馬國超，王立娟，馬 松，賈虎軍，靳 曉

(1.四川省安全科學(xué)技術(shù)研究院，四川 成都 610045；2.重大危險(xiǎn)源測(cè)控四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610045;3.四川安信科創(chuàng)科技有限公司，四川 成都 610045)

0 引 言

稀土是包含鑭、鐠、釹、鏑等17種金屬元素的稀有礦產(chǎn)資源，在高新技術(shù)及國防工業(yè)發(fā)展領(lǐng)域中具有不可替代的作用，素有“新材料之母”“工業(yè)維生素”“戰(zhàn)爭(zhēng)金屬”之稱，被世界各國列為國家級(jí)的戰(zhàn)略資源[1]。中國是全球稀土儲(chǔ)量和產(chǎn)量最大的國家，已探明稀土資源約6 588萬t，占全球資源儲(chǔ)量的36.67%，近幾年我國稀土供應(yīng)量一直占據(jù)全球八成以上[2]。四川省涼山州作為我國主要的稀土富集帶之一，其稀土存儲(chǔ)量達(dá)到全國的3%，隨著近幾年該區(qū)域稀土礦開采活動(dòng)的日趨加強(qiáng)，土地荒漠化、資源濫采濫挖、安全事故防治工程不到位等礦山生產(chǎn)問題也日益突出，給土地資源較為緊缺的山地區(qū)域造成了極大的生態(tài)壓力和安全風(fēng)險(xiǎn)[3]。四川涼山州稀土礦基本上分布在崇山峻嶺之間，交通條件較差，傳統(tǒng)的人工巡檢和群眾舉報(bào)監(jiān)察方式很難對(duì)礦山生產(chǎn)及生態(tài)問題進(jìn)行及時(shí)、精準(zhǔn)的監(jiān)控，也很難為礦山問題提供進(jìn)一步的治理參照，容易產(chǎn)生礦山隱患，增大事故風(fēng)險(xiǎn)。因此，研發(fā)一種適用于艱險(xiǎn)山區(qū)稀土礦山安全監(jiān)測(cè)的技術(shù)體系成為實(shí)現(xiàn)稀土可持續(xù)開采的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

衛(wèi)星遙感是當(dāng)前國際上較為常用的對(duì)地觀測(cè)技術(shù)手段，其覆蓋范圍廣、監(jiān)測(cè)視野不受地形限制，具有人工巡檢難以比擬的優(yōu)勢(shì)，國內(nèi)外學(xué)者在十幾年前便開始引用該技術(shù)進(jìn)行礦山開采調(diào)查與監(jiān)測(cè)研究[3-5]。同時(shí)，也有不少學(xué)者專門利用遙感技術(shù)對(duì)稀土礦山進(jìn)行應(yīng)用監(jiān)測(cè)研究[6-12]，如代晶晶等[6-7]運(yùn)用IKONOS、QuickBird等遙感影像對(duì)贛南尋稀土礦區(qū)的土地荒漠化及水體污染信息進(jìn)行有效提取分析，并對(duì)礦山的非法開采活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)研究；李恒凱等[8]利用20年的TM遙感數(shù)據(jù)對(duì)定南縣嶺北稀土礦區(qū)進(jìn)行地表環(huán)境變化統(tǒng)計(jì)與分析，由此評(píng)估稀土開采對(duì)周邊環(huán)境的影響程度；彭燕等[9]利用SPOT、ALOS等多源遙感數(shù)據(jù)對(duì)江西贛南稀土礦開發(fā)區(qū)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行了動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估；吳亞楠等[10]利用GF-1與Geoeye遙感數(shù)據(jù)開展稀土礦荒漠化監(jiān)測(cè)研究，證實(shí)了高分辨率的遙感技術(shù)可以高效地實(shí)現(xiàn)稀土礦山區(qū)域性的荒漠化監(jiān)測(cè)。在當(dāng)前眾多的稀土礦遙感應(yīng)用研究中，集中礦采區(qū)的大區(qū)域性生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)成為研究的熱門重點(diǎn)，但針對(duì)單一礦山的安全監(jiān)測(cè)研究卻較少。

無人機(jī)航測(cè)是近年新興的低空對(duì)地監(jiān)測(cè)技術(shù)，相比較于衛(wèi)星遙感，其影像成果往往具有更高的時(shí)效性和地表分辨率，是衛(wèi)星影像在局部區(qū)域的良好補(bǔ)充，同時(shí)其構(gòu)建的三維模型能夠?qū)⒈O(jiān)測(cè)維度從平面提升到立體層面，極大地改進(jìn)了地表監(jiān)測(cè)參數(shù)的提取能力[13]。當(dāng)前，隨著無人機(jī)制造技術(shù)的快速發(fā)展，無人機(jī)航測(cè)正如火如荼地普及應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、電力巡檢、災(zāi)害調(diào)研等數(shù)十個(gè)領(lǐng)域[14]。而在礦山領(lǐng)域中，無人機(jī)航測(cè)也被探索性運(yùn)用于資源儲(chǔ)量分析、地質(zhì)災(zāi)害調(diào)研以及危險(xiǎn)源監(jiān)控等諸多方面[15-17]，但鮮有專門針對(duì)稀土礦的應(yīng)用研究。

依據(jù)四川省涼山州主要稀土礦企分布零散的情況，本文嘗試結(jié)合國產(chǎn)GF-2衛(wèi)星影像和無人機(jī)航測(cè)成果對(duì)艱險(xiǎn)山區(qū)稀土開采進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究，以單一稀土礦山為研究對(duì)象，揭示多尺度融合遙感數(shù)據(jù)在稀土礦安全監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)，為當(dāng)?shù)卣推髽I(yè)進(jìn)行安全生產(chǎn)管控提供技術(shù)支持和決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概述

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

四川省是我國第二大稀土資源省，僅次于內(nèi)蒙古自治區(qū)。根據(jù)《2017年國土資源公報(bào)》，截至2017年，四川省查明稀土氧化物資源排全國第二位，年產(chǎn)礦量達(dá)153.13萬t四川省稀土資源以輕稀土為主，初步查明有29處礦床，分屬9種成因類型，又集中分布在涼山彝族自治州內(nèi)的冕寧、西昌、德昌等地[2]，其中較為出名的有冕寧縣牦牛坪稀土礦床、三叉河稀土礦床、大陸槽稀土礦床與洋房溝稀土礦床等。涼山州位于四川省西南部，地貌以高山、高中山為主，河系發(fā)育，山高坡陡，溝谷深切，而主要的稀土礦企業(yè)又幾乎全部分布在這些復(fù)雜的艱險(xiǎn)山區(qū)。復(fù)雜的地形地貌環(huán)境使得礦山開采極易造成崩塌、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害，威脅企業(yè)人員和當(dāng)?shù)鼐用竦娜松戆踩?；同時(shí)稀土礦開采工藝也容易造成土地荒漠化，稍有不慎便會(huì)給山區(qū)本就稀缺的土地資源造成嚴(yán)重的破壞。另一方面，惡劣的自然環(huán)境與交通條件也極大地限制當(dāng)?shù)卣_展安全監(jiān)測(cè)與執(zhí)法監(jiān)督的工作能力，給礦山安全隱患留下了監(jiān)察空白?；诖耍疚倪x取涼山州冕寧縣(圖1稀土礦A)和德昌縣(圖1稀土礦B)境內(nèi)兩個(gè)典型的稀土礦企業(yè)作為示范研究對(duì)象，探索性采用國產(chǎn)GF-2衛(wèi)星影像和無人機(jī)航測(cè)成果應(yīng)用稀土礦精細(xì)化的安全監(jiān)測(cè)研究，以求解決艱險(xiǎn)山區(qū)稀土礦開采難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)安全監(jiān)控的難題。

2 多源遙感數(shù)據(jù)的獲取與融合

2.1 融合數(shù)據(jù)必要性分析

不同平臺(tái)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的差異主要體現(xiàn)在光譜波段數(shù)量與影像分辨率兩個(gè)方面。就常規(guī)地表監(jiān)測(cè)應(yīng)用而言，影像分辨率是影響目標(biāo)監(jiān)測(cè)辨識(shí)最為關(guān)鍵的參數(shù)指標(biāo)。因此，本次光學(xué)遙感數(shù)據(jù)融合實(shí)質(zhì)上是對(duì)衛(wèi)星遙感和無人機(jī)航攝兩類遙感影像分辨率參數(shù)的融合運(yùn)用處置，融合的遙感數(shù)據(jù)應(yīng)能兼顧區(qū)域隱患普查、重點(diǎn)對(duì)象詳查的礦山安全監(jiān)測(cè)需求，其融合必要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。①提升數(shù)據(jù)利用效率：大容量的遙感數(shù)據(jù)對(duì)硬件設(shè)施要求較高，融合后的影像數(shù)據(jù)能夠有效降低數(shù)據(jù)的讀取、編輯頻率，提升礦山安全分析工作效率；②改善區(qū)域測(cè)量精度：由于設(shè)置地面控制點(diǎn)，無人機(jī)遙感影像測(cè)量精度要明顯優(yōu)于衛(wèi)星遙感影像，兩者匹配融合，可以在局部區(qū)域內(nèi)(無人機(jī)影像周邊)改善衛(wèi)星影像的測(cè)量精度；③空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)需求：多源遙感影像的匹配融合是確保數(shù)據(jù)空間一致性的必要條件，也是進(jìn)行空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)的基礎(chǔ)要求。

2.2 GF-2衛(wèi)星影像處理

在前人的研究中[6-11]，國外衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(IKONOS、SPOT、ALOS等)長(zhǎng)期占據(jù)著礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)中的主體應(yīng)用地位。近年來，隨著國產(chǎn)高分系列衛(wèi)星的成功發(fā)射，特別是GF-2衛(wèi)星打破了國外“亞米級(jí)”衛(wèi)星技術(shù)的壟斷，國產(chǎn)衛(wèi)星技術(shù)迎來了逐步替代國外衛(wèi)星市場(chǎng)占有份額的契機(jī)[18]。因此，本文采用GF-2衛(wèi)星影像開展此項(xiàng)應(yīng)用研究，在開展稀土礦安全監(jiān)測(cè)研究的同時(shí)，也可以探究GF-2衛(wèi)星影像在此類工作的適用價(jià)值。GF-2衛(wèi)星于2014年8月19日成功發(fā)射，能夠提供最優(yōu)0.8 m的全色影像和4 m分辨率的多光譜影像，同時(shí)具備藍(lán)、綠、紅、近紅外4個(gè)波段(表1)。

表1 GF-2波段技術(shù)參數(shù)表Table 1 Parameters of various bands of GF-2

原始衛(wèi)星影像處理是遙感應(yīng)用的第一步，其目的是糾正原始圖像中幾何與輻射變形，通過對(duì)圖像獲取過程中產(chǎn)生的變形、扭曲、模糊和噪音的糾正，以得到一個(gè)盡可以在幾何和輻射上真實(shí)的圖像，便于進(jìn)行精細(xì)準(zhǔn)確的遙感分析與判讀[5]。GF-2衛(wèi)星影像與國外衛(wèi)星影像的處理流程大致相同，均需要經(jīng)過輻射校正、大氣校正、正射校正、圖像融合、圖像裁剪或拼接以及幾何校正等步驟。其中幾何校正是消除影像平面幾何誤差的核心步驟，直接關(guān)系到影像地物平面幾何參數(shù)的提取精度，往往需要借助外部正確影像或測(cè)繪成果進(jìn)行參與校正。鑒于本次研究區(qū)地處偏僻，本文參照代晶晶等[6-7]的幾何校正方法，以礦山1∶2 000地形圖數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)影像，選取房屋邊緣、道路拐角等地理特征點(diǎn)作為控制點(diǎn)，運(yùn)用幾何多項(xiàng)式方法實(shí)施GF-2影像校正，校正誤差控制在2個(gè)像元之內(nèi)。稀土礦GF-2影像成果(成相時(shí)間均為2017年4月)如圖2所示。

圖2 GF-2稀土礦影像圖Fig.2 GF-2 images of rare earth mine

2.3 礦山無人機(jī)航測(cè)

無人機(jī)航測(cè)是指采用攜帶有衛(wèi)星導(dǎo)航器、姿態(tài)傳感器、高性能相機(jī)等低空數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)的無人駕駛飛行器，對(duì)地面實(shí)施有規(guī)劃的重疊式拍攝工作，再借助初始航片、航片姿態(tài)信息以及地面控制點(diǎn)等數(shù)據(jù)開展空中三角測(cè)量等處理，以二維圖像構(gòu)建地表三維信息，最終建立數(shù)值高程模型(DEM)，制作正射影像(DOM),以及三維點(diǎn)云模型的新型測(cè)量手段[13]。當(dāng)前，無人機(jī)航測(cè)系統(tǒng)的集成與裝備技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)完善，如飛馬、天狼星、Ebee、智能鳥等國內(nèi)外成熟的商業(yè)產(chǎn)品。但在高海拔的山地區(qū)域，開展無人機(jī)航測(cè)依舊會(huì)面臨著起飛場(chǎng)地尋找困難、高空風(fēng)速較大、山谷海拔落差大、地面控制點(diǎn)難以均衡布控等問題，因此在本文研究區(qū)開展大面積航測(cè)依然會(huì)面臨著較大的安全風(fēng)險(xiǎn)。由此，本文采用飛馬F1000無人機(jī)只對(duì)兩個(gè)稀土礦的重要生產(chǎn)區(qū)進(jìn)行了低空航測(cè)，其中兩次航測(cè)的航向重疊度均設(shè)為80%，旁向重疊度均設(shè)為75%，地面控制點(diǎn)均采用白色栗子粉做十字狀標(biāo)志，航測(cè)數(shù)據(jù)均由Pix4D航測(cè)軟件進(jìn)行處理，具體實(shí)施步驟如圖3所示?；谏鲜龉ぷ?，共獲得5.2 km2的稀土礦A航測(cè)成果，4.8 km2的稀土礦B航測(cè)成果(圖4)，其中，三維點(diǎn)云的點(diǎn)密度約為15 p/m3，DOM和DEM的分辨率為0.15 m。

2.4 多源影像配準(zhǔn)融合

衛(wèi)星遙感與無人機(jī)航測(cè)兩類技術(shù)的共性數(shù)據(jù)便是地表影像圖， 其中GF-2衛(wèi)星一幅影像能囊括超過500 km2的空間范圍，可以輕易對(duì)稀土礦山周邊數(shù)十平方千米的區(qū)域進(jìn)行觀測(cè)，十分適用于周邊居民地分布、區(qū)域地表裸露、礦山上游匯水、生態(tài)環(huán)境污染等礦山環(huán)境普查性工作[9-10]。但對(duì)于安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)需求而言，大區(qū)域的人文及生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀僅是對(duì)稀土礦開采實(shí)況的間接反映，其礦山生產(chǎn)場(chǎng)所的施工現(xiàn)狀、危險(xiǎn)源數(shù)量、安全工程建設(shè)情況等生產(chǎn)信息才是直接關(guān)乎企業(yè)安全的核心因素。因此，安全監(jiān)測(cè)現(xiàn)實(shí)需求對(duì)礦山重點(diǎn)生產(chǎn)區(qū)觀測(cè)影像分辨率以及時(shí)效性提出了更高要求，且衛(wèi)星影像在礦山生產(chǎn)設(shè)施的觀測(cè)上確有不足，無人機(jī)航測(cè)影像(2017年8月)則能對(duì)衛(wèi)星影像這方面不足進(jìn)行有效補(bǔ)充(圖5)。

圖3 無人機(jī)航測(cè)技術(shù)流程圖Fig.3 Technical process of UAV photogrammetry

圖4 稀土礦無人機(jī)影像圖Fig.4 UAV images of rare earth mine

圖5 稀土礦生產(chǎn)設(shè)施影像對(duì)比Fig.5 The contrast of rare earth mine production facilities in different images

綜上，將高分辨率衛(wèi)星影像和無人機(jī)航測(cè)影像進(jìn)行匹配融合，理論上既可以滿足稀土礦工程開采的安全監(jiān)測(cè)需求，又可以實(shí)施由礦山開采引發(fā)的區(qū)域性環(huán)境變化監(jiān)測(cè)。常用的影像配準(zhǔn)方法有基于灰度信息、基于特征信息以及基于變換域等配準(zhǔn)方法[19]，由于無人機(jī)航測(cè)影像和GF-2衛(wèi)星影像往往在同一區(qū)域的地物灰度特征上存在較大的區(qū)域，而礦山生產(chǎn)區(qū)內(nèi)的人工建筑又是在山區(qū)環(huán)境下較為突出的、長(zhǎng)期的地表特征參照，故本文參照呂金建[20]的研究成果，采用人機(jī)交互的方式提取稀土礦共同地物特征點(diǎn)，以具備GCCS2000坐標(biāo)系的無人機(jī)影像為基準(zhǔn)，利用最小均方誤差法求取參數(shù)構(gòu)建多項(xiàng)式變換函數(shù)對(duì)兩類影像進(jìn)行配準(zhǔn)融合，取得了良好的效果(圖6)。

圖6 影像配準(zhǔn)流程圖Fig.6 The flow chart of image registration

3 稀土礦安全監(jiān)測(cè)應(yīng)用

3.1 安全因素的提取

區(qū)別于前人研究中側(cè)重于大范圍土地裸露、水體污染以及植被覆蓋等生態(tài)指標(biāo)的提取分析[6-10]，本文重點(diǎn)關(guān)注與礦山生產(chǎn)事故相關(guān)的安全影響因素的提取與分析，如采礦區(qū)的匯水流域、礦山周邊居民聚集地的分布、礦山開采現(xiàn)狀、工程建設(shè)狀況等。這些地表要素是關(guān)乎礦山生產(chǎn)事故發(fā)生以及事故影響程度的重要指標(biāo)，但因?yàn)楦黝愐卦诳臻g上存在不同分布與辨識(shí)特征，對(duì)遙感影像的范圍與分辨率都存在不同的要求。如GF-2影像適用于周邊居民分布、上游匯水面積等大區(qū)域信息的提取，無人機(jī)航測(cè)影像則適用于礦山開采現(xiàn)狀、工程建設(shè)狀態(tài)信息的提取。而本文融合的多源遙感數(shù)據(jù)則能滿足上述所有要求，見圖7和圖8。

圖7 礦山區(qū)域安全分析圖Fig.7 Safety analysis of mine area

圖8 礦山生產(chǎn)監(jiān)測(cè)分析 Fig.8 Monitoring analysis of mine production

如圖7所示，稀土礦B采場(chǎng)及排土場(chǎng)等主要的尾砂堆積區(qū)處在兩個(gè)支溝流域溝口位置，其上游匯水面積分別為1.78 km2和3.12 km2，面積大小較為適宜；居民地和耕地等主要的人類活動(dòng)區(qū)基本分布在礦山生產(chǎn)區(qū)下游兩側(cè)山坡處，距離生產(chǎn)區(qū)直線約3 km，受礦山生產(chǎn)干擾影響較弱。另外，圖8(A)中可清晰辨識(shí)出裸露的采場(chǎng)地表和沉淀池，由此可以推斷該稀土礦未采用較為先進(jìn)的原地浸礦法實(shí)施礦山生產(chǎn)，應(yīng)采用較為落后的池浸法或堆浸法進(jìn)行生產(chǎn)[6]，從而對(duì)原有地貌環(huán)境造成較大的破壞；圖8(B)中可以清晰看出在礦山生產(chǎn)區(qū)域右側(cè)存在大片民房遺址，證實(shí)礦山企業(yè)在開展生產(chǎn)時(shí)對(duì)原住居民進(jìn)行了有效的搬遷，避免了生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裨斐扇松硗{；圖8(C)中為尾礦庫生產(chǎn)區(qū)，依據(jù)高清影像可初步判別該尾礦庫未按照正常生產(chǎn)方式在壩前進(jìn)行排沙工序，存在違規(guī)生產(chǎn)操作的嫌疑。上述在稀土礦B中的安全監(jiān)測(cè)案例足可證明基于多尺度融合遙感數(shù)據(jù)可以在稀土礦安全監(jiān)測(cè)中兼顧安全態(tài)勢(shì)宏觀把控和隱患細(xì)節(jié)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

3.2 三維立體化安全監(jiān)測(cè)

長(zhǎng)久以來，高程信息缺乏一直是遙感技術(shù)在礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用中的短板，二維影像不能直觀體現(xiàn)地物之間的空間耦合關(guān)系，特別是地物的高低位以及地表起伏等信息[6-12]。這類三維空間信息在常規(guī)生態(tài)環(huán)境監(jiān)察(如水體污染、土地裸露以及越境開采等)中應(yīng)用優(yōu)勢(shì)不夠明顯，但在礦山安全分析中卻能起到關(guān)鍵的危險(xiǎn)辨識(shí)作用，如礦山松散堆積體三維方量與等級(jí)直接關(guān)系到發(fā)生崩塌、滑坡乃至碎屑流等礦山災(zāi)害的危險(xiǎn)程度；高陡邊坡與廠區(qū)建筑的高低位空間關(guān)系直接關(guān)系到人類活動(dòng)區(qū)是否處在受威脅的地理區(qū)域上。而無人機(jī)航測(cè)技術(shù)在合理規(guī)劃飛行和科學(xué)布置控制點(diǎn)的基礎(chǔ)上，在山地區(qū)域制作的三維地形數(shù)據(jù)能滿足1∶2 000大比例尺的地形測(cè)繪要求[16-17]。如此，礦山核心生產(chǎn)區(qū)的無人機(jī)航測(cè)成果能夠?qū)⑵胀ㄆ矫孢b感監(jiān)測(cè)提升為三維立體化監(jiān)測(cè)，大幅度提升礦山安全監(jiān)測(cè)能力，見圖9和圖10。

圖9 采場(chǎng)三維量測(cè)Fig.9 Three-dimensional measuring of stope

圖10 空間位置安全分析 Fig.10 Safety analysis of spatial location

如圖9所示，利用三維點(diǎn)云模型開展稀土礦B采場(chǎng)三維量測(cè)，測(cè)算該采場(chǎng)山體方量達(dá)到14.2×104m3，垂直高差達(dá)117.6 m，總邊坡角坡度約為33°，可定義該邊坡類型為中高型的斜坡[21]，需要進(jìn)行規(guī)范[22]要求的安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)。另外如圖10所示，礦山生產(chǎn)建筑區(qū)邊緣存在人工堆積的邊坡，依據(jù)a、b、c三條三維折線剖切，其總邊坡角分別為35.2°、32.3°和31.2°，均大于30°，其邊坡高度從10 m一直延升至35 m，且礦山建筑處于邊坡下游方向，存在一定的事故隱患，需要對(duì)邊坡進(jìn)行及時(shí)的治理與監(jiān)測(cè)。由上述案例可以得知，高精度的三維模型可以有效輔助辨識(shí)與監(jiān)測(cè)礦山安全生產(chǎn)中的潛在隱患，對(duì)濫采濫挖現(xiàn)象較為嚴(yán)重的中小型稀土礦中的安全監(jiān)測(cè)工作具有建設(shè)性改良意義。

3.3 輔助專業(yè)安全分析

根據(jù)上文所討論的內(nèi)容，二三維一體化的高精度監(jiān)測(cè)能夠有效提取影響稀土礦山安全的關(guān)鍵地表因素，精準(zhǔn)辨別稀土礦山存在的安全隱患，解決礦山生產(chǎn)基礎(chǔ)安全監(jiān)察困難的問題。同時(shí)，礦山危險(xiǎn)源、居民分布、松散體方量以及三維地形等安全相關(guān)信息參數(shù)可為礦山開展安全防治規(guī)劃及專業(yè)分析提供良好的輔助素材，直接支撐礦山安全建設(shè)決策。長(zhǎng)期以來，基于平面地形圖的工程設(shè)計(jì)與規(guī)劃圖是礦山安全分析成果的主要呈現(xiàn)方式，但其圖件的信息蘊(yùn)含量與可視效果均要遠(yuǎn)弱于多尺度融合的遙感數(shù)據(jù)。由此為探究多源遙感數(shù)據(jù)在輔助礦山安全分析的適用價(jià)值，本文參照前人研究成果[22-23]，借助FLO-2D軟件對(duì)稀土礦A進(jìn)行100年一遇概率下礦山泥石流災(zāi)害數(shù)值模擬，并制作礦山災(zāi)害安全分析專題圖(圖11)。其中，此次模擬參數(shù)取值與方法流程均參照筆者在礦山數(shù)值模擬中的研究成果[22]進(jìn)行開展，故此處不再累述。

如圖11所示，稀土礦A下游流域堆積扇區(qū)建有一個(gè)近百戶居民居住的大型居民聚集地，占地約300畝(1)1畝=666.67 m2，與上游礦山采場(chǎng)的直線距離僅為1.42 km，存在較大的受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。依據(jù)數(shù)值模擬成果與融合遙感數(shù)據(jù)疊加分析，下游居民區(qū)所處地勢(shì)相對(duì)較高，模擬泥石流主要沿著居民區(qū)左側(cè)的山體溝道進(jìn)行運(yùn)動(dòng)堆積，其最終淹沒區(qū)域沒有波及居民區(qū)(圖11(A))；但是，該礦山流域溝道右側(cè)存在大量礦山尾砂堆積，受泥石流沖刷極易坍塌從而擴(kuò)大災(zāi)害影響范圍，增大下游居民區(qū)受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，建議應(yīng)沿流域溝道建設(shè)排導(dǎo)槽等工程防護(hù)設(shè)施(圖11(B))。

圖11 礦山泥石流安全分析示意圖Fig.11 Safety analysis of mine debris flow

4 結(jié) 論

1) 以稀土礦A和稀土礦B兩處礦山為例，衛(wèi)星遙感與無人機(jī)航測(cè)的集成應(yīng)用可以有效辨識(shí)稀土礦開采安全隱患以及輔助安全規(guī)劃，在安監(jiān)領(lǐng)域具有很好的行業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

2) 遙感技術(shù)特有的空對(duì)地觀測(cè)能力能極大提升高山地區(qū)礦山安全隱患的監(jiān)察效率，可以有效解決稀土礦山安全監(jiān)測(cè)現(xiàn)勢(shì)需求與安監(jiān)人員人力資源不足不相匹配的問題。

3) 基于不同空間尺度融合的遙感數(shù)據(jù)既可以宏觀掌控礦山區(qū)域性安全態(tài)勢(shì)，又適用于核心生產(chǎn)區(qū)細(xì)微隱患的精準(zhǔn)篩查，且有助于辨識(shí)稀土礦的開采工藝及環(huán)境破壞情況。

4) 無人機(jī)航測(cè)構(gòu)建的三維模型，有效彌補(bǔ)了遙感影像缺乏高程信息的應(yīng)用短板，增強(qiáng)了礦區(qū)地物的空間關(guān)系分析與三維測(cè)控能力，大幅度提升安全隱患排查能力。

5) 集成融合的遙感數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富的地物屬性與空間幾何信息，能支撐深入的礦山安全分析，制作專題成果圖件，為礦山安全規(guī)劃提供科學(xué)的決策支撐。