矿区生态环境定量遥感监测研究进展与展望

矿区生态环境的科学有效监测是矿区生态环境保护与治理的前提,对于促进生态文明建设具有重要意义。遥感技术已经成为矿区生态环境监测的重要手段,特别是近年来遥感技术在数据、算法、算力方面的迅速发展极大地促进了国内外矿区生态环境定量遥感监测研究的进步,涌现出了一系列优秀的研究成果。从矿区地表要素类型识别以及矿区植被、土壤、水体、大气、生态系统的参数反演与监测方面归纳和剖析了矿区生态环境定量遥感监测的研究进展。结果表明：新兴遥感数据的应用提升了监测的时空分辨率,矿区地表要素识别以及参数反演方法得到了优化改进,提升了识别和反演的精度;深度学习和遥感云计算平台在矿区应用中崭露头角。但是也存在一些不足：①深度学习在矿区地表要素识别的应用尚未完全展开,缺乏矿区遥感地表分类体系标准与大规模高分样本库,矿区地表要素识别的自动化与智能化水平有待提高;②矿区定量遥感参数反演的广度有待拓展,反演与监测方法研究有待深入;③矿区多要素参数的中高分辨率、长时序、高频次同步观测与协同分析的研究还相对缺乏。在此基础上,对未来的研究方向进行了展望：①构建矿区遥感地表分类体系与大规模高分样本库,跟踪最前沿的深度学习算法,实现矿区地表典型要素的高精度识别;②研究矿区场景下的定量遥感物理机理建模方法,拓展遥感反演的矿区要素参数,提升反演方法的精度和稳定性;③融合矿区多源大数据,实现参数的中高分辨率、长时序、高频次的体系化同步定量遥感反演与监测。     

顾及“岩土差异”和植物多样性的矿区生态环境遥感监测模型

矿区生态环境遥感可为矿区土地复垦或生态修复活动提供必要的监测数据，也可为相关部门提供便捷的监管工具，具有重要的实用价值和研究意义。然而，面向矿区或矿山场景，大多数生态环境遥感综合指数还未能有效顾及稀疏植被区裸土和裸岩的质量差异问题(简称“岩土差异”),以及浓密植被区植物多样性导致的生态质量差异问题(简称植物多样性)。为了更全面、准确地监测与评价矿区生态环境，建立了矿区植被-土壤-不透水层(或裸露岩石)框架，并据此发展出一种面向矿区环境的遥感综合生态指数(简称REM)。研究以Sentinel-2多光谱数据为驱动，以抚顺西露天矿为研究区域，实现了2016—2021年10 m分辨率的年度REM监测，并结合野外调查数据(95个采样点)和地表覆盖类型分类数据对比分析了REM模型的性能。结果表明：(1) REM值与土地覆盖类型表征的生态环境质量具有较强的一致性，并能够区分裸土和不透水层(或裸露岩石)的质量差异；(2) REM值与野外采样点调查的生态环境质量也具有较强的一致性(相关系数0.899 4,显著性水平P<0.01),并能够顾及植物多样性问题；(3) REM值有效表征了2016—202...     

矿山地质环境“天—空—地—人”协同监测与多要素智能感知

矿区地质灾害突出、环境问题复杂,其多尺度、连续性和整体性监测及生态环境多要素耦合演变机理研 究,是我国矿区生态保护总体规划的主要工作内容。 为解决矿区地质环境多平台、多要素、多尺度和时空协同监测问 题,基于对地观测技术、地基设备和人工调查手段,建立了矿山地质环境“天—空—地—人”立体协同监测及多要素精 准感知技术体系。 在此基础上,通过构建矿区多源异构数据的智能融合模型,开发知识引导和数据学习双向驱动的 智能化地质环境信息提取方法,从而实现矿区全生命周期地质环境演变的智能反演与感知。 研究表明:“天—空— 地—人”协同监测与基于多源异构数据融合的多要素精准感知,是矿区生态环境多要素耦合演变机理研究的重要基 础,能够为矿山地质环境“信息智能获取—知识学习—辅助决策”大数据决策支持系统构建提供技术支撑,为矿区安 全高效开采和矿山地质环境保护提供科学保障。     

露天煤矿生态环境遥感监测与评价方法研究——以霍林河一号露天矿为例

本文基于不同空间分辨率、时间分辨率的遥感影像,结合地面踏勘和GIS分析,建立新的露天煤矿开采生态影响评价方法体系.该体系针对不同尺度的评价对象,构建不同监测方法和指标体系.对于排土场等小范围,采用分辨率在2～5m精度的遥感数据监测;对于区域土地利用变化,采用20～30m分辨率的遥感影像,解译后进行空间分析,计算土地转换矩阵;对于区域植被覆盖度,采用NDVI指数建立方程计算;对于区域植被长时序变化,分析LAI长时序动态变化.以霍林河一号露天矿为例研究表明,该体系能较为客观、准确、全面的评价矿区生态的变化特征,弥补了矿区生态很难定量、客观监测和评价的不足,为矿区生态恢复奠定基础.     

基于遥感信息的矿区生态扰动监测研究——以迁安市为例

矿产资源开发会引发一系列环境问题,制约了矿区城市的可持续发展,矿区生态环境扰动监测已成为矿区城市生态文明建设的重要组成部分。为研究矿区活动及矿区生态修复对我国典型矿产资源型城市——迁安市生态环境的影响,利用2000—2018年Landsat系列遥感数据对该市矿区生态扰动进行了监测研究。利用随机森林（Random Forest, RF）算法对迁安市2000—2018年间矿区演变进行了提取研究,并构建了遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index, RSEI）定量分析研究区生态环境质量及变化特征。研究表明：2000—2018年间,迁安市矿区范围变化明显,矿区总面积明显变少,且有修复效果优良的矿区;该市生态环境质量整体呈现波动下降趋势,其变化与矿区活动及矿区生态修复具有较强的相关性。结合RSEI时空分布与矿区生态修复活动,迁安市生态环境变化可分为两个阶段：①2000—2008年间,生态环境质量主要由优、良向中、差转变,生态环境质量改善和恶化面积占比分别为20.18%和34.31%;②2008—2018年间,生态环境质量整体上升,生态质量改善面积占比达到43.11%,且变化具有明显的区域性。2000—2018年,迁安市生态环境经历了先恶化、后逐步恢复的过程,表明该市在实行功能分区、健全矿产资源规划和矿区分区治理政策后,生态环境得到改善,生态修复效果显著,为矿区城市环境治理和生态文明建设提供了参考。     

基于多时相遥感数据的矿山生态环境动态变化研究

以河南大峪沟煤矿为研究区,在资料收集和野外调查的基础上,基于矿区4个时期Landsat5 TM和Landsat7 ETM+遥感数据,利用ERDAS IMAGINE 9.1和Arcgis9.3软件,采用像元二分模型法,结合数理统计方法和GIS空间分析技术,对研究区1988年以来21 a的生态环境变化规律进行了分析。结果表明,利用多时相遥感数据矿山生态环境解译方法对矿山生态环境动态变化进行监测分析具有较好的效果,矿区生态环境破坏与资源开采活动在空间上和时间上均有较高的一致性,且矿区生态环境变化速率与资源开采生产活动强度具有一致性。     

无人机低空遥感矿山地质灾害监测研究进展及发展趋势

矿产资源开采导致矿区地表频繁发生地质灾害,严重制约了矿山智能化的建设进程,监测并预警地质灾害的发生对于矿区正常生产及防灾部署具有重大意义。当前矿区地质灾害主要依靠传统地面监测手段及In SAR等方法,存在费时费力、周期长及In SAR无法监测大梯度形变等不足,无人机低空遥感作为一种新兴手段,以其独特的优势已经被广泛应用于矿山地质灾害监测中。结合现阶段典型成果及课题组近年来的探索实践,简述了矿山地质灾害的类型,分析了无人机低空遥感矿山地质灾害监测的应用现状,总结了无人机低空遥感在开采沉陷监测、煤火识别及地质灾害监测等方面应用的基本流程,提炼了现阶段无人机遥感实时高精度沉陷盆地构建、水平位移监测及多源时空数据融合等技术发展亟需攻克的技术难点,并从无人机高精度数据采集、多类型载荷协同、5G实时传输及智能灾害监测等方面展望了未来发展方向。未来矿山地质灾害要向“多网融合+实时监测+智能作业+任务协同+全面感知+自主决策”的智能监测预警体系方向发展,需要多学科、多部门学者开展协同攻关,实现“产学研用”联动发展。     

木里煤田聚乎更矿区生态环境修复监测技术与方法

木里煤田聚乎更矿区处于黄河一级支流大通河源头湿地生态区,是黄河流域生态环境保护的重点地区。因煤炭开采导致地貌景观破坏、土地损毁、水系湿地破坏、不稳定边坡和残煤高温异常一系列生态环境问题,对矿区生态系统造成扰动和破坏,导致矿区生态服务功能和生态环境质量下降。为了全面分析矿区生态环境问题,明确生态环境修复治理方向,保障矿区生态环境恢复治理工程高效开展,有效提升矿区生态环境质量。基于对生态环境问题现状的分析,将矿山环境恢复治理划分为4个阶段,即治理前的勘查设计阶段、治理中的地形地貌整治阶段和覆土复绿阶段、治理完成后的后期管护阶段,针对不同阶段的监测目标,利用卫星遥感、低空无人机遥感和信息化相结合的技术,充分发挥InSAR、热红外和三维遥感的技术特点,结合常规的地质调查、物探、钻探等手段,因地制宜,探索研究了卫星遥感技术在植被覆盖度、冻土反演和形变监测方面的应用,无人机遥感技术在基础地形测量、生态环境问题调查、生态治理效果可视化评价、工程监管和方量计算等方面的应用,经与实际调查结果对比分析具有较好的一致性。研究构建了聚乎更矿区生态环境修复治理监测模式,高效支撑了聚乎更矿区生态环境恢复治理工作,在黄河上游高原高寒生态脆弱地区矿山环境治理工作部署和工程监测中取得了良好的运用效果。     

基于卫星遥感及GIS空天地一体化智慧矿山技术研究及应用

基于卫星遥感、GIS、无人机、地面监测设备构建“空天地”立体化智能监测体系，对“空天地”立体感知获取的多源异构数据进行整合分析进行遥感大数据与实时地面观测数据融合技术进行研究，并在矿区地表沉降监测、地质灾害风险预测、水土保持监测、越界开采监测、矿物体积测量及采剥量计算、无人机应急监测领域进行应用，为智能化矿山建设和发展发挥了积极作用。     

基于WEB-GIS的矿区生态监测与管理信息系统

生态监测与管理信息系统对于促进矿区生态治理工作具有支持作用。针对矿区生态环境监测信息化建设的迫切需求,采用通用的B/S架构,开发了基于WEB-GIS的矿区生态监测与管理系统总体设计方案,实现了多源、海量基础空间信息资源的管理和服务,包括基础GIS分系统,遥感监测分系统,视频监测分系统,生态、灌溉水质和土壤风蚀监测分系统,数据管理分系统,用户管理分系统六个部分,实现了对矿区生态环境各类监测数据、工程数据进行存储、管理、分析、发布与展示。该系统在神东矿区应用,实现了矿区历年生态基础数据、遥感数据的动态可视化管理,验证了系统运行的可靠性,同时为矿区未来生态治理指明了方向。     

基于高分辨率遥感数据的矿区生态修复研究

针对目前矿区生态景观修复方法的修复效果较差,提出了高分辨率遥感数据分析下的矿区生态景观修复研究方法,为了消除高分辨率遥感影像中存在的阴影,对其实施校正处理。采用核主成分分析方法处理校正后的高分辨率遥感影像,获取矿区生态景观的实际情况,评估矿区生态景观,根据评估结果采用相应的方法修复矿区生态景观。试验结果表明,所提方法修复后矿区的聚合度、最大斑块指数、斑块结合度指数和香农多样性指数有所提高,表明所提方法具有较好的修复效果。     

基于深度学习和高分辨率遥感影像的露天矿地物分类方法

随着深度学习技术的发展,对高分辨率影像的分类已成为当前研究的热点,矿区地物分类更是矿区生态发展研究的重要问题。由于深度学习可以通过提取大量的历史影像数据规律及特征,对影像数据进行自动识别与分类,本研究将采用U-Net网络模型开展高分辨率露天矿区地物类型分类研究。采用高分二号遥感影像数据,勾画样本数据集提取样本数据特征,进行分类模型的训练,对矿区测试集进行测试,探讨深度学习在高分遥感影像上的自动识别能力。结果表明,U-Net模型对露天矿区地物识别的精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）值分别达到0.86、0.82、0.84,均高于最大似然法、随机森林算法和支持向量机。基于深度学习中的U-Net网络模型可以对露天矿区地物类型进行有效的自动识别,可以为高分露天矿区遥感影像数据的地物分类提供技术支撑,有效实现了露天矿各地物自动识别与分类的能力。本文研究成果可以用于AI在露天矿区遥感分类方面的应用以及对矿区生态环境的监测与修复。     

基于RS和GIS的朝阳县矿区生态环境评价

利用Landsat8 OLI遥感影像、ASTER卫星DEM数据，提取了朝阳县地形坡度、植被覆盖度信息，运用层次分析法确定了地质安全隐患、区域重要程度、土地损毁程度等12个评价指标权重，根据相关规范确定评价指标等级，建立矿区生态环境评价模型。运用网格法将研究区分为若干个评价单元，将评价指标进行赋值、叠加，确定各个矿区评价分值，依据评分将研究区分为影响严重区、较重区、较轻区与无影响区4个区域。研究表明：1）矿区生态环境影响严重区主要分布在朝阳县北部铁矿区和西南部锰矿区，该区域地质灾害隐患较严重，矿区地质环境复杂，开采破坏程度严重，生态环境影响严重。2）朝阳县生态环境影响最为集中区域为朝阳县北部矿区，该区域为群采区，开发强度高，开采时间长，形成严重的生态环境问题。3）矿山开采导致的土地损毁问题较为突出，不同土地类型的损毁面积占全县采矿用地面积的41.6 %，矿区生态修复潜力较大。识别与分析朝阳县矿区生态环境问题，为朝阳县生态修复规划提供理论支撑，对后续矿山生态修复措施研究，绿色矿山建设工作的开展有着重要的意义。     

基于遥感生态指数的宝日希勒露天矿区生态修复效果评估

煤炭资源露天开采严重破坏了矿区及周边的生态环境,而实现绿色发展则要求矿山企业及时对遭受破坏的地区进行环境治理和生态修复.为评估宝日希勒露天矿区的环境治理和生态修复效果,本文选取该矿区范围内多时相Landsat遥感影像,计算该区域1996—2019年期间的遥感生态指数,并在矿区内部选取已修复区域和对照区域,通过对比矿区开...     

多源遥感数据下区域生态环境质量评价方法

生态环境具备显著的地域差别,为精准展现区域生态环境质量特征,提出一种多源遥感数据下区域生态环境质量评价方法.使用卫星遥感技术得到待评价地域的多源遥感数据,围绕植被覆盖度、土壤侵蚀指数、坡度3方面构建生态环境质量评价指标;运用功效系数法无量纲处理正负效应指标,通过投影寻踪法将多源遥感高维数据投影至低维子空间,提取遥感细节...     

煤矿开采生态环境问题及治理对策

研究煤矿区能源开发生态环境问题及治理对策,为今后煤矿区环境恢复探索全新治理方法。采用遥感技术收集研究区域的地面塌陷、土壤侵蚀与污染、植被破坏、水体破坏等情况作为指标体系构建的依据,完成数据采集与指标体系构建,在此基础上确定各指标评价标准并计算隶属度函数,使用层次分析法确定各指标权重,此后构建模糊评价矩阵,实现煤矿区能源开发生态环境问题评价。以鄂尔多斯市某煤炭区为研究对象,验证分析发现,该研究区域煤矿资源开采后地面出现明显塌陷,土壤与水体均出现严重污染,植被覆盖率也显著降低。为此,提出遵守法规科学管理、协调煤炭价格实现费用支持、治理塌陷并保护自然资源等治理对策,为今后生态环境治理找到了新的出路。     

AHP-模糊综合评价法在茶马沟矿山地质及生态环境修复治理中的应用与实践

为了定量分析矿山地质环境的影响因素,针对突出矿山地质灾害问题,提出合理性的治理建议和保护措施。以青海省乐都区茶马沟石英岩矿为例,通过实地地质调查,结合开采、遥感及其他数据,采用层次分析法搭建层级结构模型,使用MATLAB计算每个指标权重值,通过模糊综合评价法对评价样本进行计算及综合评价,最终借助ArcGIS对矿区进行网格化处理分区。结果显示,茶马沟矿区地质灾害主要为存在不稳定斜坡、含水层破坏、地形地貌景观破坏、土地资源破坏、水土环境污染,其中不稳定斜坡发育程度大,危害程度高、危险性大,土地资源的破坏和影响程度较大。矿区综合权重的模糊综合评价结果等级为Ⅱ级(较严重),矿山地质环境严重区(Ⅰ)面积约6.4 hm²,较严重区(Ⅱ)面积约14.56 hm²,较轻区(Ⅲ)面积约18.24 hm²。根据评价及分区模型,对茶马沟矿山地质环境问题提出合理建议,进行了有效的土地恢复治理与生态修复工程,力争实现矿山区域范围内经济、社会、生态和谐可持续发展。     

A practical framework for scenario-based optimal decision-making on water-deficient river ecological restoration in mining areas

Mining activities may cause serious damages to the river ecological environment in mining areas. It has been realized that challenging is faced for optimal decision-making on the river ecological restoration resulting from system complexity, multi-objectives, long term restoration in which multiple stages may be needed to take, and difficulty in detailed process quantification. By analyzing and fully reflecting the differences between the central zone and surrounding zones of the restored river passing through the mining area, the comprehensive evaluation index systems of the central zone and surrounding zones are separately suggested firstly. Then a scenario-based optimization decision-making model for river ecological restoration in mining areas was established with taking advantages of spatial divisions and following procedure of first going through optimization by sub-region level, then optimizing by integration. Then, a framework for scenario-based optimal decision-making on water-deficient river ecological restoration in mining areas is proposed in which a multi-objective and multi-stage spatial division optimization method is considered to improve decision-making efficiency and enhance its practicability. It is indicated that this optimization framework is reasonable and practical, which is expected to offer reliable decision support in identifying the effective solutions on optimal management of the water-deficient river ecological restoration in mining areas. At the same time, it has implications in general land reclamation and ecological restoration in the mining areas.