第 1章 緒 論
　　1.1礦區(qū)“一張圖”工程建設(shè)背景
　　土地資源與礦產(chǎn)資源屬同位異類資源，其重疊賦存的特性，決定了礦產(chǎn)開發(fā)開采常涉及大面積的土地擾動，而土地資源合理開發(fā)利用與保護的要求往往又限制著礦產(chǎn)資源開發(fā)開采的方式與規(guī)模。多年來，由于缺少科學(xué)有效的管理和調(diào)控手段，礦產(chǎn)資源開發(fā)與土地保護利用一直存在著尖銳的“礦地矛盾”：礦產(chǎn)資源開發(fā)對土地、環(huán)境和建筑造成嚴重破壞，嚴重制約地面土地利用，導(dǎo)致礦區(qū)國土資源的利用效率降低；同時土地利用壓覆大量礦產(chǎn)資源，資源開發(fā)損失嚴重。圖 1-1為礦區(qū)地面地下對應(yīng)關(guān)系圖。


　　圖 1-1礦區(qū)地面地下對應(yīng)關(guān)系圖
　　對國土資源管理而言，國土資源部既要做好地質(zhì)勘探、礦權(quán)管理、儲量管理和地質(zhì)災(zāi)害管理等“礦政”管理，又要做好土地規(guī)劃、耕地保護、村鎮(zhèn)搬遷和集約利用等“地政”工作。開發(fā)礦區(qū)各類地質(zhì)、采礦、土地、資源和環(huán)境綜合信息平臺，將礦產(chǎn)資源與土地資源進行“一張圖”管理，實時掌握礦區(qū)土地利用和礦產(chǎn)資源開發(fā)狀況，對礦區(qū)每一塊土地的“批、供、用、補、查”和每一個礦業(yè)權(quán)的審批、勘查、開采等進行實時全程監(jiān)管，整合地下、地表和地上等各類國土資源信息。實行“一張圖管地、管礦、管權(quán)”，是實現(xiàn)礦區(qū)國土資源協(xié)調(diào)管理、保證煤礦區(qū)土地利用與煤炭資源開發(fā)相協(xié)調(diào)、資源開發(fā)與環(huán)境保護相協(xié)調(diào)的主要技術(shù)途徑。
　　國土資源部強力推進的礦區(qū)國土資源“一張圖”工程建設(shè)，就是針
　　對礦區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展進程中，信息化技術(shù)對國土資源管理創(chuàng)新帶來的機遇與挑戰(zhàn)而提出的。從礦區(qū)礦產(chǎn)資源開發(fā)、土地保護與利用、礦區(qū)城鎮(zhèn)化建設(shè)、環(huán)境保護等現(xiàn)實國土資源管理需要出發(fā)，進行礦區(qū)國土資源管理“一張圖”關(guān)鍵技術(shù)研究，以“圖”管地、管礦、管權(quán)，以信息化建設(shè)成
　　果帶動礦區(qū)國土資源管理方式的轉(zhuǎn)變，具有重要的實用價值。


　　1.2礦區(qū)“一張圖”建設(shè)的研究現(xiàn)狀
　　礦區(qū)“一張圖”建立的關(guān)鍵技術(shù)主要分為地面、地下信息獲取和綜合決策平臺構(gòu)建兩部分，涉及面寬，如地面、地下信息獲取有測繪與“3S”技術(shù)獲取、地球物理化學(xué)勘探獲取、野外地質(zhì)調(diào)查觀測獲取、室內(nèi)分析測試和圖形獲取等方式。本書按應(yīng)用主導(dǎo)、著眼前沿原則，圍繞礦區(qū)地表信息遙感獲取、礦區(qū)地表沉降信息 InSAR獲取、物聯(lián)網(wǎng)井下信息感知、礦區(qū)“一張圖”綜合監(jiān)管決策平臺構(gòu)建等關(guān)鍵技術(shù)問題進行探討。下面敘述相關(guān)領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　1.2.1礦區(qū)地表信息遙感獲取
　　1）礦區(qū)高分辨率遙感高空間分辨率遙感技術(shù)能精細地描述地面目標的細部特征，細致反映相鄰地物的空間關(guān)系。國內(nèi) 20世紀 90年代以來，將高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測的報道很多。 2004年，吳虹等采用 QuickBird-2和 SPOT-1遙感數(shù)據(jù)，利用人工目視解譯方法，調(diào)查了廣西大廠錫多金屬礦田和高龍金屬礦區(qū)生態(tài)環(huán)境破壞情況 [1]；2005年，李成尊等應(yīng)用 QuickBird遙感影像研究了晉城煤礦區(qū)不同類型地質(zhì)災(zāi)害的遙感影像特征，對礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)狀、成因、分布規(guī)律特點和調(diào)查精度進行了分析評價[2]。2006年，王瑜玲等應(yīng)用 QuickBird遙感影像數(shù)據(jù)對江西省贛州市北部地區(qū)稀土礦的開采狀況引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害問題進行調(diào)查 [3]；同年，雷國靜等采用 QuickBird遙感影像對南方離子型稀土礦周圍植被長勢進行了調(diào)查[4]；楊圣軍等采用 QuickBird遙感影像，通過目視判讀與計算機自動分類相結(jié)合的方法，實現(xiàn)礦區(qū)地面塌陷信息的快速提取[5]；2007年，于海洋等討論了高分辨率遙感影像波段間配準誤差對線性斷裂、地面裂縫、滑坡體、地面塌陷等信息提取的影響 [6]。目前，礦區(qū)環(huán)境下基于高空間分辨率遙感影像的信息提取大部分采取人工干預(yù)的方法，智能化的信息提取方法有待進一步發(fā)展完善。
　　2）礦區(qū)高光譜遙感
　　高光譜遙感技術(shù)（包括星載和機載）以其對地物的精細識別而具有廣泛的應(yīng)用能力，在礦區(qū)土地利用、礦產(chǎn)資源評價、固體和水體的污染調(diào)查和監(jiān)測等領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用[7]。20世紀 90年代以來，國外將高光譜遙感應(yīng)用于礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測的研究逐漸增多，美國、加拿大、澳大利亞和歐洲聯(lián)盟（歐盟）等發(fā)達國家和地區(qū)紛紛將高光譜遙感技術(shù)和方法應(yīng)用于本國（地區(qū)）礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測中 [8-10]。其中，美國和歐盟的試驗和研究昀為系統(tǒng)和深入。美國地質(zhì)調(diào)查局（United States Geological Survey， USGS）利用高光譜遙感技術(shù)，系統(tǒng)研究了若干典型煤礦區(qū)的污染水的主要成分，檢測受污染水域的空間分布范圍 [11]。美國地質(zhì)調(diào)查局利用星載高光譜影像和地面實驗室波譜測量結(jié)果繪制出了科羅拉多州某鉛鋅礦區(qū)酸性廢物分布圖，并融合高光譜數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)對美國某地磷礦廢棄物的污染情況（主要是硒污染）進行了評估。歐盟的 MINEO項目則聯(lián)合英國、德國、葡萄牙、奧地利、芬蘭 5個國家，在 6個礦區(qū)建立試點，應(yīng)用 HyMap機載高光譜數(shù)據(jù)和星載 Hyperion數(shù)據(jù)，精確描繪采礦污染源及其擴散分布情況，研究礦區(qū)環(huán)境下的植被脅迫效應(yīng)，并給出相應(yīng)的環(huán)境評價結(jié)果[12]。
　　機載高光譜遙感兼具高空間分辨率的特征，近年得到迅速發(fā)展。 2005年，Minekawa等利用遙感車作為平臺獲取高空間分辨率高光譜數(shù)據(jù)，分析了鹽海地的波譜特征[13]；2005年，Goovaerts等采用基于機載 Probe-1傳感器獲取的 1m高光譜數(shù)據(jù)，結(jié)合空間、光譜特征實現(xiàn)了礦山尾礦區(qū)的異常信息提取[14]；2008年，Vaughan等基于新型機載 HyperSpecTIR、 SEBASS成像光譜儀獲取的 2m空間分辨率的高光譜影像，繪制了美國內(nèi)華達州 Virginia城市礦區(qū)的風(fēng)化礦物專題圖 [15]。國內(nèi)高光譜數(shù)據(jù)在礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用起步較晚。2004年，周強等針對江西德興銅礦區(qū)，從 Hyperion數(shù)據(jù)中成功地提取了固體廢棄物、不同類型的污水和植被污染信息[16]；2005年，張杰林等利用高光譜遙感技術(shù)系統(tǒng)研究了煤礦區(qū)矸石山污染物的吸收光譜特征和受污染植被的光譜變異規(guī)律[17]；2006年，萬余慶等利用 OMIS1數(shù)據(jù)系統(tǒng)全面地研究了礦區(qū)環(huán)境污染探測等相關(guān)問題，其中包括植被、土壤、水體和粉塵等內(nèi)容，并采用 OMIS1數(shù)據(jù)的熱紅外波段編制了寧夏汝箕溝煤田火區(qū)等值線圖[18]；2007年，鄭禮全等利用 ASTER數(shù)據(jù)監(jiān)測德興銅礦礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境，提取礦區(qū)的黏土污染、水體污染和植被污染信息[19]；同年，程博等針對德興銅礦區(qū)利用野外光譜測試儀分析了污染水體的波譜曲線特征[20]。以上工作為國內(nèi)開展礦區(qū)高光譜遙感研究奠定了基礎(chǔ)。
　　3）礦區(qū)雙高遙感
　　從不同遙感平臺獲得的不同光譜分辨率、不同空間分辨率以及不同時間分辨率的遙感影像，形成多級分辨率影像序列的金字塔，為礦山環(huán)境信息提取與防災(zāi)減災(zāi)提供了豐富的數(shù)據(jù)源[21-22]。美國早在 1969年就組織了由土地保護部礦山處執(zhí)行的包括礦山環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測的項目，取得了明顯的效果。不僅如此，他們還利用遙感技術(shù)對煤礦開采產(chǎn)生的煤矸石山進行動態(tài)監(jiān)測，以防止煤矸石堆發(fā)生爆炸；同時，對煤礦區(qū)土地復(fù)墾效果進行遙感動態(tài)監(jiān)測，為土地復(fù)墾管理提供了客觀的資料，提高了資源環(huán)境管理部門的執(zhí)法力度。在歐洲，歐洲共同體（歐共體）正實施 MINEO工程，以法國地質(zhì)調(diào)查局為代表的多個歐洲公司和研究單位已經(jīng)著手利用昀先進的地球觀測技術(shù)評價、監(jiān)測開礦活動對環(huán)境造成的影響。 2001年，Prakash等采用 Landsat TM數(shù)據(jù)、SAR影像、地形圖、DEM和 GPS數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)對煤礦區(qū)的塌陷和煤火進行監(jiān)測 [23]；華沙西南的Belchatow褐煤露天開采礦區(qū)是波蘭中部地區(qū)重要的能源產(chǎn)地， 2005年，Mularz利用 Landsat TM和 SPOT衛(wèi)星遙感圖像以及航空遙感相片對該地的環(huán)境狀況、多年來土地利用 /土地覆蓋變化情況以及植被覆蓋變化情況進行了監(jiān)測研究，指出 SPOT全色圖像和 Landsat TM圖像的融合是昀經(jīng)濟有效的監(jiān)測露天礦區(qū)以及周邊環(huán)境的數(shù)據(jù) [24]。此外， Ferretti等利用成像光譜技術(shù)對西班牙的昀大的銅礦區(qū) Rodaquilar進行長期跟蹤，分析了由于銅礦的過度開采造成地面沉降及嚴重影響其他資源和設(shè)施的原因和發(fā)展趨勢[25-26]。德國 Ruhrgebirt地區(qū)的主要采煤公司使用干涉雷達遙感技術(shù)和 GPS對其煤礦開采的周圍環(huán)境影響進行了評估，有效監(jiān)測了該地區(qū)的地面環(huán)境變化的位置和速率[27-28]。2007年，Winter等提出了 CRISP方法，可有效融合高空間分辨率多光譜數(shù)據(jù)（IKONOOS）與較低空間分辨率高光譜數(shù)據(jù) Hyperion，該方法已經(jīng)發(fā)展成為商用的高光譜分析工具[29]；2008年，Sanjeevi采用 ASTER遙感影像，結(jié)合 SRTM-DEM以及野外測量數(shù)據(jù)，針對印度某礦區(qū)開展了混合光譜分解方面的研究[30]。
　　1998～2004年，國內(nèi)學(xué)者郭達志、盛業(yè)華、杜培軍等利用將遙感和其他技術(shù)相結(jié)合的方法對晉城、銅川、開灤、徐州等礦區(qū)的大氣、塌陷情況進行了調(diào)查分析[31-33]；2002年，雷利卿等應(yīng)用遙感技術(shù)對山東肥城礦區(qū)的污染植被和水體信息進行了遙感信息提取，探討了適合礦區(qū)環(huán)境研究的遙感圖像處理方法[34]；2004年，甘甫平等開展的江西德興銅礦礦山尾礦、固體廢料環(huán)境污染遙感調(diào)查技術(shù)研究，首次利用 ASTER和 Hyperion數(shù)據(jù)，基于野外實測地物的光譜曲線特征分析結(jié)果，通過各種圖像處理方法提取礦山環(huán)境污染信息，進行了礦山環(huán)境污染監(jiān)測 [35]；同年，陳華麗等利用 TM數(shù)據(jù)對湖北大治礦區(qū)進行了生態(tài)環(huán)境監(jiān)測 [36]；楊忠義等對平朔安家?guī)X礦生態(tài)破壞階段的土地利用 /覆被變化進行了研究 [37]；陳旭利用美國陸地資源衛(wèi)星提供的 TM遙感信息，采用計算機分類、人機交互式分類和影像目視解譯 3種方法，解譯分析了鞍山市礦產(chǎn)開發(fā)對土地、植被等生態(tài)環(huán)境的影響 [38]；2006年，李振存等依據(jù)水土流失特征和影像解譯結(jié)果，提出了水土保持防治措施體系 [39]；2007年，馬保東等基于Landsat TM/ETM+遙感影像對兗州礦區(qū)地表覆蓋變化進行了遙感分析，提出以 TM5波段和 DN值 40為閾值自動區(qū)分礦區(qū)水體和煤堆固廢占地的方法[40]；卓義等針對內(nèi)蒙古伊敏露天礦區(qū)，采用 5個時相 Landsat-TM遙感影像，分析了煤礦生產(chǎn)對礦區(qū)及其周邊草原生態(tài)環(huán)境的影響[41]；漆小英等以攀枝花釩鈦磁鐵礦區(qū)為例，采用土壤調(diào)節(jié)大氣耐抗植被指數(shù)差值模型提取礦區(qū)擴展變化[42]；2008年，許長輝等開展了基于加權(quán)融合算法、光譜分解-銳化方法、高光譜數(shù)據(jù)降維后融合、雙高數(shù)據(jù)與 SAR/ InSAR數(shù)據(jù)融合等[43]提取煤礦塌陷地。
　　總之，雙高遙感應(yīng)用是一個新的遙感應(yīng)用方向，包括兩類：一類為具有高空間分辨率的高光譜遙感應(yīng)用，另一類為高空間分辨率遙感與高光譜遙感數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)。前者仍在發(fā)展中，國際上尚未形成可民用的遙感平臺；后者方興未艾，充分利用高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)和高光譜遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，進行數(shù)據(jù)融合處理，精確獲取地物的光譜特征和空間分布特征，在礦區(qū)復(fù)雜開采擾動環(huán)境中的地質(zhì)災(zāi)害、生態(tài)環(huán)境變化監(jiān)測與預(yù)警中具有廣闊的應(yīng)用前景[44-45]。
　　由于我國礦山種類繁多，分布廣泛，開采方式各不相同，礦產(chǎn)資源開發(fā)利用情況較為復(fù)雜，監(jiān)測目標眾多，在監(jiān)測區(qū)選擇、監(jiān)測目標確定、遙感數(shù)據(jù)源選擇、遙感信息提取以及礦山地物類型解譯標志建立等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的技術(shù)要求和遙感分類精度仍需探索。


　　1.2.2礦區(qū)地表沉降信息 InSAR獲取
　　合成孔徑雷達干涉測量（ InSAR）是以合成孔徑雷達復(fù)數(shù)據(jù)提取的干涉相位信息為信息源獲取地表三維信息和變化信息的技術(shù)。干涉雷達在 1969年被用于火星觀測 [46]，1972年被用于觀測月球的地形[47]。1974年，有專家提出用合成孔徑雷達干涉測量進行地形測繪 [48]；1986年，美國噴氣推進實驗室發(fā)表了用機載雙天線 SAR進行地形測繪的結(jié)果，拉開了干涉合成孔徑雷達研究的序幕 [49-50]；2000年，Nakagawa等利用 JERS-1 L波段 SAR監(jiān)測 Kanto北部平原的地面沉降，研究表明 L
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