监测效果。目前，常用的图像融合方法主要有IHS变换法、主成分分析法、小波变换法和Brovey变换法、Pan Sharpening变换法。褚进海等根据QUICKBIRD的数据特点和矿山开发及环境监测的特点，选择几种主要的数据融合方法做实验，从目视解译效果和定量分析角度得出，使用Quickbird数据进行融合时，Pan Sharpening变换法不但提高了影像的空间信息，而且更好的保存多光谱遥感影像的光谱信息，并且具有较高的保真度。所以Pan Sharpening变换法是一种适合于Quickbird遥感数据在矿山监测中的一种融合方法。目前，Gram-Schmidt波普锐化方法被认为是一种高保真的融合方法[5]。
4 高光谱遥感进行矿山开发及环境监测
遥感技术的发展经历了全色（黑白）、彩色摄影、多光谱扫描成像阶段之后，20世纪80年代初期成像光谱概念的出现，使光学遥感进入了又一个崭新的阶段—高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）。高光谱遥感通常在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米数据级，光谱通道高达数百个以上，而且各光谱通道间往往都是连续的，因此高光谱遥感又被称为成像光谱。高光谱遥感数据的特点是“图谱合一”，正是由于这一数据特点，在运用高光谱遥感进行矿山开发及环境监测时对数据的处理和分析技术提出了更高的要求，比如数据信息提取方法、数据降维和大气校正等。目前，运用的主要降维的方法就是卷积运算和最小噪音分量（Minimum Noise Funtion，MNF）变换。处理高光谱数据关键的技术之一就是大气校正，目前，被认为精度最高的大气辐射校正模型是FLASSH 。
矿山环境污染信息提取主要指固体废弃物污染、矿山植被污染和矿山水体污染等信息提取。矿山固体废弃物一般包括煤矸石、剥离废弃物、废石（渣）、尾矿库等固相废物。岩石矿物在0.4～2.5μm 和热红外区间均有自身独特的诊断吸收谱特征。3价和2价铁离子在700nm和1000nm、Al-OH或Fe-OH在2200nm附近也均有吸收特征[6]。高光谱遥感探测矿山植被污染主要是利用植被指数法和导数光谱法进行生物物理化学参数识别。植被指数法容易受到土壤背景、物候期等的影响，使用的时候要慎重。导数光谱法常用的主要有一阶和二阶导数，分别体现了原始光谱曲线的斜率和变化情况。高光谱遥感探测矿山水体污染的主要原理是污染的水体与未被污染的水体的诊断普特征不同。
5.RS技术在矿山资源开发及环境监测中的应用前景
目前，多光谱遥感数据和高光谱遥感数据是矿山开发及环境监测中使用的主要数据源、微波遥感和热红外遥感成为其有力的补充。未来的几年，随着传感器光谱和空间分辨率的不断提高，将进一步推进高光谱遥感在矿山开发及环境监测中的发展。随着高光谱遥感技术的飞速发展，定量化遥感是遥感技术的发展方向。定量化遥感技术使遥感从地物的鉴别发展到对地物的识别，并使遥感工作方法从图像分析转变为光谱分析为主的图谱结合的新阶段，使遥感利用地物光谱的指纹效应直接进行微观（矿物）的信息提取。
参考文献：
[1] 武强，刘伏昌，李铎.矿山环境研究理论与实践[M].北京：地质出版社，2005.
[2] 陈伟涛，张志，王焰新.矿山开发及矿山环境遥感探测研究进展[J].国土资源遥感，2009，（2）：1-8.
[3] 郭华东等.汶川地震灾害遥感图集[M].北京：科学出版社，2008.
[4] 舒宁.微波遥感原理[M].武汉：武汉大学出版社，2003.
[5] 张志，陈伟涛，李志忠.矿山环境污染遥感监测的现在和未来[C].第16届全国遥感技术学术交流会论文集.北京：北京地质出版社，2007：290-296.
[6]甘甫平，刘圣伟，周强.德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别[J].地球科学-中国地质大学学报，2004，29（1）：119-126.
[关键词]：遥感技术 矿山开发 环境监测 环境治理
中图分类号：TD8 文献标识码：TD 文章编号：1009-914X（2012）26-0273-01
0 引言
我国是世界上重要的矿产资源大国和矿业大国，矿业已经成为我国国民经济的重要基础产业[1]。长期以来，我国矿产资源开发利用比较粗放，由于管理上的不当，矿产资源的开发浪费严重，对环境造成极大破坏，引发了严重矿山环境问题。
随着科学技术的迅速发展，传感器越来越先进，遥感影像的分辨率（空间、光谱、时间及辐射分辨率）不断提高，极大地提高了对矿区地物分辨和识别的精度，突破了以往仅从地面研究矿山开发和矿山环境的局限性[2]。
1 RS技术进行矿产资源开发及环境监测的目标及其优势
RS是多平台、多波段、多模式和高空间、高分辨率、对地表监测的高新技术[3]，可以概括为借助光、热、无线电波等电磁能量来探测地物特性的科学。矿山开发及环境遥感监测目标一般指矿产资源开发点和开采面的分布、位置、开采方式、矿山的开采状态、矿山开发引发的灾害和环境问题。遥感技术的飞速发展为矿山开发和环境监测提供了新的技术方法和知识支撑。从定性观测描述走向定量反演，监测精度不断提高，监测内容、空间范围不断的扩大。传统的矿山环境污染监测可以采用直接采样进行化学分析、物理方法以及生物指示诊断等。遥感技术具有多波段和多时相获取的特点，同时通过多次增强可以突出遥感影像的特征，通过多角度对地面进行立体观察，可以获取丰富的地物信息。
2 数据源
目前应用于矿山开发及环境监测的遥感数据有中高等分辨率的多光谱卫星遥感影像、高光谱遥感影像、微波遥感、热红外遥感等。
微波遥感能全天候、全天时、穿透云层、浓雾和烟尘等大面积对地观测，对传统光学传感器成像困难地区有着特别重要的意义，能够提供可见光和红外遥感所不能提供的矿山数据信息[4]。目前常用的微波遥感数据按分辨率从低到高包括ENVISAT、Radarsat-1、PALSAR和TerraSAR-X等。
3 多光谱遥感进行矿山开发及环境监测
多光谱遥感按分辨率可分為中低等分辨率卫星数据和较高或者高等分辨率卫星影像。中低等分辨率卫星数据主要包括中巴卫星数据、TM、ASTER等。较高或者高等分辨率卫星影像包括Quickbird、SPOT、IRS-P6、IKONOS、WorldWiew等。
长期以来，多光谱遥感在矿山开发及环境监测中扮演着越来越重要的作用，它能够为人类的对地观测计划提供大量的遥感影像数据，通过图像合成和融合技术、图像信息增强等技术方法，采用定性或者半定量的方法提取矿山开发及环境监测的信息，其数据特征已经从单一的地物信息发展到了获取丰富的地物信息和高程信息。
在使用不同的遥感数据进行监测时核心的部分就是图像的预处理、图像融合和图像增强等，目的是提高图像的融合质量和突出相关的地质信息，以达到更好的监测效果。目前，常用的图像融合方法主要有IHS变换法、主成分分析法、小波变换法和Brovey变换法、Pan Sharpening变换法。褚进海等根据QUICKBIRD的数据特点和矿山开发及环境监测的特点，选择几种主要的数据融合方法做实验，从目视解译效果和定量分析角度得出，使用Quickbird数据进行融合时，Pan Sharpening变换法不但提高了影像的空间信息，而且更好的保存多光谱遥感影像的光谱信息，并且具有较高的保真度。所以Pan Sharpening变换法是一种适合于Quickbird遥感数据在矿山监测中的一种融合方法。目前，Gram-Schmidt波普锐化方法被认为是一种高保真的融合方法[5]。
4 高光谱遥感进行矿山开发及环境监测
遥感技术的发展经历了全色（黑白）、彩色摄影、多光谱扫描成像阶段之后，20世纪80年代初期成像光谱概念的出现，使光学遥感进入了又一个崭新的阶段—高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）。高光谱遥感通常在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米数据级，光谱通道高达数百个以上，而且各光谱通道间往往都是连续的，因此高光谱遥感又被称为成像光谱。高光谱遥感数据的特点是“图谱合一”，正是由于这一数据特点，在运用高光谱遥感进行矿山开发及环境监测时对数据的处理和分析技术提出了更高的要求，比如数据信息提取方法、数据降维和大气校正等。目前，运用的主要降维的方法就是卷积运算和最小噪音分量（Minimum Noise Funtion，MNF）变换。处理高光谱数据关键的技术之一就是大气校正，目前，被认为精度最高的大气辐射校正模型是FLASSH 。
矿山环境污染信息提取主要指固体废弃物污染、矿山植被污染和矿山水体污染等信息提取。矿山固体废弃物一般包括煤矸石、剥离废弃物、废石（渣）、尾矿库等固相废物。岩石矿物在0.4～2.5μm 和热红外区间均有自身独特的诊断吸收谱特征。3价和2价铁离子在700nm和1000nm、Al-OH或Fe-OH在2200nm附近也均有吸收特征[6]。高光谱遥感探测矿山植被污染主要是利用植被指数法和导数光谱法进行生物物理化学参数识别。植被指数法容易受到土壤背景、物候期等的影响，使用的时候要慎重。导数光谱法常用的主要有一阶和二阶导数，分别体现了原始光谱曲线的斜率和变化情况。高光谱遥感探测矿山水体污染的主要原理是污染的水体与未被污染的水体的诊断普特征不同。
5.RS技术在矿山资源开发及环境监测中的应用前景
目前，多光谱遥感数据和高光谱遥感数据是矿山开发及环境监测中使用的主要数据源、微波遥感和热红外遥感成为其有力的补充。未来的几年，随着传感器光谱和空间分辨率的不断提高，将进一步推进高光谱遥感在矿山开发及环境监测中的发展。随着高光谱遥感技术的飞速发展，定量化遥感是遥感技术的发展方向。定量化遥感技术使遥感从地物的鉴别发展到对地物的识别，并使遥感工作方法从图像分析转变为光谱分析为主的图谱结合的新阶段，使遥感利用地物光谱的指纹效应直接进行微观（矿物）的信息提取。
参考文献：
[1] 武强，刘伏昌，李铎.矿山环境研究理论与实践[M].北京：地质出版社，2005.
[2] 陈伟涛，张志，王焰新.矿山开发及矿山环境遥感探测研究进展[J].国土资源遥感，2009，（2）：1-8.
[3] 郭华东等.汶川地震灾害遥感图集[M].北京：科学出版社，2008.
[4] 舒宁.微波遥感原理[M].武汉：武汉大学出版社，2003.
[5] 张志，陈伟涛，李志忠.矿山环境污染遥感监测的现在和未来[C].第16届全国遥感技术学术交流会论文集.北京：北京地质出版社，2007：290-296.
[6]甘甫平，刘圣伟，周强.德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别[J].地球科学-中国地质大学学报，2004，29（1）：119-126.