矿山开发环境监测系统研究

为更加合理地评估矿山开发对周边自然环境的影响,根据实际情况开发了本矿山环境监测系统。该系统具有环境评价与预测功能,以实时的、全局性的、高精度地感知数据为基础,科学合理地建立了一套评价指标体系,并根据相关测量数据对矿山周边的环境质量进行检测。监测系统为有效、科学地对使矿山的可持续开发和环境恢复治理提供了重要的数据。     

鄂西聚磷区矿产开发多目标遥感监测目视解译技术

文章以鄂西为研究区域,利用多源遥感影像对鄂西矿产资源开发利用状况、规划执行情况、矿山环境以及环境破坏情况进行监测。在广泛收集研究区域卫星遥感数据及矿权资料等相关非遥感数据的基础上,通过对影像的处理与增强提取多目标信息,并针对矿产资源开发多目标遥感监测中相应的目视解译方法进行了探讨。     

基于卷积神经网络的面向对象露天采场提取

矿产资源的过度开发会对自然环境造成严重的负影响，矿山环境监测对生态文明建设具有十分重要意义。在目前的矿山环境监测中，机器学习算法被广泛的使用并取得了较为良好的效果。近年来，随着深度学习领域的快速发展，相关理论知识也逐渐被应用于遥感图像处理中。将深度学习算法与面向对象的思想相结合，以高分二号影像作为研究数据，使用卷积神经网络对河南省禹州市的采矿区进行了以露天采场为主的开发占地类型信息提取，并与支持向量机方法进行对比，最终得到卷积神经网络的总体精度为91.85%，Kappa系数为0.90，均高于支持向量机方法，提取结果也与实际更加相符。表明该方法在露天采场提取中的优势和可行性，可为矿区的环境监测和科学管理提供可靠的技术支撑。     

基于遥感和模糊数学的矿山地质环境综合评价研究-以红格钒钛磁铁矿区为例

利用IKONOS影像对红格钒钛磁铁矿区的矿山地质环境进行监测,结合实地调查资料,利用模糊数学综合评价法建立了研究区的评价指标体系,并对研究区矿山地质环境进行了综合评价。以研究区内5个规模较大的矿山为评价单元,得到白草铁矿、潘家田铁矿和小黑箐铁矿的矿山地质环境评价等级为Ⅰ(好),优于阳雀箐铁矿的Ⅱ(一般)和红格铁矿的Ⅲ(较差)。研究成果可为矿山地质环境评价、矿产资源合理开发及矿山生态环境综合整治等工作提供参考。     

基于遥感的河流水质环境监测评价研究

利用遥感技术,对河流水质环境的监测评价,可形成一个流域水质的同时性监测,其监测的结果具有很好的可比性,从而克服了传统的监测方法中存在的一些局限性.研究中选用石羊河流域作为实验区,该研究的总体方法是,利用TM遥感影像数据,并结合常规监测数据,构建出能反映水质环境状况的污染物监测模型,并参照<地表水环境质量标准(GB3838-2002)>,对水质等级状况进行等级划分及评价.研究形成了一套基于遥感的河流水质环境监测与评价方法,完善了表面水质遥感信息获取的基础方法研究体系.     

新疆南部矿产资源开发状况变化及驱动力分析

针对常规调查手段在新疆矿产资源开发管控中表现出周期长、难度大的问题,为进一步发挥遥感技术在矿山开发环境监测中的优势,采用多类型、多时相遥感数据,运用计算机自动分类和人机交互解译相结合的方法,首次对新疆维吾尔自治区南部地区(下称"南疆地区")矿产资源开发状况进行了全面的遥感监测,分析了2011—2014年间区内矿产资源开发状况变化特征及影响违法开采的主要因素。监测结果为新疆自治区矿产资源保护、合理开发与整治提供了重要决策数据和技术支撑。     

基于改进DenseNet网络的多源遥感影像露天开采区智能提取方法

利用遥感技术对露天开采区进行信息提取和监测已成为解决矿山自然环境问题的重要手段。通过改进带密集连接的全卷积神经网络，构建露天开采区样本库，并训练了针对多源遥感数据的露天开采区提取模型，最终实现对铜陵地区露天开采区的全自动提取。与传统分类方法和深度学习方法相比，该方法在基于像元和基于对象的评价方面具有较好的精度，其中像元精度PA：0.977，交并比IoU：0.721，综合评价指标F1：0.838，Kappa系数：0.825，召回率：0.913，漏警率：0.087，虚警率：0.533。同时，该模型对于匀色较差的GoogleEarth影像也有较好的提取效果，表现出较强的泛化性和适用性，在多源遥感影像露天开采区提取方面具有较强的应用价值。     

高速遥感图像实时压缩仿真系统研究

随着遥感技术快速发展，遥感图像数据已成为空间信息的重要数据源之一，卫星遥感图像高速实时传输已经成为当前研究的热点问题，并伴随着巨大的市场需求。该文针对卫星上遥感图像数据实时高速压缩、传输的需求。在Visual C＋＋环境下，建立了对卫星遥感图像进行压缩、传输、解压、接收、显示等过程进行仿真研究的仿真系统。该系统主要使用JPEG2000算法进行了仿真分析，在仿真系统的设计实现中采用图像分块压缩等关键技术，并针对压缩速度提出了压缩效率、信噪比等评价指标。仿真结果证明了图像数据压缩系统的有效性。该项研究成果可以用于对遥感图像实时压缩算法进行仿真研究和分析，也可作为地厩图像处理系统对遥感图像数据进行观测。同时，该文研究内容还将有效地提高图像数据系统的压缩传输效率。     

矿山环境遥感监测研究进展

矿产资源是人类赖以生存和发展的重要生产资料,开展矿山监测对于矿产资源开发利用和矿区环境保护至关重要。由于具有大范围、多时相和综合性等优势,遥感技术已成为矿山监测的主要手段。针对矿山开发利用状况、地质灾害问题以及生态环境监测与质量评价等需求,系统总结了矿山环境遥感监测所用的数据源、方法和模型。目前遥感监测数据源已趋于多样化并覆盖矿山监测各方面,得益于云计算平台及人工智能技术快速发展,大数据分析和深度学习等方法在矿山环境遥感监测中逐渐发挥重要作用,而多源数据融合、地物智能化提取、三维形变监测和定量反演等是矿山环境遥感监测存在的主要问题与挑战。     

多源遥感数据挖掘系统技术框架

陆地资源卫星源源不断地把遥感数据传输至地面，卫星地面接收站积累了海量的卫星遥感数据。遗憾的是，由于缺乏针对遥感数据的有效的数据挖掘和知识发现技术，致使遥感数据中的绝大部分信息没有得到充分的利用。对传统的数据挖掘和知识发现技术进行技术革新和改造，研究针对多源遥感图像的数据挖掘和知识发现技术，不仅可以提高遥感解译的自动化和智能化水平，而且可最大限度地开发和利用遥感信息。为了能允分利用遥感数据，在传统数据挖掘和知识发现技术的基础上，首先探讨了遥感数据挖掘和知识发现的技术流程，然后设计了多源遥感图像数据挖掘系统框架，最后提出了多源遥感图像数据挖掘系统的原型，从而为进一步开发和研制多源遥感数据挖掘系统奠定了技术基础。     

RS在矿山动态监测中的应用——以新疆稀有金属矿集区为例

研究了利用遥感技术开展矿山动态监测的方法与技术路线,即通过遥感图像的信息提取、解译,结合实地调查,对矿山开发状况和矿山生态环境进行客观的反映。通过对比分析不同时相遥感数据的解译结果,指出工作区存在部分违规采矿行为,很好地实现了对本区采矿行为及影像的动态监测。     

遥感湖泊面积MTMF提取方法及空间尺度效应研究

主要研究遥感湖泊面积亚像元分解提取方法和空间尺度效应,为遥感湖泊面积提取、检验及基于此的局地气候变化分析提供科学的基础数据。在对TM遥感数据进行升尺度处理的基础上,采用混合调制匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)进行亚像元分解,得到不同空间分辨率的湖泊面积。进而分析不同面积湖泊随遥感空间尺度的变化。结果表明:(1)当通过对高空间分辨率的遥感数据重采样获取多尺度遥感影像进行湖泊面积提取及湖泊空间尺度效应分析时,采用最近邻法比像元聚合重采样法更合理。(2)MTMF亚像元分解法可以用于基于水体光谱特征的遥感湖泊边界提取和面积计算,但边界提取过程中容易将湖泊与河流或其他非湖泊的水体混淆。(3)遥感湖泊面积的提取结果受所用遥感影像空间分辨率的影响较大,影像的空间分辨率越低,湖泊面积提取的偏差越大,尤其对面积较小的湖泊。     

富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计

对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,可以预防富营养化水体环境中COD浓度增加,提高水体水质,增加水循环次数,减少水体中有机物的污染;当前富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法,以Modis遥感影像数据为原理,依据富营养化水体环境中COD浓度的特征提取结果,对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,没有具体对遥感监测系统进行详细地设计,无法获取富营养化水体环境中COD浓度高精度的遥感监测信息,存在遥感监测结果偏差大的问题;提出了一种基于Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法;该方法先对Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统进行硬件设计,采用IMF对富营养化水体环境中COD浓度进行特征提取,以特征提取结果为基础,依据COD浓度指数时间序列实现富营养化水体环境中COD浓度遥感监测,最后利用Retinex法对COD浓度遥感监测的图像进行处理,完成对富营养化水体环境中COD浓度的遥感监测;仿真实验结果证明,所提系统设计方法可以精确地对富营养化水体环境中COD浓度进行安全快速的遥感监测。     

基于Aster遥感数据的班怒成矿带矿化蚀变信息提取

研究区位于西藏阿里地区改则县北部,属于班公湖-怒江成矿带,自然环境十分恶劣,地质研究程度较低,区域地质调查、矿产资源调查等工作进展缓慢。从已发现的矿(化)点看,工作区内主要的矿种为砂金、岩金及铜金矿,还分布盐湖及煤矿,具有优越的成矿地质背景和巨大成矿潜力。因此在该地区开展遥感找矿研究是一种有效、便捷、经济的勘查技术手段。在ENVI软件的支持下,基于Aster多光谱影像数据与蚀变矿物组合相关的波谱特征,利用主成分分析与比值分析相结合的方法从Aster数据中提取与金属矿化有关的矿物及矿物组合遥感异常信息,并结合地质矿产资料分析与致矿因素相关的遥感异常,继而圈定找矿靶区,得到了良好的实际应用效果。     

古尔班通古特沙漠梭梭林地NDVI的时间效应-基于物候变化和MODIS图像的研究

遥感图像信息提取研究是遥感研究中的一个关键问题,也是遥感研究的热点和难点之一。使用2000~2010年MODIS-NDVI 16 d合成数据和物候记录,借助GIS空间分析和统计分析方法,重构了古尔班通古特沙漠梭梭林地Mean NDVI时间序列特征曲线。分析物候与Mean NDVI时间序列表明,梭梭林地内的短命植物生长期早于梭梭。研究梭梭林地Mean NDVI时间序列曲线发现,曲线中存在一个明显区别于其他地物的特征点,该点可以作为梭梭林地信息“诊断点”。根据“诊断点”特征构建了梭梭林地特征指数模型(HFFI),进而反演了古尔班通古特沙漠梭梭林地信息,并利用地面实际观测资料进行验证,结果表明分类精度达到83%。     

面向对象的高分辨率影像采煤塌陷地提取

煤炭开采引起了塌陷等一系列的地质环境问题,与常规监测方法相比,遥感技术可以实现大范围、高效率、周期性的动态监测。在遥感影像分类方法中,面向对象的遥感影像分类方法能更好地利用高分辨率遥感影像中丰富的纹理和几何结构信息。针对煤炭开采导致的地表塌陷地的特点,在归纳整理遥感影像中塌陷地判识准则的基础上,重点探讨了面向对象的遥感影像分类方法中塌陷地的自动提取规则。综合利用ERDAS IMAGINE9.2、ENVI4.7和ENVI4.4 ZOOM进行数据处理,以安徽省淮南矿务集团潘三矿区为实验区,用该方法利用SPOT５影像进行了塌陷地信息提取实验,结果证明,面向对象分类方法能有效地从高分辨率遥感影像中自动提取塌陷地相关信息。     

土壤盐碱化遥感应用研究进展

对近年来国内外遥感监测土壤盐碱化的研究进展作了介绍,并从土壤盐碱化遥感信息特性和影响因素、各种遥感数据源、数据处理方法和研究热点等方面做了总结。土壤盐碱化的遥感方法和传统方法可获取多源的数据,包括来自多平台遥感的光谱数据、地面实测和实验室分析数据、其它研究手段得到的地理相关数据以及历史资料等。在GIS技术支持下的多源数据集成方法可对土壤盐碱化进行定量探测,在土壤盐碱化遥感应用中取得了较好的效果。     

SMAP卫星后向散射系数与海表面风场关系

海面风是海气互相作用的重要参数之一,如何通过雷达后向散射数据有效提取海表面风场信息,对于海洋动力环境遥感监测具有重要的研究意义。使用SMAP卫星L波段真实孔径雷达数据和国家环境预测中心再分析风场数据进行匹配,利用地球物理模型函数分析了SMAP卫星数据的后向散射系数与海表面风场之间的关系, 讨论了不同风速和不同相对风向角时SMAP卫星数据反演海表面风场的潜力。研究显示,水平极化和垂直极化的后向散射系数与风速的关系紧密,适于海表面风场的反演;SMAP卫星数据存在正-侧风不对称现象和逆正-侧风不对称现象;在相对风向角为90°和270°时后向散射系数与风场的关系较为模糊;随着风速的增加,后向散射系数与相对风向角的规律关系也越来越明显,振幅也随风速增大而增大。GMF函数计算的风速偏差为1.19 m/s（水平极化）和1.51 m/s（垂直极化）,均方根误差为1.58 m/s（水平极化）和1.67 m/s（垂直极化）。     

基于遥感数据访问与集成的网格中间件

借助数据网格强大的数据管理功能，可以整合分散复杂的遥感数据，为遥感数据处理提供一致的存取环境。遥感数据访问与集成网格中间件的研究目的是为访问分散的、异构的遥感数据提供统一的网格服务接口，使孤立的遥感数据之间实现资源共享。该文利用OGSA-DAI设计，实现了遥感数据访问和集成网格服务，构建了一个高性能遥感数据共享系统，分析了系统的关键性技术及实际应用。