遥感图像在矿区环境治理中的应用与研究

第一章绪论

1.1研究背景
随着国家经济的持续发展，对煤炭能源的需求量不断扩大，导致煤炭产量已无法满足飞速发展的市场需求，这势必要造成煤炭资源的大量开釆。大量开采加速了国民经济发展，但也污染、破坏了矿区环境。煤矿开采对矿山及其周围造成大气污染、噪声污染、水污染、土地资源破坏，并诱发了地表沉陷、地裂缝等多种地质灾害，不仅破坏了生态环境，而且还危及安全生产、人民生命财产和社会经济的可持续发展。由此资源开发与环境保护之间的矛盾日益突出。目前我国煤炭资源的幵采仍以牺牲环境为代价，对于矿区环境的治理都是遵循“先开发、后治理，先破坏、后恢复”的老路子，这势必令矿区环境状况更加恶化，因此实时监测及时掌握矿区生态环境进行恢复治理，对煤炭行业的可持续发展至关重要。被誉为“煤城”的淮南，建矿采煤的历史己有百年，煤炭资源相当丰富，是华东地区经济发展所需能源的主要供给地。煤炭开采业是淮南的支柱产业，煤炭资源的大规模开发利用，既支撑了淮南经济的快速增长，为城市建设作出了重要贡献，同时也带来采煤区塌陷、生态环境恶化等系列问题。
近年来随着开采规模的扩大和采掘深度的增加，矿区环境问题日益严重，尤其是塌陷面积已呈“几何式”速度扩大。本文将顾桥矿作为研究区是具有一定代表性的，因为在淮南众多矿井中顾桥矿是其中煤区条件最好，规模最大的一个大型现代化矿井，资源丰富，设备先进、煤质优良、产量高，是淮南诸多矿井中的一个典型。煤炭资源的大量幵采导致顾桥矿区地面沉降，道路裂缝、建筑、农田受损，塌陷区积水，生态环境遭到严重破坏。所以对矿区环境的综合治理势在必行，而治理的前提是必须对矿区环境进行客观、稳定的监测，查明已存在的因煤炭开釆造成的环境问题及危害。虽然目前对煤矿区环境的治理已经取得了一定的成绩，但监测技术手段单一，环境信息动态获取不实时的问题仍客观存在。现在对环境的治理已从污染后治理转变为对污染和破坏的预防，由表面治理转向治本。这就对治理煤矿区环境的技术支持提出了更高的要求[2]。因此引入了目前最先进的对地观测技术手段——遥感。遥感信息因具有实时性、周期性、覆盖面广、价格低廉、数据稳定、信息量大等众多特点成为监测矿山环境的理想技术手段。它不仅能快速、及时、长期地提供准确的数据，而且还能提高工作效率，节省人力、物力、财力，改变了过去常规监测手段周期长、时效性差、效率低的状况，本文利用遥感技术对顾桥矿区环境幵展动态监测工作，是一种行之有效的手段。它快速获得矿区环境准确的周期性信息，为矿区的综合治理提供可靠的基础数据，对其他煤矿区的环境治理具有借鉴意义，以致能更好的合理利用自然资源，促进煤炭产业的可持续发展。

1.2国内外研究现状
随着遥感技术的不断发展，人们对于遥感技术的应用也更加广泛。国内外已有许多学者利用遥感技术在矿区环境监测和治理方面取得了一系列进展。
早在20世纪70年代，美国就已经开始重视矿山环境保护和治理，组织进行矿山环境和灾害监测项目，主要包括对煤矿幵采产生的煤矸石和矿区土地复垦效果进行动态监测，为灾害预测与矿区治理效果提供了基础数据[4]。C.A.Legg利用遥感技术对釆矿引起的环境问题和矿区土地复垦做了定性评价和定量分析[5]。G.Venkataraman等利用遥感技术定性分析了印度北部铁矿开采对矿区水体、植被、土地利用的影响[6]。由于联合国提出了可持续发展战略，各国政府和矿业界也开始高度重视矿山环境的保护。近十年来，在欧洲，欧共体实施的MINEO (monitoringtheenvironmental impact of mining activities in Europe using advanced observationtechniques)项目是国际上综合应用遥感技术评价、监测釆矿活动对环境造成影响最有代表性的研究[7]。
随着高分辨率卫星的迅速发展和高光谱传感器、微波传感器的倍受欢迎，IKONOS,Quick Bird等高分辨率卫星更能满足矿区环境目标监测精度的要求。M. K.John等发现在红树林调查中IKONOS影像可以达到米级的空间分辨率，能适用大部分林木茂盛、少部分植被稀疏地区的监测，这是传统卫星TM/ETM等无法达到的[8]。USGS的C. Balain Cecill和Sugan. Tewalt等应用高光谱遥感技术对美国著名的Appalachian煤矿区进行监测，分析出污染水成分主要来自煤层顶板的FezS及重金属元素[9]。J.C. Mars等采用AVIRIS航空高光谱数据识别出Rocky矿区内18种矿物类别和5种植被的空间分布状况[10]。合成孔径雷达差分干涉测量（Differential SARInterferometry, D-InSAR)技术属于微波遥感，具有连续空间覆盖、高度自动化和高精度监测地表变形的能力，目前已应用到矿山开采沉陷变形监测中来探测地表的微小变形。英国的Selby煤田和波兰的西里西亚煤盆地已成功地运用合成孔径雷达遥感干涉技术完成其煤矿区地面沉降的研究。德国SDK煤矿公司使用差分干涉雷达遥感技术监测Ruhrgebiet地区因煤炭幵采导致的地表变形，有效地观测出该地区地面环境变化的位置和速率。
 
   1.3 研究内容和技术路线 ..................18-20
        1.4.1 研究内容 ..................18
        1.4.2 技术路线 ..................18-20
第二章研究区概况及其环境问题 ..................20-30
    2.1 研究区概况 ..................20-22
    2.2 煤矿开采主要环境问题 ..................22-27
        2.2.1 环境污染 ..................22-24
        2.2.2 资源破坏 ..................24-26
        2.2.3 地质灾害 ..................26-27
    2.3 研究区环境问题 ..................27-30
第三章遥感水体提取基本理论 ..................30-36
    3.1 水体的遥感识别模型 ..................30
    3.2 水体提取方法 ..................30-36
        3.2.1 单波段阈值法 ..................31
        3.2.2 水体指数法 ..................31-32
        3.2.3 谱间关系法 ..................32-36
第四章遥感数据处理 ..................36-52
    4.1 数据收集 ..................36-37
        4.1.1 遥感数据选取 ..................36-37
        4.1.2 辅助数据 ..................37
    4.2 ENVI软件平台 ..................37-38
    4.3 遥感影像预处理 ..................38-45
    4.4 最佳波段选取 ..................45-49
    4.5 影像增强 ..................49-52
第五章研究区环境动态监测 ..................52-72
    5.1 监测指标的选取 ..................52
    5.2 地表沉陷监测 ..................52-63
    5.3 水污染监测 ..................63-67
    5.4 植被破坏监测 ..................67-72
        5.4.1 归一化植被指数 ..................67-68
        5.4.2 像元二分模型 ..................68-69
        5.4.3 植被覆盖度估算 ..................69-72

结 论

本文通过利用多时相LandsatTM遥感影像作为数据源，在几何校正和相对辐射归一化预处理，最佳波段组合来增强影像的基础上，实现对顾桥矿区环境的动态监测。结合顾桥矿区的实际环境状况，构建了三个监测指标：地表沉陷、水污染和植被破坏。针对目前广泛使用的直接分类提取监测目标的方法，在人机交互解译、分类方法等诸多环节受人工干预，导致分类精度较低。所以本文针对水体及背景地物的光谱特征曲线，分别对3期TM影像提出了改进后的谱间关系模型，从而实现对研究区内水体信息的提取，并利用面向对象的分类方法，基于塌陷积水区的空间特征：面积、周长、延展性和矩形形状的度量来提取塌陷积水信息。对于污染水体信息的提取是依据不同污染程度水体的光谱特征来建立分类模板实现污染水体的分类。
对于植被覆盖度则采用现今通用的归一化植被指数和像元二分模型进行植被覆盖度估算。依据上述方法完成对三个监测指标的动态监测，以此掌握研究区4年间的环境动态变化信息。运用遥感技术在Landsat影像基础上对顾桥矿区进行监测取得了一定的成果，很大程度上弥补了矿区环境难以定量、客观监测和评价的不足，为矿区生态恢复奠定基础。但是提取环境信息的谱间关系法是伴随高光谱的发展而来的，若是利用高光谱图像其精度会得到大大提高。为了能得到更高精度的监测结果，还需要将高分辨卫星影像、高光谱影像、DEM以及常规的监测手段相结合，实现宏观数据和微观数据的统一。

参考文献

[1]金学林，郭达志，盛业华.地球信息科学技术与矿区环境监测和治理[J].煤炭学报，1997，22(4)： 370-374.
[2]陈云浩，郭达志.矿区城市热污染的遥感监测研究[J].煤矿环境保护，1999，13(3)：9-13.
[3]孟波，田立忠.矿区植被污染信息遥感提取技术研究[J].矿山测量，2010(3)：20-22.
[4]雷利卿，岳燕珍，孙九林.遥感技术在矿区环境污染监测中的应用研究[J].环境保护，2002(2)： 33-36.
[5]戴立乾，赵鸿燕.煤矿区煤尘污染遥感监测研究[J].河南科学，2009，27(6)：737-739.
[6]彭苏萍，王嘉，孟召平，等.遥感技术在煤矿区积水塌陷动态监测中的应用——以淮南矿区为例[J].煤炭学报，2002，27(4)： 374-378.
7]汪宝存，苗放，晏明星，等.基于-遥感技术的开溧煤矿地面塌陷积水动态监测[J].国土资源遥感，2007(3)： 94-97.
[8]芦少春，王连元，张守忠.基于遥感技术的鸡西矿区釆煤塌陷调查[J].黑龙江科技学院学报，2010, 20(5)： 343-345.
[9]王晓红，聂洪峰，杨清华，等.高分辨率卫星数据在矿山幵发状况及环境监测中的应用效果比较.国土资源遥感，2004, 59(1)： 15-18.
[10]吴虹，杨永德，王松庆.QuickBird-2&SPOT-l矿山生态环境遥感调查试验研究[J].国土资源遥感，2004(4): 46-49.