“高分二号”卫星在西藏矿山遥感监测中的应用研究

路云阁 樊双亮 李春霖

（1 中国国土资源航空物探遥感中心，北京 100083）

（2 中国地质大学北京地球科学与资源学院，北京 100083）

0 引言

目前，全国矿业开发形势严峻，违法违规开采现象时有发生，因此，急需利用遥感技术开展矿山遥感监测工作[1]。李琴曾以马鞍山矿区为研究区域，采用Geoeye-1卫星遥感数据，进行矿山开发遥感调查与监测应用研究。2006年开始，国土资源部中国地质调查局启动了我国“矿产资源开发多目标遥感调查与监测”项目，把全国163个重点矿区都纳入遥感监测当中，做到“一年一张图”、“以图管矿”。通过矿山的遥感监测，取得了大量客观的基础数据，为矿产资源开发秩序整顿、矿山环境恢复治理、矿产资源规划执行情况监管提供了强有力的支撑。

西藏全自治区的矿山遥感监测工作主要包括全区的矿产卫片遥感解译及重点区矿山开发遥感监测两项工作。其中，全区的矿产卫片遥感解译为1∶5万尺度，2012年之前以5m分辨率的RapidEye国外商业卫星数据为主；2012年之后2.5m分辨率的国产卫星数据渐成主流，但全色数据占比较大。重点区矿山开发遥感监测分为1∶5万和1∶1万两个尺度，2012年之后1∶5万尺度全部采用2.5m左右分辨率的国产卫星数据，如ZY-1 02C、ZY-3、GF-1等；1∶1万尺度全部为优于1m分辨率的国外商业卫星数据。秦绪文、杨金中曾就矿山遥感监测工作的进展与展望进行全面总结与论述。

2014年8月19日，“高分二号”（GF-2）卫星在太原卫星发射中心成功发射，其星下点像元分辨率为：全色0.8m/多光谱3.2m，幅宽45km。多光谱谱段4个：蓝光0.45～0.52μm，绿光0.52～0.59μm，红光0.63～0.69μm，近红外0.77～0.89μm。对于矿山遥感监测而言，优于1m分辨率的GF-2卫星影像的出现，其意义在于彻底打破了国外商业卫星数据对于 1∶1万尺度的矿山遥感监测工作垄断数据源的地位，节约大量的数据采购费用，节省大量的野外验证工作，更有利于热点地区的年度多期动态监测，为国土资源管理提供强有力支持[2]。

1 GF-2卫星影像处理及解译标志

1.1 数据源的获取

本次接收的覆盖墨竹工卡重点矿集区GF-2卫星影像为测试数据，共6块，每块幅宽为23km×23km，时相为2014年10月16日和2014年10月31日，级别为1A级，即影像仅经过了辐射校正。该影像在研究区内无云覆盖、无云影，影像清晰，质量良好。墨竹工卡重点矿集区位于西藏自治区中部，墨竹工卡县内，位于拉萨河中上游，平均海拔 4 000m 以上，地理范围介于东经 91°39′～91°48′，北纬 29°41′～29°46′之间，东与工布江达县毗邻，西与林周县、达孜县交接，南与乃东县、桑日县接壤，北与嘉黎县相邻，面积约113.4km²[3]。区内矿产资源丰富，主要以铜矿为主，还有少数的石灰岩。矿山企业有1家，开采方式同时包括露天开采与地下开采，尾矿资源丰富[4]。图1为本次GF-2卫星影像的范围。图1中红色区域为本次6块GF-2卫星影像测试数据覆盖范围分布示意图，红色区域内六位编号为每块GF-2卫星影像测试数据相应的景序列号，见表1。

1.2 数据处理

本次 GF-2卫星影像的数据处理经过了正射校正、融合、裁剪、镶嵌、几何校正共五个部分，具体的流程如图2所示。

西藏地区地形起伏大，又缺乏1∶1万尺度的控制数据。在数据处理阶段，技术难点首先是缺少高精度数字高程模型（digital elevation model，DEM）进行正射校正，其次在山区控制点的选择非常困难[5]，其结果就是影像的几何精校正精度难以保证，分景纠正后影像镶嵌时重叠区因同名像点误差大而无法接边，最终结果是处理后的遥感影像图精度无法满足1∶1万尺度矿山遥感监测技术要求[6]。为此，项目组采用区域网平差的办法进行工作区6块卫星影像数据一次整体正射纠正，基于先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model，ASTERGDEM）连接点自动生成，融合后影像重叠区同名像点位置误差小于1个像元，彻底解决影像镶嵌问题[7]。影像精校正阶段只需从 1∶5万地形图上选择 5个控制点，即可实现到西安80坐标系的几何精校正过程（一次多项式）。通过与之前委托国家测绘局卫星遥感应用中心纠正的墨竹工卡重点区WorldView-2遥感影像进行对比（随机生成30个点），最终校正的均方根误差为1.98m，满足矿山遥感监测技术要求并大幅节省选择控制点的工作量[8]。

图1 工作区GF-2影像范围Fig.1 GF-2 image range in workspace

表1 GF-2卫星景序列号、产品号及遥感传感器列表（多光谱+全色）Tab.1 List of scene ID、product ID and sensor ID of GF-2 satellite image（MUL+PAN）

1.3 信息提取

矿山遥感监测信息提取内容包括矿山开发状况、矿山占地状况及矿山环境恢复治理状况等。其中矿山开发状况涉及开采点和开采面；矿山占地状况涉及采场、中转场地、固体废弃物、矿山建筑等的占地情况，包括压占、毁损的土地类型及面积；矿山环境恢复治理状况涉及环境污染、地质灾害等，调查工作区内矿山环境恢复治理面积及完成情况，已采取的防治措施和治理效果等信息[9]。

图2 GF-2影像数据处理流程Fig.2 Flow chart of data processing of GF-2 imagery data

1.3.1 遥感解译标志

特征明显的遥感解译标志的建立是快速、准确地提取矿产资源开发状况、矿山环境遥感信息的重要前提和关键[10]。GF-2卫星影像与之前的国产卫星相比，其优于1m的分辨率使得展现出的地物细节更加清晰，遥感解译标志与2.5m左右分辨率的国产卫星明显不同。项目组针对GF-2卫星影像建立了墨竹工卡区矿山遥感监测解译标志，如附件1所示。

1.3.2 与国内外卫星影像信息提取对比

利用GF-2卫星影像进行信息提取过程中，与2.5m左右分辨率的国产卫星数据，如GF-1、ZY-3、YG-2等，以及优于1m分辨率的国外商业卫星数据，如IKONOS、WorldView-2等进行了对比研究。GF-2卫星影像的特点如下：

1）与2.5m分辨率的国产卫星相比。

YG-2卫星影像为2.5m分辨率的全色数据。通过对同一非法开采硐口的对比展示（如图3），GF-2卫星影像清楚表明了硐采的开采事实，而右侧的 YG-2影像则无法确定，只能初步判断为矿山占地，需要进行现场野外验证才能最终确定。

ZY-3卫星影像为2.5m分辨率的真彩色数据。我们选择在矿山的一处采场进行对比展示（如图4），在GF-2卫星影像上，采场道路和车辆清晰可辨；在ZY-3影像上，采场车辆辨识度低，容易误判为中转场地等其它地物[11]。

综上所述，与以往的ZY-3、YG-2等优于5m分辨率的国产卫星影像相比，GF-2卫星影像数据首次达到优于1m的分辨率，地物轮廓更加清晰，开采硐口及采场等地物的特征相比以往的国产卫星影像更加突出，避免了误判的现象，直接提高了硐口及采场解译的效率和准确度，突破了1∶5万尺度下矿山遥感监测的限制，实现了1∶1万尺度的矿山遥感监测[12]。

图3 GF-2影像与YG-2影像的硐口对比Fig.3 Contrast figure of entrance to a cave on GF-2 image and YG-2 image

图4 GF-2影像与ZY-3影像的开采面对比（GF-2时相：2014年10月16日；ZY-3时相：2013年12月23日）Fig.4 Contrast figure of mining face between GF-2 image and ZY-3 image

2）与国外商业卫星对比。

IKONOS卫星影像为0.8m分辨率的真彩色数据。选择矿山一处中转场地进行对比展示（如图5），在GF-2影像上，中转场地色调自然，对比度强，道路和运输车辆清晰可辨；在IKONOS影像上，车辆的辨识度要差于GF-2影像[13]。

WorldView-2影像为0.5m分辨率的真彩色数据。此处以一处水体污染及其处理设施进行对比（如图6），WorldView-2和GF-2影像上该污染水体及处理设施轮廓都很清晰，但对于处理设施局部纹理特征的表现上，GF-2卫星影像要略差于WorldView-2影像[14]。

综上所述，GF-2卫星影像较 IKONOS影像清晰，地物特征更加明显，但细节上不如 WorldView-2影像。总体而言，GF-2卫星影像数据打破了以往1∶1万尺度下矿山遥感监测被国外商业卫星垄断的局面，基本可以达到1∶1万矿山遥感监测的需求，细节上的不足不影响矿山的遥感解译工作。

图5 GF-2卫星影像与IKONOS影像的中转场地对比Fig.5 Contrast figure of transit site between GF-2 image and IKONOSimage

图6 GF-2卫星影像与WorldView-2影像的水体污染对比Fig.6 Contrast figure of water pollution between GF-2 image and WorldView-2 image

2 监测结果分析

2.1 矿山开发状况

本次遥感调查显示，墨竹工卡重点矿集区共有2处开采硐口及5处开采面，其中2处开采硐口均为无证开采，5处开采面中只有1处为合法开采，4处为无证开采，违法开采超过50%。

开采硐口集中在驱龙—甲玛矿区内，均为地下开采铜矿形成，而开采面主要分布在两个矿权集中区，区域内有合法开采的开采面，但是也有部分开采面超出矿权范围。无证开采的采场有一定的规模，可见这种现象已持续了一段时间。另外私自采挖的大多为村民所为，随意性较大，这些违法开采对当地的环境和山体有非常大的影响，有关部门应当重点监督管理。

2.2 矿山占地状况

墨竹工卡矿区共有开发占地139处，其中有5处采场，46处中转场地，14处固体废弃物，74处矿山建筑。表2为墨竹工卡矿区不同类型的开发占地的数量与面积统计表。图7为四类开发占地的合法与违法的面积分布图，蓝色柱形图代表合法面积，黄色柱形图代表非法面积。

表2 墨竹工卡矿区矿山开发占地统计表Tab.2 Statistics of mine covers in Mozhugongka mining area

图7 四类开发占地合法与违法的面积分布Fig.7 Distribution of four types of legal and illegal mine covers

矿山开发占地总面积457.07hm2，采场占地占13.54%，中转场地占44.34%，固体废弃物占17.02%，矿山建筑占25.10%。这些矿山开发占地，多数分布在矿权外，属于违法的矿山开发占地。其中矿山建筑多集中分布在矿区的东南角和西南角，以压占和毁损的形式侵占和破坏着矿区的土地[15]。

2.3 矿山环境监测状况

利用GF-2影像，我们在墨竹工卡矿区提取到了两处水体污染，总面积为2.05hm2；一处滑坡及两处滑坡隐患，总面积为208.83hm2。

首先，正在开采的铜矿及开采设施，非法建筑石料等相关地物(采场、尾矿库、矿山建筑等)以及废弃矿山的占地，对环境的影响和恢复治理都有重要影响。此外，矿山开发造成各类土地的占用及露天采场和尾矿库等地物造成土地损毁问题。

其次，露天开采形成的高陡边坡通常存在诸多不稳定因素，在强降雨、冻融或较强震动下易造成边坡岩体产生崩塌、滑坡等重力地质灾害，对当地居民的人身财产安全构成了一定威胁[16]。

最后，本次监测新发现几处水体污染，大都位于驱龙–甲玛矿集区内，该区铜矿采矿权和探矿权分布较为集中，有关部门应加强监督管理，避免水体污染影像到当地居民的健康与生活。

3 结束语

1）与YG-2、ZY-3等国产卫星相比，GF-2卫星具有更高的图像分辨率，所有多光谱波段地面像元分辨率均为0.81m，地物的轮廓、纹理都更加清晰，可避免使用YG-2、ZY-3等卫星影像时造成的地物的误判现象；与IKONOS、WorldView-2影像等同为优于1m数据源的国外商业卫星相比，GF-2卫星比IKONOS影像清晰，解译准确度高，虽然地物细节不如WorldView-2影像，但不影响矿山解译，总体上基本可满足1∶1万的矿山遥感监测需求。

2）本次遥感调查显示，墨竹工卡重点矿集区内开发秩序存在一定问题，有无证开采及私自采挖的现象，这些违法开采对当地环境和山体有非常大的影响。除此之外，本次矿山遥感监测工作还新发现有水体污染现象，可能威胁到当地居民的健康。

3）文章结果表明：GF-2影像能够满足1∶1万尺度下矿山开发遥感调查与监测工作，它可以准确、客观、实时地监测矿山开发状况、占地状况及环境恢复治理状况，能够为相关的矿政监管部门提供科学的执法依据。

附件1 GF-2卫星影像典型遥感解译标志

序号 地物类型 直接解译标志 遥感影像6 尾矿库 边界形状类似一般的水库，色调与周围差异较大。7 中转场地 形状上通常呈规则近长方形或正方形，周围有围墙为界。8 水体污染 水体颜色发绿或发黄。9 滑坡 形态标志为扇形轮廓，滑坡体色泽为浅色调。10 隧道口 长长的隧道明显清晰，隧道开始的地方即为隧道口。

References)

[1]杨金中, 王晓红. 矿产资源开发多目标遥感调查与监测技术体系的建立[C]//秦绪文, 杨金中, 康高峰, 等. 矿山遥感监测技术方法研究. 北京: 测绘出版社, 2011: 8-11.YANG Jinzhong, WANG Xiaohong.Establishment of Technique System for Mineral Resources Development Muti-objective Survey and Monitoring by Remote Sensing[C]//QIN Xuwen, YANG Jinzhong, KANG Gaofeng, etal. Technology and Method Research on Remote Sensing Monitoring of Mine. Beijing: Surveying and Mapping Press, 2011: 8-11. (in Chinese)

[2]秦绪文, 杨金中. 矿山遥感监测工作进展与展望[C]//秦绪文, 杨金中, 康高峰, 等. 矿山遥感监测技术方法研究. 北京:测绘出版社, 2011: 3-7.QIN Xuwen, YANG Jinzhong. Progress and Prospect of Remote Sensing Monitoring in Mine[C]//QIN Xuwen, YANG Jinzhong, KANG Gaofeng, etal. Technology and Method Research on Remote Sensing Monitoring of Mine. Beijing:Surveying and Mapping Press, 2011: 3-7. (in Chinese)

[3]李琴. 基于GeoEye-1的矿山开发遥感调查与监测应用研究[J]. 安徽地质, 2012, 22(4): 297-301.LI Qin. GeoEye-1 based Remote Sensing Survey and Monitoring Application Study of Mine Development[J]. Geology of Anhui, 2012, 22(4): 297-301. (in Chinese)

[4]邢万里, 陈其慎, 李颖. 西藏墨竹工卡地区矿山地质灾害浅析—以甲玛矿区为例[J]. 河南科技, 2014, 35(14): 178-180.XING Wanli, CHEN Qishen, LI Ying. Analysis of Mine Geological Disasters in Mozhugongka Areas in Tibet Using Jiama Mining Area as An Example[J]. Journal of Henan Science and Technology, 2014, 35(14): 178-180.

[5]李德仁, 王密. “资源三号”卫星在轨几何定标及精度评估[J]. 航天返回与遥感, 2012, 33(3): 1-6.LI Deren, WANG Mi.On-orbit Geometric Calibration and Accuracy Assessment of ZY-3[J].Spacecraft Recovery amp; Remote Sensing, 2012, 33(3): 1-6. (in Chinese)

[6]李庆鹏, 王志刚, 雷玉飞. CBERS-02B卫星HR相机遥感影像区域网平差技术[J]. 航天返回与遥感, 2011, 32(4): 30-36.LI Qingpeng, WANG Zhigang, LEI Yufei. Block Adjustment Technology with HR Remote Sensing Imagery of CBERS-02B Satellite[J]. Spacecraft Recovery amp; Remote Sensing, 2011, 32(4): 30-36. (in Chinese)

[7]吕争, 付俏燕, 王小燕. “资源三号”卫星正视影像区域网平差[J]. 航天返回与遥感, 2014, 35(1): 72-80.LU Zheng, FU Qiaoyan, WANG Xiaoyan. Research on Block Adjustment of ZY-3 Satellite NAD Images[J]. Spacecraft Recovery amp; Remote Sensing, 2014, 35(1): 72-80. (in Chinese)

[8]冯登超, 陈刚, 肖楷乐, 等. 遥感图像的几何精校正研究[J]. 研究与开发, 2012, 31(5): 41-43.FENG Dengchao, CHEN Chao, XIAO Kaile, etal.Study on Geometric Precision Correction of the Remote Sensing Image[J].Research and Development, 2012, 31(5): 41-43. (in Chinese)

[9]路云阁, 刘采, 王姣. 基于国产卫星数据的矿山遥感监测一体化解决方案—以西藏自治区为例[J]. 国土资源遥感, 2014,26(4): 85-90.LU Yunge, LIU Cai, WANG Jiao. Integrated Solutions for Mine Remote Sensing Monitoring based on Domestic Satellite Images: A Case Study of Tibet[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014, 26(4): 85-90.

[10]李思发, 李亮, 赵伟立.GeoEye-1 在矿山开发遥感调查中的应用[J]. 工程地球物理学报, 2011, 8(5): 631-634.LI Sifa, LI Liang, ZHAO Weili. Application of GeoEye-1 to Remote Sensing Survey for Mine Exploitation[J]. Chinese Journal of Engineering Geophysics, 2011, 8(5): 631-634. (in Chinese)

[11]安志宏, 王晓红, 杨金中, 等. 基于高分辨率遥感数据的矿山开发地物信息识别研究[C]//秦绪文, 杨金中, 康高峰, 等.矿山遥感监测技术方法研究. 北京: 测绘出版社, 2011: 264-269.AN Zhihong, WANG Xiaohong, YANG jinzhong, etal. Indentification of Mining Surface Features Information Based on the High-resolution Remote Sensing Data[C]//QIN Xuwen, YANG Jinzhong, KANG Gaofeng, etal. Technology and Method Research on Remote Sensing Monitoring of Mine. Beijing: Surveying and Mapping Press, 2011: 264-269. (in Chinese)

[12]王蔚, 傅涛, 赵志芳. 基于高分辨率遥感影像的矿业开发活动解译标志研究——以云南省部分金属矿山为例[C]//秦绪文, 杨金中, 康高峰, 等. 矿山遥感监测技术方法研究. 北京: 测绘出版社, 2011: 270-274.WANG Wei, FU Tao, ZHAO Zhifang. Research on Interpretation Signs of Mining Exploitation Activities Based on High-resolution Remote Sensing Images—A Case Study of Some Metal Mines in Yunnan Province[C]// QIN Xuwen, YANG Jinzhong, KANG Gaofeng, etal. Technology and Method Research on Remote Sensing Monitoring of Mine.Beijing:Surveying and Mapping Press, 2011: 270-274. (in Chinese)

[13]刘智, 黄洁, 邵怀勇, 等. RapidEye卫星影像在1:50000矿山开发遥感调查中的应用研究[J]. 国土资源遥感, 2010, 83(1):127-129.LIU Zhi, HUANG Jie, SHAO Huaiyong, etal. The Application of RapidEye Satellite Images to 1:50000 Remote Sensing Survey for Mine Exploitation[J]. Remote Sensing for Land amp;Resources, 2010, 83(1): 127-129. (in Chinese)

[14]卢霞, 刘少锋, 胡振琪, 等. 矿区水污染遥感识别研究[J]. 矿业研究与开发, 2006, 26(4): 89-92.LU Xia, LIU Shaofeng, HU Zhenqi, etal. Study on Remote Sensing Identification of Water Pollution in a Mine Area[J].Mining Research amp; Development, 2006, 26(4): 89-92. (in Chinese)

[15]中国国土资源航空物探遥感中心. DZ/T 0266-2014, 矿产资源开发遥感监测技术规范[S]. 全国国土资源标准化技术委员会, 2014.The Aerogeophysical of Land and Resources Remote Sensing Center of China. DZ/T 0266-2014, Regulation on Remote Sensing Monitoring of Mining Exploration[S]. The National Standardization Technical Committee of Land and Resources,2014. (in Chinese)

[16]周学珍. 遥感技术在矿山地质灾害监测中的应用——以陕西神府煤矿区为例[J]. 能源环境保护, 2013, 27(1): 52-55.ZHOU Xuezhen. Application of Remote Sensing Technology to the Monitoring of Mine Geological Disaster—An Example in Shenfu Coal Mine Region in Shanxi[J]. Energy Environmental Protection, 2013, 27(1): 52-55. (in Chinese)