稀土矿区地表环境变化多时相遥感监测研究——以岭北稀土矿区为例

离子型稀土矿的开采带来一系列的生态环境问题,日益引起人们的关注.采用20a的多时相TM遥感数据作为数据源,以定南县岭北稀土矿区作为研究案例,对稀土矿区的地表环境变化进行长期监测和分析.为提高监测分析的可靠性,采用分形纹理辅助分类对分类后比较方法进行改进,构建了可分离指数和J-M距离两种分形窗口和波段选择模型,并比较了其在稀土矿区的适用性,为使用分形纹理辅助分类提供了定量方法.结果表明:随着稀土开采规模的不断扩大,矿区荒漠化日趋严重,并呈现集中连片的趋势,治理难度加大;原地浸矿工艺的推广和矿区复垦工作的进行,一定程度上减缓了矿区荒漠化趋势;稀土矿点周围植被出现退化现象,可能是稀土开采产生的水土污染对植被生长造成了影响.     

基于资源一号02C卫星影像的稀土矿区地物提取研究

为解决稀土矿开采区野外调查用时长、成本高等问题,文中利用遥感影像来提取地物信息.全文基于资源一号02C卫星影像,以赣州市寻乌县文峰乡一稀土矿区为研究区,对影像数据进行了预处理,采用最佳的Pan Sharpening融合结果进行多尺度分割,结合目标地物的光谱特征、空间特征、纹理特征等,设置分类规则进行面向对象的信息提取研究,分类结果总体精度为78.71%,达到较好的分类质量.研究结果证明:利用遥感影像提取地物信息具有用时短、成本低、信息量大的优势.     

汶川县震后潜在泥石流危险性评价研究

对震后潜在泥石流灾害进行危险性评价是灾害预测预报与防治规划的重要内容和技术基础,也是目前泥石流领域研究的薄弱环节。以汶川县为典型研究区,通过资料收集、野外考察和遥感调查,遴选出震后泥石流频次、流量和地貌信息熵3个关键指标,改进震后泥石流流量计算方法,建立DNWT模型动态监测并快速提取震后泥石流物源信息;基于此,构建评价指标体系,以小流域为评价单元,采用GIS技术和灰色系统理论与方法,建立评价模型,进行研究区震后潜在泥石流危险性评价与区划。结果表明:1)提出DNWT震后泥石流物源提取模型,能实现震后泥石流判识和崩塌滑坡及其松散堆积体等泥石流物源信息动态监测与自动提取;2)结合野外调查和泥石流物质量计算数据,采用配方法,修正了震后泥石流流量计算公式,与震前相比,堵塞系数增加1.72～3.46倍,流量呈指数增大;3)基于对研究进行小流域划分,引入地貌信息熵,简化震后泥石流危险性评价参数,实现了对子流域地貌发育阶段和沟谷危险程度的判断;4)研究区大部分泥石流沟处于中度及以上危险区,具有极大的潜在危险性,其中高、极高危险性泥石流沟89条,占泥石流总数的39.2%,主要沿岷江干流和渔子溪河谷两岸分布,为防灾减灾的重点区,且资源环境承载力低,不宜进行规模以上开发建设,需加强灾害监测预警与综合防治。研究结果可为震后泥石流遥感动态监测、定量风险评估和防灾减灾管理提供依据与参考。     

资源一号02C数据在稀土开采遥感监测中的应用与评价

选择粤赣两省交界处为研究区,以资源一号02 C影像为主要数据源。首先在对资源一号02 C数据进行质量评价的基础上,通过多次试验选择合适的方法对数据进行预处理,制作满足稀土开采监测要求的遥感影像。然后参照以往稀土遥感监测研究成果并结合野外踏勘情况,建立合适的解译标志。再提取研究区的稀土开采图斑,并进行野外验证。最后,通过往年的影像提取稀土开采历史图斑,进行多期对比分析,对工作区近年来的稀土开采状况进行监测。研究表明,资源一号02C数据能较好满足稀土开采监测的要求,在我国南方地区应用具有典型意义。     

联合DInSAR和PIM技术的沉陷特征模拟和时序分析

高强度煤炭开采(大采高、薄基岩、快速采煤)可形成巨大的地表形变场,过大的形变相位梯度导致干涉测量失败,单独采用合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)及其衍生技术都无法获得开采沉陷主值.为此,提出了联合多时相DInSAR时序分析及概率积分法(PIM),整合理论计算与卫星观测结果,实现开采沉陷特征的动态模拟和模型重构.以2012年1月—2013年6月共18期高分辨率雷达数据(RADARSAT-2,5m精细波束模式(MF5))为数据源,利用连续重访周期的DInSAR技术获得17期时间序列开采沉陷相位变化图,监测得到神东矿区布尔台矿22201-1/2工作面地表形变从产生、发展到衰退的演化规律;联合DInSAR获得的沉陷盆地边缘信息与PIM技术对矿区大变形下沉信息进行预计,两种数据整合形成混合数据集;采用Gauss函数对混合数据集进行拟合,重构矿区时序开采下沉特征曲线.研究表明:PIM技术可以弥补DInSAR技术在大形变提取上的不足,利用混合数据集建立的Gauss模型,对于有限开采(非充分采动)或充分采动的主断面下沉值具有极高的拟合度,其拟合度R2均大于0.976.     

基于地球多传感器网络信息的潜在滑坡判识模型

潜在滑坡的判识是滑坡预测预报中的关键问题,潜在滑坡早期判识能够有效减少灾害的发生。基于滑坡灾害诱发的各种影响因素,利用地球多源时空信息和多传感器网络,遥感监测潜在滑坡体,利用监测设备获取滑坡岩性、坡体结构、地貌形态、活动迹象等关键控制信息,从中选取滑坡灾害诱发的主要控制要素作为判识指标,建立基于多源信息的潜在滑坡多因素判识模型;特别是根据滑坡的成灾规律,分析潜在滑坡孕育过程中地貌形态改变、成灾条件变化与滑坡发生的临滑诱发条件,建立基于不同信息源的滑坡控制因素判识模型。最后,通过汶川地震灾区垮梁子滑坡体实例分析,验证潜在滑坡综合判识模型并进行优化,从而为滑坡灾害的早期判识预测提供依据。     

基于Newmark法的设定地震滑坡危险性评估

摘　要: 基于野外调查和滑坡填图的成果, 将评价单元划分为滑坡单元与栅格单元, 赋予不同的滑块厚度及岩土体强度, 开展滑坡易发性评价; 结合历史地震重现的设定地震方法和地震动衰减经验公式对研究区场地地震危险性进行评价, 利用Arias 强度IA、 临界加速度ac 和滑块位移间的经验式计算滑坡体与斜坡体的累积位移量, 实现对潜在震区地震诱发滑坡的危险性评价。结果表明, 研究区河岸两侧及支沟与黄土地区为潜在地震作用下滑坡高危险区, 局部已有处于稳定状态的滑坡单元在评价结果中显示出整体位移, 可以反映出地震作用下滑坡的复活情况。在尚未开展局地-场地尺度的地震危险性区划时, 可以采用Newmark模型结合设定地震法对潜在震区地震诱发滑坡进行危险性评价。     

基于多时相InSAR技术的黄河上游龙羊峡库区不稳定边坡识别与形变监测

黄河上游龙羊峡水库的建设改变了两岸的水文地质条件,库区水位周期性升降引起的渗透和侵蚀导致库岸坍塌和滑坡局部变形,非常有必要开展不稳定边坡的识别与监测,为库区坡体失稳因素研究以及预警预报提供技术支撑。采用2015年1月至2021年8月升降轨Sentinel-1A SAR影像,基于相干点目标分析(IPTA)方法对龙羊峡库区边坡进行识别,共识别出15处不稳定边坡。其中,查纳滑坡历史上多次发生塌滑现象,现今仍处于活跃状态,对库区人民生命财产与大坝工程安全造成潜在威胁,为此对查纳滑坡开展重点监测。首先,采用DS-InSAR技术获取该滑坡升降轨雷达视线向(LOS)形变; 然后,结合升降轨形变结果进行二维时序形变分解; 最后,采用小波分析定量分析了地表时序形变反演结果与降雨量、库区水位变化的相关性。结果表明:DS-InSAR技术获取的形变场比相干点目标分析方法更加完整; 查纳滑坡东部坡体位移大于中部与西部坡体位移,且垂直向位移大于东西向位移; 查纳滑坡位移时间序列与降雨量序列相关性不高,降雨可能不会显著促进滑坡的位移; 滑坡位移与库区水位均具有很强的年度周期变化,并且滑坡位移时间序列滞后库区水位序列约半年。     

基于宁夏遥感大数据平台的地表水体提取与应用

在建设宁夏遥感大数据服务平台的基础上,给出了深度学习智能化信息提取工具的模块构成、界面基本组成和提取地表水体的操作方法;以大武口区作为研究区,基于高分一号和高分二号影像数据,通过宁夏遥感大数据服务平台的地表水体信息提取工具,对影像数据进行自动化提取实验及深度学习模型训练.结果表明,大武口区地表水体深度学习模型提取精度为...     

固体充填开采地表沉陷数值模拟研究

应用FLAC3 D软件建立了某矿区固体充填开采的三维数值模型,结合固体充填开采等效采厚的相关概念模拟了模型的开挖以及模型在开采后的移动变形情况。使用FLAC3 D内嵌的FISH程序语言,编制了相关程序,提取出两种不同类型的地表移动观测站的沉陷数据。利用提取出的地表移动观测站沉陷数据,结合MATLAB强大的数据处理和可视化功能,对固体充填开采所产生的地表沉陷进行后处理与可视化操作。研究表明：固体充填开采可以有效控制地表沉陷,适用于村庄等建筑物下采煤的情况;运用FLAC3 D并结合MATLAB的方法可以方便、准确的进行开采沉陷的数值模拟与可视化操作。     

融合D-InSAR和Offset-tracking技术的矿区沉降信息提取

矿区开采沉陷具有沉降速度快、量值大的特点,针对使用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术很难正确获取煤炭开采引起的地表下沉全盆地信息的问题,提出融合D-InSAR和Offset-tracking技术提取矿区沉降信息的方法。试验以陕西某矿52304工作面为例,分别采用D-InSAR和Offset_tracking技术提取了下沉盆地微小及大梯度形变信息,分析了D-InSAR中失相干问题和Offset_tracking的监测优势,最后将两者得到的结果进行融合,获取了工作面上方的时序形变图,实例中最大下沉处的相对误差为0.5%~7.3%。结果表明,Offset-tracking可以有效解决D-InSAR无法监测矿区大梯度沉降的问题,该方法可为矿区开采沉陷监测提供新的技术手段。     

金沙江下游永善段隐蔽性滑坡隐患综合遥感识别

隐蔽性滑坡隐患是金沙江下游最普遍的地质灾害发育形式,具有隐蔽性强、突发性强、高位远程运动等特点。近年来,特大山区隐蔽性滑坡灾害案件频繁发生,对人民的生命财产造成了极大威胁。如何突破传统地质灾害调查手段的局限性、滞后性,提前有效识别隐蔽性滑坡隐患并探索其发育特征,对指导中国西南地区防灾减灾、工程规划建设具有重大科学意义。本文选择金沙江下游永善段地质灾害高易发区,利用升降轨时序InSAR–光学遥感综合识别方法,精细识别区域性时序地表形变、隐蔽性滑坡隐患光学遥感信息,通过野外考察,深入探索隐蔽性滑坡隐患发育特征。研究显示：1）通过升轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患26处,降轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患28处,光学遥感识别隐蔽性滑坡隐患48处（与升降轨时序InSAR识别结果有10处重合）,合计识别滑坡隐患92处;对识别结果进行100%的野外考察,将升降轨InSAR和光学遥感识别结果划分为完全一致、部分一致、仅有光学遥感识别结果、仅有InSAR识别变形结果4种情况,识别准确率分别为82.86%、80.77%、75.00%和63.64%,总体识别准确率达78.26%,略高于目前国内滑坡隐患识别平均水平,验证了滑坡隐患识别的可靠性和有效性。2）通过对比分析综合遥感识别结果可知,InSAR技术和光学遥感的识别结果与二者的识别方式、影像成像条件、滑坡活动性关系密切,二者不能直接进行互检。3）通过分析滑坡发育特征可知,隐蔽性滑坡隐患发育规律随着地形地貌、地质条件的变化而变化,升降轨InSAR技术和光学遥感识别的隐蔽性滑坡隐患在地貌空间分布、地层岩性均存在一定差别。结果表明,综合遥感识别技术充分利用了升降轨InSAR技术和光学遥感识别方法的互补性,解决了隐蔽性滑坡隐患看不见、看不清、看不准的难题,提高了滑坡识别的准确率。     

地铁施工塌陷的SBAS-InSAR长时序监测与早期识别

以2019年青岛市沙子口和胜利桥发生的2处地铁施工塌陷事故为研究对象,基于改进的SBASInSAR技术,利用60景Sentinel-1卫星影像数据,获取地面塌陷前后的青岛市的地表形变时序信息,分析了塌陷事故区地面形变过程与塌陷事故的相关性,提出了利用合成孔径雷达卫星遥感数据开展城市地铁施工地面塌陷监测预警的方法。通过对沙子口和胜利桥2处事故点的长时间序列地表形变监测数据进行统计分析比较,将累积形变量转化为每日平均沉降速率,提出了用于早期识别地表沉降的指标,即在1个周期（12 d）内,平均沉降速率超过0.02 mm/d,而施工预警阈值为连续观测3个周期,平均沉降速率超过0.02 mm/d。     

无人机激光雷达高程测量精度评定分析

为了最大限度提升并量化测试无人机激光雷达系统对地表形变量的识别能力,通过系统探讨机载LiDAR技术的误差来源及其有效改进措施,借助5个红外测距仪器检测墩与5、 10、 30、 50、 70 mm 5个不同厚度板,使用相同无人机与激光扫描设备对观测墩在放置厚度板前、后重复扫描,将多期数据间作一阶差分处理,最大限度抵消机载LiDAR技术对地面高程扫描的系统误差,以测试目前市场主流机载LiDAR设备对小量形变的监测能力,获得了较为可靠的测试效果。结果表明：在多次重复形变监测中,无人机LiDAR点云扫描技术对地表z方向上形变量的最高识别能力约30 mm。基于该测试结果,无人机激光雷达扫描技术不仅可用于传统地形测绘,还能够用于山体滑坡、矿区地表形变监测、地质运动以及自然灾害跟踪等领域,为同等及以上地表垂直方向形变量级的监测方案与实施提供了参考。     

不同外部DEM和多视对矿区形变探测的影响

探讨高分辨SAR影像利用二轨法DInSAR技术对高强度开采矿区形变的监测能力。多视SAR和外部DEM是二轨法DInSAR的两个核心信息源,其数据质量直接影响差分干涉结果,从而影响形变监测能力。采用不同的外部DEM(SRTM DEM,ASTER GDEM)及不同多视对高分辨率RADARSAT-2的4组干涉像对进行处理,结合矿区工作面图对DInSAR获取的沉降结果进行剖面分析,利用Orign8.5对剖面沉降曲线及沉降盆地边缘分别进行曲线拟合,从而探讨不同外部DEM和多视对矿区形变监测结果的影响。结果表明:(1)在SAR相干性较好的前提下,2种外部DEM均能很好地监测到矿区开采沉陷形变区,下沉剖面形变曲线趋势一致,符合开采沉陷规律。(2)对于高分辨SAR影像,多视视数相同时,SRTM DEM和ASTER GDEM作为外部DEM提取的形变结果一致,这是由于两者平面精度相对于SAR影像精度而言相差甚远。(3)外部DEM相同时,多视对差分结果影响较大,多视视数增加后,在平滑噪声的同时也降低了对细节的探测能力。由此可知利用高分辨SAR影像对高强度开采矿区进行形变监测,应选择与影像精度在一个数量级的外部DEM,充分利用SAR的高分辨率优势,而且应当选择较小的多视视数保证细节信息。     

东江源区植被覆盖时空演变遥感监测与分析

植被覆盖是衡量地表植被状况和指示生态环境变化的一个重要指标,采用1995—2013年Landsat系列遥感影像作为数据源,对东江源区植被覆盖时空演变进行了监测和分析.为提高监测的可靠性,以高分遥感影像获取的源区植被覆盖度作为检验数据,比较像元二分法模型(DPM)和不同端元的线性光谱混合模型(LSMM)对研究区植被覆盖度提取的准确性.结果表明:五端元的LSMM更适宜高植被覆盖且地物复杂的源区植被覆盖度提取;从1995年到2013年,源区植被覆盖总体达60%以上,植被较为茂盛.低植被覆盖区域尽管所占比例不高,但呈现集中连片且向周边蔓延的态势,存在较大的生态风险.植被退化主要原因为:大面积脐橙种植、城镇化和矿产资源的挖掘,这些因素可能还会导致更大范围的生态问题,需要引起重视.     

遥感技术在西藏朱诺地区岩性识别中的应用

采用遥感 ＯＬＩ数据和 ＡＳＴＥＲ数据在西藏朱诺地区进行岩性识别。使用 ＡＳＴＥＲ数据的 ＳＷＩＲ波段进行波段组合和 ＭＮＦ变换提取岩性信息;用主成分分析法来处理 ＯＬＩ数据得到研究区的铁染和羟基信息;用高光谱技术从 ＡＳＴＥＲ数据提取白云母信息。结合实地勘测结果,证实遥感数据对斑岩铜矿黄铁绢英岩化蚀变带的识别效果较好,将黄铁绢英岩化区域当作一种重要的找矿标志;采用 ＡＳＴＥＲＴＩＲ谱段提取硅化蚀变信息,矿区硅化信息的解译并不具有普遍适用性。结果表明遥感是一种有用的岩性填图工具。     

SBAS-InSAR技术支持下的滇西北宾川断陷盆地沉降监测与预测

滇西北宾川断陷盆地一带新构造运动活跃,滑坡、地震现象时常发生.针对该区域内复杂的地质结构及缺乏大面积的有效监测等问题,采用SBAS-InSAR技术处理覆盖宾川县断陷盆地的58景2019年1月7日—2020年12月15日Sentinel-1A影像,首先获取研究区内的整体地表形变沉降速率场,然后分析了沉降区的时空分布特征及5个典型的沉降漏斗区,并对沉降区的成因进行探究;最后随机提取沉降最严重的A区中的639个沉降点,选取其中的609个点作为BP神经网络模型的学习样本,对剩余的30个沉降监测点进行预测,并将预测结果与SBAS-InSAR监测值进行对比.结果表明：(1)宾川县断陷盆地区最大沉降速率为-117.89 mm/a,位于州城镇第二中学片区;(2)研究区内的地表沉降主要与地质结构、地下水的抽取及人类活动等有关;(3)BP神经网络模型的预测结果与SBAS-InSAR监测值的最大误差为2.451 mm,均方误差为0.18 mm,表明BP神经网络模型能够很好地预测县级城市的地表沉降.     

一种SAR与光学影像融合的露天矿采动识别方法

露天矿的违法开采不仅破坏自然环境,而且容易造成人员伤亡。为有效对露天矿开采活动进行识别和监管,提出一种合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学影像融合的露天矿采动识别方法,即基于地表过大形变会造成合成孔径雷达差分干涉测量(differential SAR interferometry,DInSAR)失相干的特性,利用差分干涉得到相干性系数图,经过地理编码后与测区光学影像配准叠加,实现对露天矿开采活动的有效识别。通过选择Sentinel 1A的SAR影像与Sentinel 2A的光学影像对鄂尔多斯露天矿区开采活动进行识别,共发现12处失相干区域,其中1处是水体对雷达波的反射性差所造成的,11处为露天矿开采活动所造成的,研究结果为相关部门进行监管执法提供了可靠的数据支持。     

InSAR技术在地质灾害早期识别中的应用

我国川西地区近年来发生多次7.0级以上地震,诱发大量震裂山体。震裂山体有着高位隐蔽性特点,对灾区人民的生命财产造成了极大威胁。InSAR技术对于识别潜在崩滑地质灾害有着较好的应用效果,本文采用InSAR技术与地表专业位移监测方法对杂谷脑河左岸进行地质灾害识别。研究结果表明:通过InSAR技术识别出该区域存在3处变形体,其中黄泥坝子滑坡在2017年8月10日产生整体滑动,西山村滑坡仍在蠕滑变形,裕丰岩变形体(疑似滑坡体)为蠕滑变形;通过地表专业位移监测结果,显示西山村滑坡变形趋势与InSAR结果一致,验证了InSAR结果的合理性;西山村滑坡体失稳后堆积体运动演化过程具有阶段性特征,即加速滑移阶段、减速滑移阶段、渐进稳定阶段。