路云閣， 劉采， 王姣

(1.中國國土資源航空物探遙感中心，北京 100083； 2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193)

0 引言

我國是世界主要的礦業(yè)大國，但長期以來，礦產(chǎn)資源開發(fā)利用與管理比較粗放，缺乏實(shí)時監(jiān)控，在造成資源嚴(yán)重浪費(fèi)的同時還引發(fā)了一系列環(huán)境問題。國土資源部對礦產(chǎn)資源開發(fā)管理工作高度重視，自2003年開始部署了對重點(diǎn)礦山進(jìn)行遙感調(diào)查與監(jiān)測試點(diǎn)研究工作，并于2006年正式啟動了“礦產(chǎn)資源開發(fā)多目標(biāo)遙感調(diào)查與監(jiān)測”項目[1-2]，至今歷時近8 a，為我國礦業(yè)秩序整頓、礦產(chǎn)資源規(guī)劃執(zhí)行情況監(jiān)管和礦山環(huán)境恢復(fù)治理提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和決策依據(jù)[3]。目前，由于礦山遙感調(diào)查與監(jiān)測主要以國外高分辨率遙感影像為數(shù)據(jù)源[4-6]，昂貴的數(shù)據(jù)價格使數(shù)據(jù)購置和處理費(fèi)用常常要占到項目總經(jīng)費(fèi)的35%～40%； 此外，監(jiān)測工作對影像時相的要求也比較高，因此，如何獲取理想的數(shù)據(jù)已成為該類研究經(jīng)常面臨的難題。隨著我國衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，將高分辨率國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于礦山遙感監(jiān)測工作，既可以大幅度節(jié)約數(shù)據(jù)的購置成本，也可以提高年度監(jiān)測的頻次，為大規(guī)模開展多期次動態(tài)礦山遙感監(jiān)測工作提供數(shù)據(jù)保障。

中國國土資源航空物探遙感中心于2010年起開展的西藏自治區(qū)東部礦山遙感監(jiān)測工作，目前已完成了1∶5萬和1∶1萬比例尺共8個重點(diǎn)區(qū)(22 300 km2)的礦山遙感監(jiān)測以及3個年度該地區(qū)的礦產(chǎn)衛(wèi)片遙感解譯工作。這項工作的主要特點(diǎn)為現(xiàn)勢性強(qiáng)、影像采集期短、 業(yè)務(wù)流程化以及首選國產(chǎn)數(shù)據(jù)源。為此，針對國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)特點(diǎn)[7-8]，及時制定和完善以重點(diǎn)區(qū)為工作尺度的礦山遙感監(jiān)測工作一體化解決方案，才能更好地適應(yīng)并完成現(xiàn)階段西藏自治區(qū)礦山遙感監(jiān)測工作。

本文結(jié)合西藏自治區(qū)礦山遙感監(jiān)測工作的上述特點(diǎn)，以國產(chǎn)資源一號02C(ZY-1 02C)及高分一號(GF-1)衛(wèi)星影像為主要數(shù)據(jù)源，結(jié)合前人研究成果[9-10]，在《礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測技術(shù)要求》[11]的基礎(chǔ)上，利用ArcGIS軟件提供的地理空間數(shù)據(jù)庫和鑲嵌數(shù)據(jù)集等新功能存儲、處理、管理數(shù)據(jù)，總結(jié)實(shí)現(xiàn)從國產(chǎn)衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)管理、增強(qiáng)與校正、信息提取、統(tǒng)計分析、成果圖制作與輸出直到成果入庫的一體化解決方案，并重點(diǎn)針對國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)管理、增強(qiáng)與校正處理等方面探討ArcGIS環(huán)境下的具體技術(shù)方法。

1 地理空間數(shù)據(jù)庫的建立

地理空間數(shù)據(jù)庫是各種類型地理數(shù)據(jù)集的集合，包含屬性表、要素類和柵格數(shù)據(jù)3種主要數(shù)據(jù)集類型[12]。作為ArcGIS 的核心數(shù)據(jù)模型，地理數(shù)據(jù)庫提供統(tǒng)一儲存地理數(shù)據(jù)、處理多種數(shù)據(jù)類型及在要素間應(yīng)用復(fù)雜的規(guī)則和關(guān)系等功能。本文借助ArcCatalog創(chuàng)建個人地理空間數(shù)據(jù)庫，建立要素數(shù)據(jù)集及其要素類，并定義其空間參考坐標(biāo)。

以重點(diǎn)區(qū)為工作對象，建立相應(yīng)的地理空間數(shù)據(jù)庫，其數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 西藏山南地區(qū)礦山遙感監(jiān)測的地理空間數(shù)據(jù)庫構(gòu)架

2 影像流程化處理的技術(shù)方法

由ZY-1 02C和GF-1衛(wèi)星1級數(shù)據(jù)生成的可用于解譯的遙感影像圖，需要經(jīng)過正射糾正、配準(zhǔn)、影像融合、色調(diào)調(diào)整、幾何精糾正以及鑲嵌處理等步驟。以ZY-1 02C星數(shù)據(jù)的處理為例，其處理流程如圖2所示。按照《礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測技術(shù)要求》[11]的規(guī)定，1∶5萬比例尺工作區(qū)的遙感影像平面坐標(biāo)系應(yīng)為1980西安坐標(biāo)系，6°分帶，高程系統(tǒng)為1985國家高程基準(zhǔn)。

圖2 國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理流程

2.1 正射糾正

正射糾正基于ERDAS軟件LPS模塊、利用影像自帶的rpb文件完成。其中DEM可選擇分辨率更高的ZY-3標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品DSM； 如不具備該數(shù)據(jù)，可以ASTER GDEM為基準(zhǔn)，選擇傳感器相近的QuickBird衛(wèi)星校正模型進(jìn)行無控制點(diǎn)正射糾正。與其他軟件相比，利用ERDAS軟件的糾正速度更快。且ERDAS軟件目前已支持西安80坐標(biāo)系統(tǒng)，并能對重點(diǎn)區(qū)涉及的所有國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行一次批量處理，可大幅減少重復(fù)工作。

2.2 幾何糾正

幾何糾正包括以高分辨率全色影像為基準(zhǔn)的多光譜影像配準(zhǔn)和融合后影像的幾何精糾正，均可利用ArcGIS環(huán)境下的地理配準(zhǔn)功能實(shí)現(xiàn)。

ZY-1 02C影像畸變量大，且全色影像與多光譜影像空間分布不同步，因此在配準(zhǔn)之前，需對重點(diǎn)區(qū)分布范圍內(nèi)所有多光譜和全色影像按照空間疊置關(guān)系進(jìn)行裁切，并分別進(jìn)行配準(zhǔn)和幾何精糾正。實(shí)踐證明，一個3 600 km2大小的重點(diǎn)區(qū)大概需要被裁切成9小塊，對每小塊進(jìn)行配準(zhǔn)和幾何精糾正需要的控制點(diǎn)個數(shù)分別為14～16個或16～20個(視地形起伏情況定)； 一個重點(diǎn)區(qū)遙感影像的幾何糾正共需要約300個左右的控制點(diǎn)，糾正后中誤差為10～14 m，工作量很大。

與ZY-1 02C影像相比，GF-1影像的全色影像與多光譜影像空間分布一致，無需裁剪即可以對整景影像進(jìn)行配準(zhǔn)和幾何精糾正。對每景影像配準(zhǔn)時選擇8～10個左右控制點(diǎn)； 幾何精糾正選擇12～14個左右控制點(diǎn)即可保證精度。一個重點(diǎn)區(qū)完成GF-1遙感影像幾何糾正共需要140個左右的控制點(diǎn)，校正后中誤差為5～8 m。

2.3 建立鑲嵌數(shù)據(jù)集

鑲嵌數(shù)據(jù)集是地理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)模型，用于管理一組以目錄形式存儲并以鑲嵌影像方式查看的影像數(shù)據(jù)集，它允許修改應(yīng)用于各柵格或鑲嵌數(shù)據(jù)集的屬性和函數(shù)。在ArcGIS環(huán)境下，以鑲嵌數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)遙感影像處理，且其處理過程的全程可回溯。

值得一提的是，鑲嵌數(shù)據(jù)集可以對多景影像進(jìn)行批量處理； 鑲嵌數(shù)據(jù)集對于影像的處理通過加載函數(shù)完成，無需隨時保存影像，極大地減少了影像處理工作量、縮短了處理時間并顯著節(jié)省存儲空間。這對于一個重點(diǎn)區(qū)影像數(shù)據(jù)量動輒十幾G甚至幾十G而言，其意義重大，也是筆者開展此項工作的初衷之一。

實(shí)踐證明，在重點(diǎn)區(qū)這一尺度(5 000 km2左右，4～8景影像)，ArcGIS環(huán)境下鑲嵌數(shù)據(jù)集提供的影像整體勻色與鑲嵌功能，為國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)融合與鑲嵌提供了兼具高效性和經(jīng)濟(jì)性的解決辦法。

2.4 影像融合

在全色與多光譜數(shù)據(jù)融合前，先對高分辨率的原始全色影像進(jìn)行銳化處理，以突出影像紋理及要素之間的邊界，提高解譯能力。本文采用卷積函數(shù)進(jìn)行銳化處理，銳化后影像的山體紋理和地物邊界清晰自然(圖3)。

(a) 原始全色影像(b) 標(biāo)準(zhǔn)銳化影像(c) 2×2銳化影像(d) 3×3銳化影像

對全色影像銳化處理后，采用ArcGIS提供的IHS變換、Brovey比值、Esri算法、Simple_Mean和基于特定傳感器的Gram-Schmidt等方法對全色和多光譜影像進(jìn)行融合，其結(jié)果如圖4所示。

(a) 原始多光譜影像(b) IHS融合影像(c) Brovey融合影像

(d) Esri融合影像(e) Simple Mean融合影像(f) Gram-Schmidt融合影像

從圖4可以看出，應(yīng)用Brovey和Gram-Schmidt方法融合的影像整體色調(diào)較原始影像略淺，但色彩最接近原始影像； IHS，Simple_Mean和Esri方法融合效果稍差。在白色冰雪覆蓋區(qū)，經(jīng)Brovey和Simple_Mean方法融合后色調(diào)基本保持不變，而經(jīng)Gram-Schmidt，IHS和Esri融合后影像局部表現(xiàn)為淺藍(lán)色。在空間紋理特征方面, 無論是空間分辨率還是清晰度，融合影像的空間紋理信息都得到增強(qiáng)。從融合影像上能清楚地分辨出地物間的分界線和山體紋理等信息，5種融合方法在提高空間紋理信息上無明顯差別?？傮w上說，采用Gram-Schmidt和Brovey變換融合的效果較好。

2.5 彩色合成

相比全色信息，色彩信息對于正確判釋遙感影像的地物類別及其存在狀態(tài)更為重要。對于道路、地表或山體破損面和植被等地物的識別而言，模擬真彩色合成圖像有助于提高解譯精度。鑒于ZY-1 02C多光譜數(shù)據(jù)的波段(綠、紅、近紅外波段)與SPOT5數(shù)據(jù)的3個波段極為相近，實(shí)踐中可采用SPOT5多光譜數(shù)據(jù)的波段組合方法[13]進(jìn)行彩色合成。在平均法、加權(quán)法模擬真彩色合成方法中，對于西藏自治區(qū)礦山遙感監(jiān)測工作，加權(quán)法的效果較好，如圖5所示。

(a) 加權(quán)法合成圖像(b) 平均法合成圖像

從圖5可以看出，在加權(quán)法模擬的真彩色合成圖像上(圖5(a))，樹木呈綠色，山體及第四系呈深棕色。與圖5(b)相比，影像層次分明、色彩豐富，反差適中。

GF-1多光譜影像具有藍(lán)、綠、紅和近紅外4個波段，在應(yīng)用中直接采用紅、綠、藍(lán)3個波段進(jìn)行真彩色合成并略作調(diào)整即可。因GF-1分辨率更高、字節(jié)位深更大，合成圖像的影像紋理更為清晰銳利，色彩較ZY-1 02C合成圖像也更為豐富、反差更加自然(圖6)。

(a) ZY-1 02C加權(quán)法合成圖像(b) GF-1 B3(R)B2(G)B1(B)合成圖像(2013年3月24日)(2013年8月14日)

2.6 影像鑲嵌及勻色

在ArcGIS環(huán)境下建立鑲嵌數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)影像整體勻色與鑲嵌，具體流程如圖7所示。

圖7 影像鑲嵌及勻色流程

首先，對多景(多塊)影像同時構(gòu)建影像輪廓、計算鑲嵌線，對影像接邊處進(jìn)行調(diào)整以形成自然過渡鑲嵌邊界； 然后，統(tǒng)計波段數(shù)據(jù)，構(gòu)建金字塔，建立直方圖，選擇勻光平衡方案、直方圖平衡及標(biāo)準(zhǔn)差平衡等多種方法的色彩平衡，統(tǒng)一多景影像色調(diào)； 最后，調(diào)整影像之間的疊覆順序，力求影像中云、雪影響范圍量盡可能小，修改鑲嵌線形成自然過渡鑲嵌邊界。當(dāng)影像處理達(dá)到要求后，使用鑲嵌工具將多景影像拼接，形成一幅完整的遙感影像圖。

3 信息提取、野外驗證及成果入庫

以上述處理完成的國產(chǎn)衛(wèi)星影像為底圖，疊加礦權(quán)、地質(zhì)圖等信息，根據(jù)不同地層的礦產(chǎn)富集和出露特點(diǎn)，結(jié)合已經(jīng)建立的遙感影像解譯標(biāo)志，進(jìn)行礦山監(jiān)測遙感信息提取工作，主要包括3部分內(nèi)容[1]：① 礦山開發(fā)狀況信息提取，即礦產(chǎn)資源開采點(diǎn)或開采面位置、開采方式及范圍(露天、地下)以及 礦山開采狀態(tài)等； ②礦業(yè)開采秩序信息提取，是否存在無證開采、越界開采、擅自改變開采方式以及開采礦種等行為； ③ 礦山地質(zhì)環(huán)境信息提取，包括各類礦山地物(開采面/點(diǎn)、礦山建筑、固體廢棄物、中轉(zhuǎn)場地等)占地情況、礦山地質(zhì)災(zāi)害(地面塌陷、地裂縫、山體崩塌、滑坡、泥石流)分布情況及影響范圍、礦山環(huán)境污染情況以及礦山地質(zhì)環(huán)境恢復(fù)治理情況等。對于已提取的礦山遙感監(jiān)測信息主要利用要素屬性表進(jìn)行統(tǒng)計分析，包括對礦權(quán)、疑似違法圖斑及各類礦山地物占地面積等內(nèi)容的定量分析、排序及查找。

根據(jù)上述提取的信息，在地理空間數(shù)據(jù)庫中調(diào)取影像及地理要素等資料，設(shè)計并編制野外檢查路線、野外檢查點(diǎn)分布等野外工作實(shí)際材料圖，按照要求實(shí)地開展野外驗證工作。并根據(jù)實(shí)地調(diào)查后的驗證信息，進(jìn)一步補(bǔ)充、完善地理空間數(shù)據(jù)庫中的解譯成果。成果入庫包括原始資料、成果圖件、成果報告及成果數(shù)據(jù)的提交。其中，成果圖件制作是以相應(yīng)比例尺的地理底圖、影像圖為底圖，依次疊覆地理空間數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)的信息提取內(nèi)容，制作符合《礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測技術(shù)要求》[11]中有關(guān)精度要求的1∶5萬和1∶1萬比例尺的礦產(chǎn)資源開發(fā)狀況遙感調(diào)查圖等圖件。

4 結(jié)論

1)本文結(jié)合西藏自治區(qū)礦山遙感監(jiān)測工作的特點(diǎn)，在ArcGIS環(huán)境下提出并實(shí)現(xiàn)了從國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)管理、增強(qiáng)與校正、信息提取、統(tǒng)計分析及成果圖制作等一體化解決方案，大幅度地縮短了影像的處理時間、提高了影像的合成質(zhì)量，顯著地提升了工作效率，為在礦山遙感監(jiān)測工作中推廣使用國產(chǎn)衛(wèi)星遙感影像提供了技術(shù)支持。

2)針對國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，重點(diǎn)探討了ArcGIS地理數(shù)據(jù)庫和鑲嵌數(shù)據(jù)集存儲、處理及影像管理等功能的實(shí)現(xiàn)，并且就ZY-1 02C和GF-1遙感數(shù)據(jù)的融合、模擬真彩色合成以及鑲嵌勻色等技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行了討論，提供了具體的實(shí)現(xiàn)辦法，有助于推進(jìn)國產(chǎn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在礦山遙感監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用廣度和深度。

3)隨著未來高分系列、資源系列等國產(chǎn)衛(wèi)星逐步發(fā)射和運(yùn)行，國產(chǎn)衛(wèi)星的遙感數(shù)據(jù)勢必成為我國各領(lǐng)域遙感應(yīng)用的主要數(shù)據(jù)源。目前，ZY-1 02C數(shù)據(jù)已成功應(yīng)用于礦山遙感監(jiān)測工作，而GF-1數(shù)據(jù)由于比ZY-1 02C數(shù)據(jù)具有更高的空間分辨率、更大的位深以及更好的幾何定位精度，在礦山遙感監(jiān)測中的應(yīng)用前景必將更為廣闊。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1] 楊金中,秦緒文,張志,等.礦山遙感監(jiān)測理論方法與實(shí)踐[M].北京:測繪出版社,2011.

Yang J Z,Qin X W,Zhang Z,et al.Theory and Practice on Remote Sensing Monitoring of Mine[M].Beijing:Sinomaps Press,2011.

[2] 秦緒文,楊金中,康高峰,等.礦山遙感監(jiān)測技術(shù)方法研究[M].北京:測繪出版社,2011.

Qin X W,Yang J Z,Kang G F,et al.Technology and Method Research on Remote Sensing Monitoring of Mine[M].Beijing:Sinomaps Press,2011.

[3] 聶洪峰,楊金中,王曉紅,等.礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測技術(shù)問題與對策研究[J].國土資源遙感,2007,19(4):11-13.

Nie H F,Yang J Z,Wang X H,et al.The problems in the remote sensing monitoring technology for the exploration of mineral resources and the countermeasures[J].Remote Sensing for Land and Resources,2007,19(4):11-13.

[4] 王曉紅,聶洪峰,楊清華,等.高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)在礦山開發(fā)狀況及環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用效果比較[J].國土資源遙感,2004,16(1):15-18.

Wang X H,Nie H F,Yang Q H,et al.The different monitoring effects of QuickBird and SPOT-5 data in mine exploitation[J].Remote Sensing for Land and Resources,2004,16(1):15-18.

[5] 陳偉濤,張志,王焰新.礦山開發(fā)及礦山環(huán)境遙感探測研究進(jìn)展[J].國土資源遙感,2009,21(2):1-8.

Chen W T,Zhang Z,Wang Y X.Advances in remote sensing-based detecting of mine exploitation and mine environment[J].Remote Sensing for Land and Resources,2009,21(2):1-8.

[6] 劉智,黃潔,邵懷勇,等.RapidEye衛(wèi)星影像在1∶50 000礦山開發(fā)遙感調(diào)查中的應(yīng)用研究[J].國土資源遙感,2010,22(1):127-129,133.

Liu Z,Huang J,Shao H Y,et al.The application of RapidEye satellite images to 1∶50 000 remote sensing survey for mine exploitation[J].Remote Sensing for Land and Resources,2010,22(1):127-129,133.

[7] 中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心.資源一號02C衛(wèi)星用戶指南[R].北京:中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心,2012.

China Centre for Resources Satellite Data and Application.ZY-1 02C satellites user guide[R].Beijing:China Centre for Resources Satellite Data and Application，2012.

[8] 白照廣.高分一號衛(wèi)星的技術(shù)特點(diǎn)[J].中國航天,2013(8):1-9.

Bai Z G.The technical features of GF-1 satellite[J].Aerospace China,2013(8):1-9.

[9] 陳雪洋,袁超.ZY-1 02C衛(wèi)星影像融合方法評價[J].測繪與空間地理信息,2013(2):50-53.

Chen X Y,Yuan C.Data fusion evaluation of ZY-1 02C satellite images[J].Geomatics and Spatial Information Technology,2013(2):50-53.

[10]胡鳳偉,胡龍華,李濤.資源一號02C衛(wèi)星PMS數(shù)據(jù)處理方法研究[J].華北科技學(xué)院學(xué)報,2012(4):40-44.

Hu F W,Hu L H,Li T.The discussion of processing method of ZY-1 02C PMS remote sensing image data[J].Journal of North China Institute of Science and Technology,2012(4):40-44.

[11]中國地質(zhì)調(diào)查局.DD2011-06礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感監(jiān)測技術(shù)要求[S].[s.l.]:[s.n.].

China Geological Survey.DD2011-06 regulation on remote sensing monitoring of mining exploration[S].[s.l.]:[s.n.]

[12]湯國安,楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實(shí)驗教程[M].2版.北京:科學(xué)出版社,2012.

Tang G A,Yang X. ArcGIS Spatial Analysis GIS Experiment Course[M].2nd ed.Beijing:Science Press,2012.

[13]孫華,林輝,熊育久,等.SPOT5影像統(tǒng)計分析及最佳組合波段選擇[J].遙感信息,2006(4):57-60.

Sun H,Lin H,Xiong Y J,et al.The analysis of statistical characteristic of SPOT5 image and its optimum band combination[J].Remote Sensing Information,2006(4):57-60.