熊文成， 肖如林， 申文明， 付卓， 史園莉

(環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京 100094)

0 引言

尾礦庫(kù)是指筑壩攔截谷口或圍地構(gòu)成的、用以堆存金屬或非金屬礦山進(jìn)行礦石選別后排出尾礦或其他工業(yè)廢渣的場(chǎng)所。尾礦庫(kù)是具有高勢(shì)能的人造泥石流危險(xiǎn)源，一旦發(fā)生潰壩，容易造成重特大事故。因此，嚴(yán)密監(jiān)控尾礦庫(kù)是礦山管理部門的一項(xiàng)重要任務(wù)[1]。目前，我國(guó)對(duì)尾礦庫(kù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)多數(shù)還停留在“逐級(jí)上報(bào)”的人工定時(shí)監(jiān)測(cè)階段，雖取得了一定成效，但工作周期長(zhǎng)且主觀性較大。遙感技術(shù)具有大范圍、客觀、實(shí)時(shí)等特點(diǎn)，高分辨率遙感圖像在尾礦庫(kù)監(jiān)測(cè)中也發(fā)揮重要作用[2]。很多學(xué)者利用光學(xué)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)(以下簡(jiǎn)稱“光學(xué)數(shù)據(jù)”)進(jìn)行礦區(qū)(包括尾礦庫(kù)環(huán)境)監(jiān)測(cè)，建立了尾礦庫(kù)環(huán)境光學(xué)遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)及其解譯標(biāo)志[3-9]。利用雷達(dá)進(jìn)行固廢堆場(chǎng)的監(jiān)測(cè)，在國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中較為少見(jiàn)，這可能是由于一方面對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的使用并不如光學(xué)數(shù)據(jù)那樣普及； 另一方面尾礦庫(kù)作為監(jiān)測(cè)目標(biāo)，對(duì)遙感數(shù)據(jù)的分辨率要求很高，使用低分辨率遙感數(shù)據(jù)難以對(duì)尾礦庫(kù)進(jìn)行有效識(shí)別。但隨著國(guó)產(chǎn)高分辨率雷達(dá)衛(wèi)星(HJ-1-C)的成功發(fā)射，利用單極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)數(shù)據(jù)(以下簡(jiǎn)稱“雷達(dá)數(shù)據(jù)”)對(duì)尾礦庫(kù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)已成為可能； 并且雷達(dá)數(shù)據(jù)具有全天時(shí)、全天候的特點(diǎn)，對(duì)于尾礦庫(kù)應(yīng)急監(jiān)測(cè)具有重要意義[10-14]，高分雷達(dá)數(shù)據(jù)在目標(biāo)識(shí)別方面已得到迅速發(fā)展[15-18]。因此，本文以錳渣尾礦庫(kù)的識(shí)別為例，探索雷達(dá)數(shù)據(jù)與光學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合的自動(dòng)識(shí)別方法。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

本文選擇貴州省松桃縣為研究區(qū)，該區(qū)地處黔、湘、渝3省市結(jié)合部，與湖南省花垣縣、重慶市秀山自治縣山水相依，是我國(guó)錳儲(chǔ)藏量最為集中的地區(qū)，與花垣、秀山合稱“錳三角”。長(zhǎng)期以來(lái)，”錳三角”區(qū)由于規(guī)劃不合理、片面追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、企業(yè)環(huán)境保護(hù)意識(shí)差以及監(jiān)管不力等原因，錳礦開(kāi)采及錳渣堆放曾經(jīng)給該區(qū)環(huán)境造成嚴(yán)重污染。

錳渣尾礦庫(kù)是專門用于堆放電解錳生產(chǎn)過(guò)程形成的錳渣。2007年我國(guó)電解錳產(chǎn)量已超過(guò)100萬(wàn)t，每生產(chǎn)1 t電解錳粉所排放的酸浸廢渣量約6～7 t。這些酸浸廢渣顆粒細(xì)小，且含有一定量的有害元素，目前處理方式主要是征用大量專用場(chǎng)地存放，形成大小不同的錳渣尾礦庫(kù)。這樣不僅增加了企業(yè)土地征用和場(chǎng)地處置等費(fèi)用，使企業(yè)生產(chǎn)成本增加，還大量消耗土地資源，并且廢渣的長(zhǎng)期存放，使一些有害元素通過(guò)淋濾滲透，進(jìn)入土壤、地表徑流和地下水，嚴(yán)重影響了土壤和水資源質(zhì)量，污染環(huán)境，危害社會(huì)。

本研究采用的光學(xué)數(shù)據(jù)是SPOT5多光譜圖像，空間分辨率為10 m，共4個(gè)波段，時(shí)相為2010年7月； 采用的雷達(dá)數(shù)據(jù)為環(huán)境一號(hào)C(HJ-1-C)衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)，空間分辨率為5 m(單視)，幅寬為36 km，S波段，極化方式為單極化VV極化，時(shí)相為2013年2月。

2 錳渣尾礦庫(kù)雷達(dá)監(jiān)測(cè)原理

由于雷達(dá)特殊的成像方式，其圖像與人眼對(duì)地物的觀測(cè)有很大不同。因此，相對(duì)光學(xué)圖像來(lái)說(shuō)，對(duì)雷達(dá)圖像較難解譯，常常僅作為對(duì)光學(xué)圖像解譯結(jié)果進(jìn)行校核、補(bǔ)充的輔助性解譯。SAR圖像的解譯標(biāo)志雖然也包括色調(diào)、紋理、形狀、尺寸、陰影和模式，但它們所反映的地物目標(biāo)特性與光學(xué)遙感圖像是不一樣的。SAR影像特征主要取決于2個(gè)方面的參數(shù)： ①雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，包括波長(zhǎng)、極化、入射角和入射方向等； ②目標(biāo)物參數(shù)，包括復(fù)介電常數(shù)、表面粗糙度、幾何特性、面散射和體散射特性及其方向特性[13-14]等。因此，在錳渣尾礦庫(kù)雷達(dá)監(jiān)測(cè)時(shí)，分析錳渣的物質(zhì)結(jié)構(gòu)、堆放狀態(tài)等特點(diǎn)對(duì)解譯錳渣雷達(dá)圖像至關(guān)重要。錳渣是為生產(chǎn)電解錳而產(chǎn)生的廢渣。電解錳的主要生產(chǎn)工藝包括錳礦破碎制粉、浸出、化合及壓濾等環(huán)節(jié)。在此過(guò)程中生產(chǎn)的廢渣經(jīng)擠壓和水分排干后堆放在尾礦庫(kù)中。

2.1 錳渣尾礦庫(kù)雷達(dá)圖像特征

錳渣尾礦庫(kù)在雷達(dá)圖像中主要有以下特征：

1)形狀大小特征。電解錳企業(yè)一般規(guī)模較小，其尾礦庫(kù)規(guī)模也相對(duì)較小，大多在0.5～5.0萬(wàn)m2。

2)散射特征。錳渣經(jīng)過(guò)擠壓，內(nèi)部空隙很小，含水量不高； 由于堆放形態(tài)在一定時(shí)期變得平整，大部分地方的粗糙度不大，使得錳渣的整體后向散射偏弱。

3)紋理特征。錳渣在堆積時(shí)是用貨車一車車地卸渣，因此在庫(kù)中大多是一堆堆存放，局部地方可能進(jìn)行過(guò)平整，蓄水能力弱，故在入射方向能有明顯的堆積壩紋理。

4)組成結(jié)構(gòu)特征。錳渣尾礦庫(kù)由壩體、庫(kù)體、滲濾液收集池、進(jìn)出的運(yùn)渣道路及值班房等組成。

5)空間分布特征。電解錳渣尾礦庫(kù)通常位于電解錳廠周邊。由于電解錳需要大量用水，因此電解錳廠鄰近河流，距離河流一般不超過(guò)1 km。

6)時(shí)相特征。尾礦庫(kù)的新建、服役期間的堆積、閉庫(kù)以及生態(tài)恢復(fù)等不同階段的特征形成了尾礦庫(kù)獨(dú)特的時(shí)相變化規(guī)律。

2.2 錳渣尾礦庫(kù)雷達(dá)圖像與光學(xué)圖像的比較

一般情況下，利用高分辨率光學(xué)圖像可以很好地對(duì)錳渣尾礦庫(kù)進(jìn)行識(shí)別； 但由于同譜異物的原因，錳渣尾礦庫(kù)易與水庫(kù)、黑色的廠房、裸地等混淆，因而降低了利用光學(xué)圖像對(duì)錳渣尾礦庫(kù)的識(shí)別率。由于不同的成像方式，雷達(dá)圖像的加入可以提高對(duì)尾礦庫(kù)的識(shí)別效果。從試驗(yàn)區(qū)的光學(xué)圖像和雷達(dá)圖像中選擇4個(gè)典型區(qū)(圖1)，其在光學(xué)圖像中都解譯為疑似尾礦庫(kù)，通過(guò)與雷達(dá)圖像對(duì)比，可以較為明確地判斷該疑似尾礦庫(kù)的點(diǎn)是否為錳渣尾礦庫(kù)。

(a) 典型區(qū)1： SPOT5(左)及對(duì)應(yīng)的SAR圖像(右)(b) 典型區(qū)2： SPOT5(左)及對(duì)應(yīng)的SAR圖像(右)

(c) 典型區(qū)3： SPOT5(左)及對(duì)應(yīng)的SAR圖像(右)(d) 典型區(qū)4： SPOT5(左)及對(duì)應(yīng)的SAR圖像(右)

由圖1(a)(b)看出，SPOT5圖像中疑似尾礦庫(kù)的點(diǎn)在SAR圖像中不均勻，且散射較強(qiáng)，從而確定疑似點(diǎn)不是錳渣尾礦庫(kù)，其中圖1(b)實(shí)際核查為建筑； 圖1(c)中，SPOT5圖像疑似尾礦庫(kù)的點(diǎn)在SAR圖像中散射強(qiáng)度很低，從而確定不是錳渣尾礦庫(kù)； 圖1(d)的SPOT5圖像中疑似尾礦庫(kù)的點(diǎn)在SAR圖像中散射較為一致，有一定的堆積性紋理，為錳渣尾礦庫(kù)的可能性很大，經(jīng)核查確定為錳渣尾礦庫(kù)。

3 錳渣尾礦庫(kù)的自動(dòng)識(shí)別

基于錳渣尾礦庫(kù)的雷達(dá)圖像特征及其與光學(xué)圖像特征的區(qū)別性分析，雷達(dá)圖像可以輔助高分辨率光學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行尾礦庫(kù)識(shí)別，從而提高識(shí)別效果。但要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別，則需要建立錳渣尾礦庫(kù)在雷達(dá)圖像中的識(shí)別規(guī)則。

本次識(shí)別試驗(yàn)首先對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行目標(biāo)分割，選取光學(xué)圖像中典型尾礦庫(kù)及疑似尾礦庫(kù)； 然后在目標(biāo)層次上分析雷達(dá)圖像的紋理特征和散射特征，得出適合于識(shí)別尾礦庫(kù)以及彌補(bǔ)光學(xué)數(shù)據(jù)不足的雷達(dá)特征。具體處理流程如圖2所示。

圖2 錳渣尾礦庫(kù)自動(dòng)識(shí)別流程

3.1 處理過(guò)程

3.1.1 圖像分割

圖像分割是把圖像分成若干個(gè)具有不同特性的區(qū)域并提取出使用者所感興趣目標(biāo)的過(guò)程，其分割的程度依據(jù)待解決問(wèn)題的不同而定。分割特性包括紋理、顏色、灰度、邊緣等。

本文采用eCognition(易康)軟件對(duì)SPOT5多光譜圖像進(jìn)行分割。通過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，SPOT5多光譜數(shù)據(jù)在分割尺度為30的情況下對(duì)地物邊界的繪制較為合理，且圖斑完整性較好，如圖3所示。

(a) SPOT5圖像

(b) 分割結(jié)果

將光學(xué)圖像的分割結(jié)果疊置到雷達(dá)圖像上，這樣就可以在對(duì)象層次上對(duì)雷達(dá)圖像進(jìn)行分析。

3.1.2 對(duì)象樣本選擇

根據(jù)各類地物的影像特征、統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料以及實(shí)地考察資料，選取有代表性的11個(gè)樣點(diǎn)(表1)作為研究對(duì)象，用于分析利用雷達(dá)圖像如何區(qū)分真實(shí)尾礦庫(kù)、疑似尾礦庫(kù)和其他典型地物。

表1 研究樣點(diǎn)

3.1.3 樣本分析

在對(duì)象層次上，針對(duì)上述11個(gè)樣本，從雷達(dá)圖像的原始值、歸一化值、紋理圖像分析值等方面，分析樣本間的區(qū)別，建立錳渣尾礦庫(kù)的獨(dú)特判別標(biāo)志。

1)圖像歸一化處理。因?yàn)樵紙D像沒(méi)有標(biāo)定，所以會(huì)給定量判斷帶來(lái)一定影響。因此，采用歸一化處理的方式對(duì)圖像原始數(shù)據(jù)(DN)進(jìn)行處理，即

f=DN/MEAN，

(1)

式中：MEAN為DN均值；f為歸一化處理后的DN值。對(duì)歸一化圖像的統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表2)表明，平均值(MEAN)和方差(STD)能較好地分辨城市、尾礦庫(kù)和水體。建筑和尾礦庫(kù)的統(tǒng)計(jì)值區(qū)別不大，但最大值(MAX)對(duì)于判斷有無(wú)人工建筑有很大作用。

MIN和SUM分別代表圖像DN值的最小值、總和。

表2 歸一化圖像統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2)圖像紋理計(jì)算。在10 m的尺度上進(jìn)行紋理分析，分別生成方差、均質(zhì)性、非相似性、相關(guān)系數(shù)及反差等圖像[14]，并進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)(表3，4)。其中，反差圖像的各類地物的統(tǒng)計(jì)值差別較大。

表3 方差圖像、均質(zhì)性圖像及非相似性圖像的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表4 相關(guān)系數(shù)圖像和反差圖像的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.2 結(jié)果分析

1)識(shí)別規(guī)則分析。以反差圖像統(tǒng)計(jì)結(jié)果為例，分析雷達(dá)紋理圖對(duì)于區(qū)分尾礦庫(kù)與光學(xué)圖像中混淆目標(biāo)的判斷方法。

通過(guò)平均值MEAN即可以區(qū)分樣本2，3和8建筑(居民區(qū))相關(guān)的點(diǎn)位(圖4)，此特征有利于定位尾礦庫(kù)周邊環(huán)境的敏感目標(biāo)(人類居住區(qū))。

圖4 反差圖平均值和閾值統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖5 反差圖像方差與高、低閾值統(tǒng)計(jì)結(jié)果

通過(guò)方差STD(圖5)可以區(qū)分出內(nèi)部不均一的目標(biāo)(樣本4，7和10)，這主要是因?yàn)闃颖?有的覆土已被綠化，而有的部位還是裸露的尾礦庫(kù)； 樣本7和10由于有稀疏的建筑目標(biāo)，內(nèi)部也不均一，且在光學(xué)圖像中易與真實(shí)尾礦庫(kù)相混淆，而在雷達(dá)圖像中能得到較好地區(qū)分。樣本11為水體，內(nèi)部很均一，所以其方差小于0.5。樣本1為植被山體，其均值和方差都較小，在雷達(dá)圖像中易與尾礦庫(kù)相混淆； 但由于植被在光學(xué)圖像中的光譜特征很明顯，所以在光學(xué)圖像上能很好地與尾礦庫(kù)區(qū)分。樣本5，6和9為用雷達(dá)圖像識(shí)別到的尾礦庫(kù)，這些樣本都是在光學(xué)圖像上較為不確定的點(diǎn)。

從上述分析可以看出，用雷達(dá)圖像判定錳渣尾礦庫(kù)的規(guī)則是MEAN>a且b2

2)實(shí)地驗(yàn)證?；谘芯繀^(qū)的SPOT數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蟮淖詣?dòng)化識(shí)別方法，可確定17個(gè)錳渣尾礦庫(kù)或疑似尾礦庫(kù)。進(jìn)一步結(jié)合雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行判定識(shí)別，確定其中的14個(gè)為錳渣尾礦庫(kù)。通過(guò)向相關(guān)部門求證，對(duì)識(shí)別的疑似尾礦庫(kù)進(jìn)行了實(shí)地驗(yàn)證，結(jié)果表明： 光學(xué)數(shù)據(jù)多識(shí)別的3處尾礦庫(kù)均為誤判，分別為廠區(qū)堆料廠或制磚場(chǎng)。

4 結(jié)論

本文通過(guò)結(jié)合使用光學(xué)和雷達(dá)數(shù)據(jù)在尾礦庫(kù)識(shí)別方面進(jìn)行研究，取得如下結(jié)論：

1)由于在識(shí)別尾礦庫(kù)時(shí)，光學(xué)圖像中存在大量異物同譜的情況，所以會(huì)有較多地物混同于尾礦庫(kù)。而雷達(dá)圖像具有不同的成像方式和機(jī)理，可以較好地區(qū)分光學(xué)圖像中疑似尾礦庫(kù)等地物，有效提高遙感數(shù)據(jù)對(duì)錳渣尾礦庫(kù)的識(shí)別效果。

2)由于面向?qū)ο蟮姆椒ú皇窃谙袼丶?jí)別上的分析，而是在目標(biāo)層次上的分析，因此對(duì)光學(xué)數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)的幾何配準(zhǔn)精度要求不是很高，這也有利于進(jìn)行光學(xué)數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)合的應(yīng)用。

3)通過(guò)定量分析雷達(dá)紋理圖像，可以建立自動(dòng)化尾礦庫(kù)識(shí)別規(guī)則集； 但由于國(guó)產(chǎn)雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)很好地定標(biāo)，故定量分析的規(guī)則集不具有普適性。因此，對(duì)于不同時(shí)相和不同地區(qū)的雷達(dá)圖像應(yīng)用，還需要對(duì)高、低閾值進(jìn)行合理調(diào)整。

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