蘇一鳴，崔艷梅，詹雅婷，陳 晨，朱葉飛

(江蘇省地質(zhì)調(diào)查研究院，江蘇 南京 210018)

0 引言

礦產(chǎn)資源是一種十分重要的不可再生自然資源，是人類社會(huì)賴以生存和發(fā)展不可或缺的物質(zhì)基礎(chǔ)。長期以來，由于多種原因，礦產(chǎn)資源的開發(fā)利用與管理都很粗放，不僅造成了礦產(chǎn)資源的嚴(yán)重浪費(fèi)，甚至影響經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展(楊金中等，2009)。利用先進(jìn)的遙感技術(shù)，對(duì)江蘇重點(diǎn)礦集區(qū)礦山資源開發(fā)利用狀況、礦山地質(zhì)環(huán)境等開展遙感調(diào)查與監(jiān)測(cè)，獲取客觀數(shù)據(jù)，為礦產(chǎn)資源管理部門提供決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于江蘇西南部，與安徽省、浙江省接壤。行政區(qū)劃包括常州溧陽市及無錫宜興市(圖1)。

區(qū)內(nèi)地形地貌主要以低山丘陵、殘坡積平原、沖積平原為主?？傮w地勢(shì)有南高北低的特點(diǎn)，南部為丘陵山區(qū)，北部為平原區(qū)，東部為太湖瀆區(qū)，西部為低洼圩區(qū)(圖2)。區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)以露采方式為主，非金屬礦產(chǎn)有水泥用灰?guī)r、建筑石料用灰?guī)r。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 資源一號(hào)02C衛(wèi)星概況

資源一號(hào)02C星(以下簡稱ZY－1 02C)是我國自主研發(fā)的高分辨率遙感數(shù)據(jù)衛(wèi)星，該星于2011年12月22日成功發(fā)射，搭載有全色多光譜相機(jī)和全色高分辨率相機(jī)，可廣泛應(yīng)用于國土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域。ZY－1 02C衛(wèi)星具有2個(gè)顯著特點(diǎn)：(1)配置的10 m分辨率P/MS多光譜相機(jī)是我國民用遙感衛(wèi)星中最高分辨率的多光譜相機(jī);(2)配置的2臺(tái)2.36 m分辨率HR相機(jī)，數(shù)據(jù)的幅寬達(dá)到54 km，從而使數(shù)據(jù)覆蓋能力大幅增加，使重訪周期大大縮短。ZY－1 02C衛(wèi)星主要載荷指標(biāo)參數(shù)見表1(中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心，2013)。

2.2 數(shù)據(jù)源

研究區(qū)資源一號(hào)02C衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)時(shí)相為2013年5月1日，衛(wèi)星過境時(shí)間為北京時(shí)間15：58。影像為1C級(jí)TIFF格式，即經(jīng)過系統(tǒng)幾何與輻射校正后且提供RPC參數(shù)的影像，全色(HR)以及多光譜(MS)數(shù)據(jù)均攜帶完整投影信息以及RPC參數(shù)。影像無云覆蓋、清晰，質(zhì)量較好(圖3)。

圖1 研究區(qū)交通位置圖Fig.1 Map showing traffic of the study area

圖2 研究區(qū)地形地貌圖Fig.2 Topography and geomorphology of the study area

圖3 ZY－1 02C星原始數(shù)據(jù)索引圖Fig.3 Index maps of raw data for the satellite ZY-1 02C

表1 ZY-1 02C衛(wèi)星影像參數(shù)Table 1 Parameters of the ZY-1 02C stallite images

2.3 數(shù)據(jù)處理

由于衛(wèi)星自身的特點(diǎn)及拍攝時(shí)環(huán)境的影響，原始數(shù)據(jù)不能直接用于工作中，需對(duì)其進(jìn)行必要的后處理，以滿足應(yīng)用的要求。主要的處理包括灰度調(diào)整、正射糾正、匹配、融合(孫富貴等，2008)。

2.3.1 灰度調(diào)整 原始數(shù)據(jù)灰度值范圍較窄，波段組合后色彩溢出，形成偏色，不利于地物的判讀;灰度調(diào)整的目的是為了保持各單色間的平衡，使組合后的影像色彩更接近自然色(圖4)。

圖4 灰度調(diào)整前后影像效果對(duì)比Fig.4 Comparison of image results before and after the gray scale adjustment

2.3.2 正射校正 大比例尺地形圖和高精度DEM數(shù)據(jù)是進(jìn)行ZY－1 02C遙感影像高精度正射校正所必需的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。利用1∶5萬數(shù)字地形圖及其生成的DEM數(shù)據(jù)作為ZY－1 02C遙感影像正射校正的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。ZY－1 02C遙感影像正射校正包括HR數(shù)據(jù)、PMS數(shù)據(jù)的校正。由于HR1、HR2是2個(gè)相機(jī)的入射角、成像角有一定的差別，故需要利用各自的RPC分別進(jìn)行正射，得到結(jié)果后拼接成完整的全景HR影像(馬熹肇，2012)。選取ERDAS軟件對(duì)影像進(jìn)行正射校正(圖5)，主要有以下5個(gè)步驟。

圖5 ZY－1 02C星數(shù)據(jù)處理流程圖Fig.5 Flow chart showing processing the ZY-1 02C satellite data

(1)參數(shù)設(shè)置。利用ERDAS軟件提供的QuickBird RPC模塊自動(dòng)獲取待校正遙感影像的瞬時(shí)狀態(tài)參數(shù)(包括衛(wèi)星成像瞬間的高度、傾角、經(jīng)緯度等)來恢復(fù)該影像的成像模型，根據(jù)成像模型利用DEM數(shù)據(jù)糾正投影差。

(2)HR數(shù)據(jù)拼接。HR1與HR2正射糾正后，接邊處存在偏移，需進(jìn)行邊緣配準(zhǔn)，該處理采用ERDAS軟件中自動(dòng)邊緣匹配模塊對(duì)正射校正后的HR1和HR2數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣匹配(黨安榮等，2003)，鑲嵌后無明顯地物錯(cuò)位情況，效果較好(圖6)。

圖6 正射后HR1與HR2配準(zhǔn)前后效果對(duì)比圖Fig.6 Comparison of registration effects for the orthorectified HR1 and HR2 data

(3)HR數(shù)據(jù)與PMS多光譜數(shù)據(jù)匹配。根據(jù)高分辨率圖像作為基準(zhǔn)圖像校正低分辨率圖像的原則，利用遙感軟件的自動(dòng)配準(zhǔn)功能，以正射后的高分辨率數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對(duì)多光譜據(jù)進(jìn)行校正，確保融合數(shù)據(jù)精度。

(4)HR數(shù)據(jù)與PMS多光譜數(shù)據(jù)融合。ZY－1 02C衛(wèi)星HR數(shù)據(jù)空間分辨率高，易于判讀，由于是單波段黑白圖像，無法呈現(xiàn)真實(shí)世界豐富的地物光譜信息，限制了其更廣泛的應(yīng)用。而ZY－1 02C衛(wèi)星PMS多光譜數(shù)據(jù)具有豐富的光譜信息，其分辨率偏低，適用于宏觀判讀和分析，難以提取城市的細(xì)節(jié)信息。將二者不同空間分辨率遙感圖像進(jìn)行影像融合處理，使處理后的遙感圖像既具有較好的空間分辨率又具有多光譜特征，色彩信息豐富，可信度更高，信息量更大，兩者取長補(bǔ)短可以最大限度地發(fā)揮衛(wèi)星數(shù)據(jù)的作用。

影像融合常采用的方法有HSV變換、主成分變換(PCA變換)、線性加權(quán)乘積變換、Brovey變換、Gram－Schmidt變換等融合方法(張薇等，2005)。采用Gram－Schmidt融合方法將2.36 m HR數(shù)據(jù)與10 m PMS數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，融合后提高了影像的解譯精度，信息量更加豐富，較好地顯示了地物的紋理信息(圖7)。

圖7 Gram－Schmidt融合前后影像效果Fig.7 Comparison of image effects before and after the Gram-Schmidt fusion

(5)真彩色合成。ZY－1 02C多光譜只有綠色、紅色、近紅外3個(gè)波段，無法獲得真彩色影像，為更易判讀地物，可以利用已有波段模擬真彩色。方法是將原來的綠波段(0.52～0.59 μm)當(dāng)作藍(lán)波段(該波段靠近藍(lán)波段的光譜范圍)，紅波段(0.63～0.69 μm)仍采用原來的波段，綠波段用綠波段、近紅外波段按3∶1的加權(quán)算術(shù)平均值來代替(R：Red，G：(Green×3+Nir)/4，B：Green)(圖 8)(馬熹肇，2012)。

圖8 ZY－1 02C近紅外、紅、綠色波段合成的真彩色影像Fig.8 True-color image of ZY-1 02C data synthesized by near-infrared，red and green bands

2.4 礦山開發(fā)要素解譯標(biāo)志

研究選用的ZY－1 02C星數(shù)據(jù)融合后空間分辨率為2.36 m，可以分辨出的礦山地物包括采場(chǎng)、排土場(chǎng)、礦山建筑、尾礦庫等位置、范圍、開發(fā)現(xiàn)狀，但對(duì)大中型礦山活動(dòng)開采面的判定、小型礦山的開采狀況(是否開采)的判定效果欠佳(楊金中等，2011)。研究區(qū)礦山開發(fā)遙感調(diào)查涉及的礦山目標(biāo)地物類型包括活動(dòng)開采面、采場(chǎng)、中轉(zhuǎn)場(chǎng)地、礦山道路等，上述地物在處理后的ZY－1 02C星影像上均有清晰的影像特征(王曉紅等，2006)。

2.4.1 采場(chǎng) 露采礦山采場(chǎng)多沿礦脈延伸方向展布，呈負(fù)地形，邊部階梯狀剝離臺(tái)階發(fā)育，采場(chǎng)內(nèi)無植被，人為活動(dòng)與地貌破壞明顯，采場(chǎng)影像特征與周圍地物差異明顯(圖9)。

圖9 采場(chǎng)遙感解譯標(biāo)志Fig.9 Indicator of remote sensing interpretation for the stope

2.4.2 中轉(zhuǎn)場(chǎng)地 中轉(zhuǎn)場(chǎng)地多靠近采場(chǎng)修建，選礦傳輸帶在遙感影像上成線狀分布(圖10)。

2.4.3 礦山道路 采場(chǎng)內(nèi)礦山道路在影像上色調(diào)較亮，有明顯的線狀特征，主要用于輔助判讀活動(dòng)開采面位置(圖11)。

2.4.4 磚瓦廠 磚瓦廠一般由燒磚廠、堆磚場(chǎng)、取土場(chǎng)3個(gè)部分組成，堆土場(chǎng)影像上紋理呈網(wǎng)格狀分布，由于位于平原區(qū)，占用的都是耕地，與周圍耕地色調(diào)差異較大，燒磚廠與其相連(圖12)。

圖10 中轉(zhuǎn)場(chǎng)地遙感解譯標(biāo)志Fig.10 Indicator of remote sensing interpretation for the transit site

圖11 礦山道路遙感解譯標(biāo)志Fig.11 Indicator of remote sensing interpretation for mine road

2.5 礦山要素信息提取

礦山開發(fā)遙感調(diào)查提取信息內(nèi)容主要包括以下2個(gè)方面(楊金中等，2009)。

(1)開發(fā)利用狀況調(diào)查：查清礦產(chǎn)資源開采點(diǎn)或開采面的位置、開采方式(露天、地下);查明礦山開采狀態(tài)(正在開采、停產(chǎn)或關(guān)閉)和礦業(yè)秩序(是否無證開采、越界開采等)。

(2)礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查：按正在開采、廢棄礦山，查明礦山開發(fā)區(qū)的采場(chǎng)、礦山建筑物、中轉(zhuǎn)場(chǎng)地(煤堆、礦石堆、洗煤廠、選礦廠、選礦池等)、固體廢棄物(排土(石)場(chǎng)、尾礦庫、煤矸石堆等)分布和占地情況。

圖12 磚瓦廠遙感解譯標(biāo)志Fig.12 Indicator of remote sensing interpretation for brick and tile factory

2.6 應(yīng)用結(jié)果

2.6.1 礦山開發(fā)狀況在礦山遙感解譯標(biāo)志的基礎(chǔ)上，共圈定礦山類型圖斑115個(gè)，其中采場(chǎng)圖斑67個(gè)，中轉(zhuǎn)場(chǎng)地圖斑26個(gè);實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)活動(dòng)開采面22個(gè)，其中疑似違法開采圖斑7處，涉及礦種為水泥用灰?guī)r、磚瓦用黏土和制灰用灰?guī)r，違法類型為疑似越界和疑似無證(圖13)。

圖13 宜溧工作區(qū)礦山開發(fā)疑似違法開采圖斑統(tǒng)計(jì)圖Fig.13 Statistics of suspected illegal mine development in the Yixing-Liyang work area

2.6.2 礦山地質(zhì)環(huán)境 工作區(qū)礦山開發(fā)占地總面積1 278.6 hm2(表2)。其中合法開采占地1 224.07 hm2，違法開采占地54.53 hm2。按礦山類型分，采場(chǎng)占地1 067.29 hm2，占比83%;中轉(zhuǎn)場(chǎng)地占地211.31 hm2，占比17%。按礦種類型分，建筑石料用灰?guī)r礦占地最多，為380.64 hm2;方解石礦占地最少，為5.91 hm2。

表2 宜溧工作區(qū)礦山開發(fā)占地統(tǒng)計(jì)表Table 2 Statistics of mine development areas in the Yixing-Liyang work area

3 結(jié)論

(1)ZY－1 02C具有自身的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，其覆蓋范圍廣、成像周期短，大大提高了時(shí)效性。從影像質(zhì)量上分析，ZY－1 02C數(shù)據(jù)空間分辨率高，對(duì)地物的紋理信息顯示明顯，影像上各類遙感標(biāo)志清晰，能夠識(shí)別各類礦山開發(fā)占地類型。

(2)采用的Gram－Schmidt融合方法效果最好，較好地顯示了地物的紋理信息。

(3)礦山類型影像特征明顯，易于遙感判讀，在宜溧露采非金屬礦區(qū)應(yīng)用效果較好，可以應(yīng)用于露采礦山集中地區(qū)1∶5萬精度的礦山開發(fā)遙感調(diào)查工作中。

(4)比較國外同等分辨率的SPOT衛(wèi)星數(shù)據(jù)，國產(chǎn)ZY－1 02C數(shù)據(jù)價(jià)格低廉，在礦山遙感監(jiān)測(cè)中更是免費(fèi)使用，大大降低了監(jiān)測(cè)成本，體現(xiàn)了較好的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

黨安榮，王曉棟，陳曉峰，等.2003.Erdas Imagine遙感圖像處理方法［M］.北京：清華大學(xué)出版社.

馬熹肇.2012.資源一號(hào)“02C”衛(wèi)星數(shù)據(jù)在軌測(cè)試分析［D］.吉林長春：吉林大學(xué).

孫福貴，馮樹輝.2008.基于1∶1萬DEM的SPOT5遙感影像正射糾正［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，36(2)：830，833.

汪靜，楊媛媛，王鴻南，等.2004.CBERS－1衛(wèi)星02星圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)［J］.航天返回與遙感，25(2)：34－38.

王曉紅，聶洪峰，李成尊，等.2006.不同遙感數(shù)據(jù)源在礦山開發(fā)狀況及環(huán)境調(diào)查中的應(yīng)用［J］.國土資源遙感，(2)：69－71.

楊金中，秦緒文，聶洪峰，等.2009.礦山遙感監(jiān)測(cè)工作指南［M］.北京：中國大地出版社.

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

張薇，毛啟明，章孝燦，等.2005.不同高分辨率遙感圖像融合技術(shù)特征比較［J］.東海海洋，23(1)：23－31.

中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心.［2013－12－18］.資源一號(hào)衛(wèi)星傳感器的基本參數(shù)［EB/OL］.http：//www.cresda.com.cn/n16/n1145/n179077/index.html.