王欽軍，陳 玉，藺啟忠

礦山地面塌陷的高分辨率遙感識別與邊界提取

王欽軍，陳 玉，藺啟忠

(中國科學(xué)院數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國科學(xué)院對地觀測與數(shù)字地球科學(xué)中心，北京 100094)

為在高分辨率遙感圖像上準(zhǔn)確識別地面塌陷、圈定其邊界、提取其面積，總結(jié)了地面塌陷遙感影像識別標(biāo)志，提出了一種邊界提取方法。該方法以GeoEye高分辨率遙感圖像為數(shù)據(jù)源，在圖像融合的基礎(chǔ)上，首先用Robert算子和方向算子對融合圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng);然后分別選擇原始圖像和上述2種邊緣增強(qiáng)圖像的第一波段進(jìn)行假彩色合成(Original，Robert and Direction enhanced image，ORD);最后利用ArcGIS軟件圈定地面塌陷的邊界并提取其相關(guān)參數(shù)。研究結(jié)果表明，該方法可以有效地突出地面塌陷邊界，提高其面積提取的精度。

遙感;煤礦;地面塌陷;ORD邊界提取

0 引言

地面塌陷是煤礦區(qū)普遍發(fā)育的一種地質(zhì)災(zāi)害類型。在平原區(qū)，由于塌陷為負(fù)地形，經(jīng)常被水體充填，形成面積或大或小的水域;在山區(qū)，由于塌陷主要發(fā)育在山坡及山頂處，在地表經(jīng)常表現(xiàn)為圓形或橢圓形的塌陷坑。在遙感圖像上，地面塌陷表現(xiàn)為黑色或灰黑色的橢圓形塌陷坑。利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)對地面塌陷進(jìn)行識別具有重要的意義:① 識別出的地面塌陷區(qū)將作為高度危險(xiǎn)訓(xùn)練區(qū)為礦區(qū)災(zāi)害預(yù)警提供基礎(chǔ)材料;② 研究地面塌陷的高分辨率遙感識別標(biāo)志將有助于在其他礦區(qū)開展相應(yīng)的地質(zhì)災(zāi)害研究;③ 研究準(zhǔn)確提取地面塌陷邊界的方法將有助于加強(qiáng)對地面塌陷的定量測量，為今后地質(zhì)災(zāi)害信息提取提供有效途徑。

目前，對地面塌陷的研究主要集中在塌陷遙感影像特征與信息提取方法、塌陷演變規(guī)律及其成因分析等方面。黎來福等［1］以雞西礦區(qū)為例，利用ERDAS和MapGIS處理圖像并建立塌陷區(qū)地物解譯標(biāo)志體系，據(jù)此確定塌陷區(qū)范圍，為該地區(qū)治理提供依據(jù);李成尊等［2］應(yīng)用QuickBird遙感數(shù)據(jù)和人機(jī)交互式解譯方式對山西晉城煤礦開采引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行調(diào)查，研究了不同類型地質(zhì)災(zāi)害(塌陷坑、地面沉陷、地裂縫)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)律和調(diào)查精度進(jìn)行了分析評價(jià);許長輝等［3］采用HIS、PCA變換等幾種不同的遙感信息增強(qiáng)方法對山東省某礦區(qū)的塌陷進(jìn)行試驗(yàn)研究，并對試驗(yàn)結(jié)果從定性和定量兩方面進(jìn)行了綜合評價(jià)，結(jié)果表明:HIS變換融合不僅能充分挖掘影像信息量、提高空間分辨率、減少模糊性，還能很好地保持光譜特征，提高影像數(shù)據(jù)的利用率;彭蘇萍等［4］采用不同時(shí)相的TM數(shù)據(jù)作為一個混合數(shù)據(jù)集進(jìn)行主成分變換處理，使得積水塌陷區(qū)擴(kuò)展變化信息充分體現(xiàn)出來，采用“擬合歸一化”方法提高了不同時(shí)期原始TM數(shù)據(jù)的“一致性”和“可比性”;丁愛華等［5］基于遙感技術(shù)研究了采煤塌陷區(qū)的時(shí)空演變規(guī)律;張敦虎等［6］研究了地面塌陷特征及其遙感識別方法;Wang等［7］分別從空氣沖擊力、支柱穩(wěn)定性和地層破碎過程的角度研究了邢臺石膏礦的地面塌陷及其成因，并分析了導(dǎo)致礦難的主要影響因素;Hervas等［8］利用SPOT 5多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了滑坡活動性的監(jiān)測與制圖;Eeckhaut等［9］應(yīng)用稀有事件邏輯回歸方法對滑坡的穩(wěn)定性進(jìn)行分析，認(rèn)為該方法適合于對滑坡穩(wěn)定性進(jìn)行評估。

本文以北京市房山區(qū)史家營煤礦區(qū)的GeoEye衛(wèi)星數(shù)據(jù)為例，研究礦區(qū)地面塌陷的高分辨率遙感識別與邊界提取算法，為今后深入研究礦山地質(zhì)災(zāi)害提供參考。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于北京西南、房山區(qū)的西部，距房山區(qū)政府65 km，面積約30 km2(圖1)。區(qū)內(nèi)多數(shù)山峰海拔在1 000 m左右，坡度大，有些巖層近乎直立，山勢陡峻;植被覆蓋中等，以低矮灌叢、荊棘和草地為主，并有一些人工樹林;水系以清水河支流中的大石河為主，在金雞臺、史家營附近的山谷中有常年流水［10］。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area

從大地構(gòu)造格局而言，本區(qū)位于祁呂賀蘭山字型構(gòu)造體系與新華夏系紫荊關(guān)—大海陀斷裂巖漿活動帶交接部位的東側(cè)，隸屬于百花山—廟安嶺復(fù)向斜。本區(qū)的含煤層為下侏羅統(tǒng)門頭溝煤系，是一套陸相含煤層系，總厚度為295～560 m。本區(qū)發(fā)育的窯坡組含煤層位有12～17層，其中可采煤層8～14層，煤層總厚度為 16.23～29.42 m，含煤系數(shù)為4.07% ～6.75%［10］。受利益驅(qū)使，區(qū)內(nèi)違法采礦嚴(yán)重，地下礦層被采出后，采空區(qū)周圍巖體失去原有的應(yīng)力平衡狀態(tài)，應(yīng)力重新分配使得應(yīng)力過度集中，當(dāng)煤層頂板集中應(yīng)力超過其極限強(qiáng)度時(shí)，頂板巖層產(chǎn)生變形、斷裂和垮落，最終導(dǎo)致整個上覆巖層的移動和變形，在地表形成塌陷［11］。

1.2 遙感數(shù)據(jù)

本文使用GeoEye高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)(像元分辨率為0.5 m，獲取時(shí)間為2009年3月8日)提取地面塌陷的空間分布信息，其主要成像參數(shù)見表1。

表1 GeoEye衛(wèi)星主要成像參數(shù)Tab.1 Image parameters of GeoEye satellite

2 地面塌陷識別與邊界提取方法

2.1 地面塌陷遙感識別

地面塌陷在地表以塌陷坑的形式存在，由于空洞效應(yīng)，光線被吸收，在遙感圖像上表現(xiàn)為圓形或橢圓形的黑色陷坑。在塌陷集中分布區(qū)，受地下采空巷道的控制表現(xiàn)為串珠狀(圖2)。

圖2 地面塌陷遙感影像(左)及實(shí)地照片(右)Fig.2 Surface collapse’s remote sensing image(left)and its photo in the field(right)

根據(jù)地面塌陷的遙感圖像及地面驗(yàn)證情況，總結(jié)其遙感影像識別標(biāo)志為:色調(diào)呈灰色、深灰色或黑色;出現(xiàn)位置可在山頂、山坡和山腳;形態(tài)表現(xiàn)為圓形、橢圓形，地面塌陷數(shù)量較多者呈串珠狀分布;塌陷坑直徑從不足1 m到數(shù)米，總體面積不大;山坡坡腳常因人工采礦活動的干擾而呈現(xiàn)出淺藍(lán)或深藍(lán)色。

利用上述識別標(biāo)志提取研究區(qū)的地面塌陷分布情況如圖3所示。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明:研究區(qū)共發(fā)現(xiàn)塌陷72處，面積達(dá)4 756.1 m2，主要分布在研究區(qū)的中部和北部。

圖3 地面塌陷分布圖Fig.3 Distribution of the surface collapses

2.2 地面塌陷邊界提取方法

地面塌陷的邊界提取是準(zhǔn)確計(jì)算其面積的前提。地面塌陷邊界提取的主要技術(shù)流程包括:

(1)圖像融合。圖像融合是通過某種變換對不同空間分辨率的遙感圖像進(jìn)行融合處理，使處理后的圖像既具有較高的空間分辨率，又具有多光譜特征，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。本文采用ERDAS 9.1軟件對GeoEye數(shù)據(jù)的全色波段與多光譜波段進(jìn)行圖像融合。

(2)邊緣增強(qiáng)。利用Robert算子對融合圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)。Robert算子是一種斜向偏差分的梯度計(jì)算方法，其計(jì)算公式為

式中，i為行號;j為列號;f(i，j)為第 i行、第 j列的像元亮度值。

(3)方向?yàn)V波。利用方向算子對融合圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)。方向?yàn)V波是一種一階導(dǎo)數(shù)邊緣增強(qiáng)濾波，通過方向?yàn)V波運(yùn)算，對特定方向的邊緣進(jìn)行增強(qiáng)。其結(jié)果是，像元值均一的區(qū)域在輸出圖像中為0，而像元值非均一的區(qū)域在輸出圖像中表現(xiàn)為亮色的邊緣。

(4)假彩色合成。分別選擇原始圖像和上述2種邊緣增強(qiáng)圖像的第一波段進(jìn)行假彩色合成(Original，Robertand Direction enhanced image，ORD)。與原始圖像相比，ORD處理后的圖像消除了原始圖像中的邊界不確定性，增強(qiáng)了不同地物間的對比度(圖4)，為準(zhǔn)確圈定地面塌陷提供了方法支撐。

圖4 ORD處理前后對比Fig.4 Comparison between pre and post ORD processing

2.3 實(shí)地驗(yàn)證

為驗(yàn)證方便，將圖4中的3個地面塌陷從左向右依次編號為1、2和3號。

2010年7月1日，采用中海達(dá) V8 Star CORS RTK系統(tǒng)(水平測量誤差小于10 mm，高程測量誤差小于20 mm)對上述3個地面塌陷的面積進(jìn)行了測量，測量步驟為:

(1)連接GPS與北京CORS站，稍等3～5 min，待其信號穩(wěn)定后即可進(jìn)行測量;

(2)野外勘察人員手持GPS(圖5)在地面塌陷附近按1.5 m左右的間距布設(shè)測量點(diǎn)，獲取測量點(diǎn)的經(jīng)緯度和高程;

圖5 地面塌陷實(shí)地測量Fig.5 Filed measurement of surface collapse

(3)將GPS中的測量數(shù)據(jù)導(dǎo)出后顯示在計(jì)算機(jī)上，根據(jù)測量結(jié)果與提取結(jié)果計(jì)算相對誤差。相對誤差的計(jì)算公式為

式中，A1為測量面積;A2為提取面積。

野外驗(yàn)證結(jié)果見表2。

表2 地面塌陷野外驗(yàn)證結(jié)果Tab.2 Result of field verification for surface collapses

從表2中可以看出，ORD方法在很大程度上減少了地面塌陷面積提取的誤差，這是因?yàn)榻?jīng)增強(qiáng)處理后的圖像邊界更加清晰，能更準(zhǔn)確地圈定地面塌陷。盡管利用原始圖像也可以圈定地面塌陷的邊界，并計(jì)算其面積;但當(dāng)植被覆蓋造成地面塌陷邊界模糊時(shí)，ORD方法可以有效地突出邊界，為準(zhǔn)確圈定地面塌陷的邊界從而精確計(jì)算其面積提供了保障。

3 結(jié)論

(1)結(jié)合野外調(diào)查，分別從位置、色調(diào)及形態(tài)等方面出發(fā)，建立了煤礦區(qū)地面塌陷的遙感影像識別標(biāo)志，這些識別標(biāo)志在地質(zhì)災(zāi)害遙感信息提取過程中起到關(guān)鍵作用。

(2)通過邊緣銳化結(jié)果和原始圖像的組合(ORD方法)，可以在保留原始圖像細(xì)節(jié)的基礎(chǔ)上，有效地突出塌陷邊界，降低塌陷面積提取的誤差，為準(zhǔn)確圈定地面塌陷的邊界從而精確計(jì)算其面積提供了方法支撐。該方法也可以應(yīng)用到其他地質(zhì)災(zāi)害(如地裂縫、滑坡、崩塌等)信息提取。

(3)地下采礦是形成地面塌陷的主要原因，因此，對地面塌陷的治理應(yīng)從地下采礦治理做起。

［1］ 黎來福，王秀麗.SPOT－5衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在煤礦塌陷區(qū)監(jiān)測中的應(yīng)用［J］.礦山測量，2008(2):45－47.

［2］ 李成尊，聶洪峰，汪 勁，等.礦山地質(zhì)災(zāi)害特征遙感研究［J］.國土資源遙感，2005(1):45－49.

［3］ 許長輝，高井祥，王 堅(jiān)，等.多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)融合在煤礦塌陷地中應(yīng)用研究［J］.水土保持研究，2008，15(1):92 －95.

［4］ 彭蘇萍，王 磊，孟召平，等.遙感技術(shù)在煤礦區(qū)積水塌陷動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用——以淮南礦區(qū)為例［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2002，27(4):374－378.

［5］ 丁愛華，魯明星，呂 冰.基于遙感技術(shù)的采煤塌陷區(qū)時(shí)空演變研究［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38(7):3723 －3725.

［6］ 張敦虎，盧中正，強(qiáng)建華，等.地面塌陷特征及其遙感識別方法研究［J］.地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù)，2009，20(3):8 －12.

［7］ Wang J A，Shang X C，Ma H T.Investigation of Catastrophic Ground Collapse in Xingtai Gypsum Mines in China［J］.International Journal of Rock Mechanics ＆ Mining Sciences，2008，45(8):1480－1499.

［8］ Hervas J，Barredo J I，Rosin P L，et al.Monitoring Landslides from Optical Remotely Sensed Imagery:the Case History of Tessina landslide，Italy［J］.Geomorphology，2003，54(1 －2):63 － 75.

［9］ Eeckhaut M V D，Vanwalleghem T，Poesen J，et al.Prediction of Landslide Susceptibility Using Rare Events Logistic Regression:a Case Study in the Flemish Ardennes，Belgium［J］.Geomorphology，2006，76:392 －410.

［10］中華人民共和國區(qū)域地質(zhì)調(diào)查報(bào)告(清水幅，J－50－4－A，1∶50 000)［R］.北京:北京市地質(zhì)局，1983.

［11］謝立民，王長青，王文武，等.地面塌陷及地裂縫的成因及防治——葫蘆島南票區(qū)及連山區(qū)礦產(chǎn)開采引起的地質(zhì)災(zāi)害［J］.化工礦產(chǎn)地質(zhì)，2007，29(2):101 －106.

Surface Collapse Identification and Its Boundary Extraction Using High Resolution Remote Sensing

WANG Qin－jun，CHEN Yu，LIN Qi－zhong
(Key Laboratory of Digital Earth，Center for Earth Observation and Digital Earth，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100094，China)

In order to extract surface collapse’s boundary and calculate its area precisely，this paper summed up the identification keys to hazards and introduced a method for extracting the boundary of surface collapse.In this method，high resolution remote sensing image is used as the data source.Based on image fusion，the authors applied the Robert and Directional operators to the fused image respectively.Next，the first band in the original and two enhanced images were used to form false color image(Original，Robert and Direction enhanced image，ORD).Finally，the surface collapse area was calculated using ArcGIS software.The results show that the method can highlight the boundary of the surface collapse and reduce the error of the area calculation effectively.

Remote sensing;Coal mine;Surface collapse;ORD boundary extraction

TP 751.1

A

1001－070X(2011)03－0113－04

2010－11－10;

2010－11－29

國家863項(xiàng)目(編號:2009AA12Z147，2009AA12Z102)和中科院對地觀測中心數(shù)字地球科學(xué)平臺重大項(xiàng)目(編號:DESP01－04－10)共同資助。

王欽軍(1975－)，男，博士，副研究員，主要從事光學(xué)遙感信息提取方面的研究。

(責(zé)任編輯:劉心季)