霍光杰， 甄 娜， 操 麗， 武保珠， 申思思

（1.河南省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，河南省地質(zhì)環(huán)境保護重點實驗室，鄭州 450006；2.武漢中地云申科技有限公司，武漢 430074）

隨著遙感技術(shù)在自然資源、測繪、農(nóng)業(yè)等行業(yè)應(yīng)用不斷深入，利用遙感技術(shù)監(jiān)測礦山地質(zhì)環(huán)境工作在全國范圍內(nèi)也逐步開展［1］. 2006年起，我國全面開展了“礦產(chǎn)資源開發(fā)遙感調(diào)查與監(jiān)測”工作，對礦產(chǎn)資源規(guī)劃執(zhí)行情況、開發(fā)狀況、地質(zhì)環(huán)境等問題實施遙感調(diào)查與動態(tài)監(jiān)測［2］. 2015年，楊顯華、黃潔等采用SPOT6衛(wèi)星圖像遙感解譯和野外調(diào)查相結(jié)合的方法，建立礦山環(huán)境信息提取和遙感解譯體系［3］. 2018年，魚磊、李應(yīng)真等利用國產(chǎn)高分遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和野外調(diào)查、走訪的方法，對冀東地區(qū)礦產(chǎn)資源開發(fā)和礦山環(huán)境問題進行研究［4］. 楊曉飛在實地調(diào)查的基礎(chǔ)上，使用對象分類方法對礦山區(qū)高分辨率遙感影像進行信息提?。?］. Zhai P W等使用多光譜影像數(shù)據(jù)對礦山環(huán)境進行信息提?。?］. 然而，現(xiàn)有的礦山環(huán)境解譯和信息提取在精度和效率方面都有待提升，還需進一步深入探索［7］. 此外，大量新機器學(xué)習(xí)的智能算法被引入高分辨率衛(wèi)星遙感影像信息提取方法仍需投入大量研究工作［8-10］.

針對目前礦山地質(zhì)環(huán)境信息提取和遙感解譯工作存在的問題. 本文結(jié)合河南省礦山地質(zhì)環(huán)境遙感動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，對高分辨率遙感衛(wèi)星影像和Insar數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，研究了遙感影像分割技術(shù)，采用不同的分割尺度和分割參數(shù)對實驗區(qū)的影像進行分割，并進行對比分析，最終取得了適合于礦山信息提取的分割尺度和分割參數(shù). 建立整體區(qū)域信息提取規(guī)則集，剔除大尺度的地質(zhì)環(huán)境背景要素，然后引入隨機森林分類法，對剩下的微觀尺度要素進行信息提取，最后建立基于多源影像數(shù)據(jù)的多尺度礦山地質(zhì)環(huán)境信息和地質(zhì)災(zāi)害信息提取結(jié)構(gòu)體系，為河南省礦山地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測、自然資源調(diào)查提供技術(shù)、方法，促進生態(tài)文明建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展.

1 區(qū)域概述

河南?。?1°23′N—36°22′N，110°21′E—116°39′E）地處中國中東部，地層發(fā)育齊全，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，具有優(yōu)越的成礦條件，境內(nèi)蘊藏著豐富的礦產(chǎn)資源. 目前，已發(fā)現(xiàn)的礦產(chǎn)有126種，探明儲量的礦產(chǎn)有73種，已被開發(fā)利用的礦產(chǎn)有85種，是我國重要的礦產(chǎn)資源省份. 然而，過度的礦產(chǎn)開采及礦產(chǎn)資料的不合理利用，造成一系列礦山地質(zhì)環(huán)境問題，尤其以礦區(qū)泥石流、滑坡、崩塌和地面塌陷為主，導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)景觀遭受破壞、土地資源被損毀，含水層受到破壞［11-12］. 頻繁的礦山地質(zhì)環(huán)境問題直接威脅到區(qū)域內(nèi)居民生命財產(chǎn)安全，嚴(yán)重制約著社會經(jīng)濟發(fā)展和“綠水青山”生態(tài)環(huán)境建設(shè)［13］. 本文研究范圍為河南省全部礦產(chǎn)資源集中開采區(qū)，包括閉坑及政策性關(guān)閉礦山、生產(chǎn)礦山、年度新增采礦權(quán)礦山、已實施的礦山地質(zhì)環(huán)境恢復(fù)工程等. 監(jiān)測區(qū)主要呈片狀，共覆蓋2608個有證礦山（截至2016年底），330個治理工程及全部閉坑和政策性關(guān)閉礦山，面積預(yù)估約10 254.8 km2.

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文主要采用高分辨率對地觀測系統(tǒng)河南數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心提供的“高分二號”、“高分一號”衛(wèi)星遙感影像，對于“高分二號”遙感影像未覆蓋或不清晰的區(qū)域，采用了同期“高分一號”遙感影像. 全省影像數(shù)據(jù)采用西安1980坐標(biāo)系，地圖投影采用高斯-克呂格投影，3度分帶，帶號38. 影像數(shù)據(jù)時間為2017年1—8月份.本文所使用的InSAR數(shù)據(jù)為同一時間段的37景3 m分辨率的TerraSar-x數(shù)據(jù)，并結(jié)合河南省水準(zhǔn)測量數(shù)據(jù)，利用短基線干涉測量技術(shù)獲得區(qū)域地面沉降信息.

隨著我國高分辨率對地觀測技術(shù)的發(fā)展，高分一號、高分二號高分辨率衛(wèi)星影像得到了廣泛的應(yīng)用［14］.為了確保數(shù)據(jù)的可靠性和后期研究成果的精確性，需要根據(jù)國家礦山環(huán)境遙感監(jiān)測技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，對衛(wèi)星遙感影像進行預(yù)處理. 遙感影像預(yù)處理工作主要包括：影像校正、圖像處理和地圖制作等操作［7］. 具體工作流程如下：①影像校正. 對高分一號、高分二號和InSAR 影像進行大氣校正和幾何校正. ②圖像處理. 利用ENVI軟件，對高分影像和InSAR影像進行處理. 高分影像處理主要包括：正射校正、輻射定標(biāo)、格式轉(zhuǎn)換、大氣校正等操作；Insar影像處理過程包括：復(fù)圖像配準(zhǔn)、干涉圖、去噪、相位解纏、生成DEM等操作. 然后根據(jù)工作需要對影像進行轉(zhuǎn)換. ③底圖制作. 利用ArcGIS軟件，使用分幅圖框進行套合，生成用以礦山地質(zhì)環(huán)境信息提取和遙感解譯的影像底圖.

2.2 遙感解譯信息提取

本文通過多尺度分割獲取不同層次的最優(yōu)分割尺度，進而對特征因子的計算和判斷. 根據(jù)計算和判斷結(jié)果確定不同層次信息提取的規(guī)則，將所有層次的信息提取規(guī)則集合為整體信息提取規(guī)則集，并以整體規(guī)則集為依據(jù)，剔除影像中大尺度范圍上的地質(zhì)環(huán)境背景要素. 最后利用隨機森林分類器，提取剔除地質(zhì)環(huán)境背景要素之后要素的信息，并建立礦產(chǎn)地質(zhì)環(huán)境要素信息提取層次結(jié)構(gòu)體系.

2.2.1 分割參數(shù) 分割尺度是礦山地質(zhì)環(huán)境多尺度分割結(jié)果和遙感解譯信息提取精度重要的影響參數(shù).當(dāng)研究區(qū)的范圍比較大的時候，使用定性分割參數(shù)法確定地質(zhì)要素最佳分割參數(shù)時需要多次反復(fù)試驗，這樣的操作需要花費較大的時間. 為了實現(xiàn)大范圍內(nèi)多尺度分割最優(yōu)參數(shù)快速精準(zhǔn)確定，本研究采用歐幾里得“二指數(shù)”法定量確定單元區(qū)域地理物體的最優(yōu)化分割的尺度. 該方法以歐幾里得“二指數(shù)”為評價的指標(biāo)，結(jié)合潛在細分誤差和分割多邊形數(shù)量比，對比不同分割尺度參數(shù)設(shè)置下，歐幾里得“二指數(shù)”指數(shù)變化情況，并計算“二指數(shù)”變化率. 為了精確地反映樣本與對應(yīng)分割目標(biāo)間的層次關(guān)系，以“二指數(shù)”變化率（ED2）為確定最優(yōu)分割尺度的預(yù)判參數(shù)，ED2 的值越趨于0，表示面向?qū)ο蠓指钚Ч胶? 具體的數(shù)學(xué)定義如下：

其中：s和r分別為相應(yīng)分割對象的面積和參照樣本多邊形面積.

其中：m和n分別是參照多邊形和相應(yīng)分割對象的數(shù)量.

使用ArcGIS從研究區(qū)選取礦產(chǎn)地質(zhì)環(huán)境背景要素樣本作為參照多邊形，并計算樣本面積. 在GIS軟件中導(dǎo)入高分辨率影像，并將影像波段的權(quán)重定為固定值1. 然后設(shè)置不同土地利用類型的分割尺度范圍，確定多種參數(shù)值. 最終經(jīng)過多次模擬實驗，將林地、居民地、耕地分割尺度取值為0.1、0.3 和0.5，獲得分割結(jié)果矢量文件. 基于GIS 進行疊置分析，計算不同土地利用類型的“二指數(shù)”變化率，分析指數(shù)變化率可知ED2 指數(shù)變化率隨著分割尺度增加而不斷變小最終趨于0，這說明樣本與分割對象形狀的相似度越來越高.

2.2.2 信息提取規(guī)則集 基于上述分割參數(shù)法建立研究區(qū)地質(zhì)環(huán)境要素信息提取層［9］. 不同的地質(zhì)環(huán)境要素使用不同的分割尺度，經(jīng)過多次訓(xùn)練模擬，建立可信度較高的地質(zhì)環(huán)境要素分類規(guī)則集合和信息提取層次. 在信息提取層次的基礎(chǔ)上，依據(jù)影像對象特征及類相關(guān)特征，采用模糊分類法對礦山地質(zhì)環(huán)境進行信息提取. 本文模糊分類法選用的特征因子包括：亮度、密度、灰度共生矩陣對比度、近紅外波段灰度均值、矩形擬合度、圓度、形狀指數(shù)、歸一化植被指數(shù)等. 利用訓(xùn)練區(qū)數(shù)據(jù)集，根據(jù)分類層次逐層選取特征并建立相應(yīng)的模糊規(guī)則［11］. 基于建立的模糊規(guī)則集，對測試區(qū)的數(shù)據(jù)集進行分層分割，得到包含了道路、河流湖泊、居民地、林地、耕地和其他等6類結(jié)果.

2.2.3 信息提取與檢驗 在分層分割結(jié)果的基礎(chǔ)上，在研究區(qū)訓(xùn)練區(qū)對其他4種地質(zhì)環(huán)境要素進行樣本選擇，選取30個特征參數(shù)參與模型建立. 隨機森林的構(gòu)建過程可以分為抽樣、訓(xùn)練、建模三個階段（具體流程如圖1所示）. 具體步驟如下：隨機放回法進行多次抽樣；從訓(xùn)練場中抽取樣本組成測試集的決策樹，建立隨機森林分類集；經(jīng)過對樣品多次訓(xùn)練獲得隨機分類模型；當(dāng)新樣本輸入模型中時，分類集中的決策樹會快速判斷出該樣本分類概率，然后統(tǒng)計模型中所有決策樹的分類結(jié)果，將決策樹標(biāo)記最多的類別視為輸入樣本所屬類別.

在測試區(qū)設(shè)置400個決策樹，并使用最優(yōu)參數(shù)法對測試區(qū)內(nèi)的要素分層分割，提取信息. 首先需要確定隨機森林模型的決策樹數(shù)值. 本文根據(jù)測試集實際情況，將決策樹數(shù)值設(shè)置為400，利用最優(yōu)參數(shù)法提取該測試集中決策樹分層分割結(jié)果的信息. 然后，把河南省土地利用規(guī)劃圖和DEM 數(shù)據(jù)導(dǎo)入GIS軟件中，使用該軟件的空間分析工具降低隨機森林分類過程中出現(xiàn)的誤差. 最后從測試集的400 個決策樹中提取到采場、中轉(zhuǎn)場地、固體廢棄物和裸露土地四種類型地質(zhì)環(huán)境要素信息（如表1）.

圖1 隨機森林構(gòu)建流程圖Fig.1 Flow chart of random forest construction

表1 基于RE分類器的地物信息提取精度表Tab.1 Feature information extraction accuracy based on the RE classifier

為了檢驗地質(zhì)環(huán)境要素信息提取的精度，本文使用混淆矩陣和Kappa系數(shù)法，對信息提取結(jié)果和測試區(qū)實際值進行對比分析. 經(jīng)過計算得知：采用歐幾里得“二指數(shù)法”和隨機森林分類器的地質(zhì)環(huán)境信息要素信息分類提取的精度為89%，Kappa系數(shù)為0.79，信息提取結(jié)果較好. 在確定測試區(qū)信息提取結(jié)果可信度水平之后，將上述方法提取信息結(jié)果和四類地質(zhì)環(huán)境要素合并，最終獲得研究區(qū)的地質(zhì)環(huán)境要素信息提取結(jié)果.

2.3 多時相InSAR疊加分析

礦產(chǎn)區(qū)泥石流、滑坡、崩塌、塌陷等地質(zhì)災(zāi)害解譯需要多時相InSAR遙感數(shù)據(jù)疊加，輔助高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)解譯［16］. 本次以GAMMA軟件為數(shù)據(jù)平臺，使用“二軌法”對獲取的數(shù)據(jù)進行差分干涉處理，獲取了采空塌陷的范圍和沉降速率，主要步驟如下［17］：

步驟一 從遙感影像中選取質(zhì)量較好的兩期影像，利用差分雷達干涉法生成主輔圖像干涉圖. 然后，去除干涉圖中平地效應(yīng)，將DEM數(shù)據(jù)進行相位轉(zhuǎn)換，獲得包含地形和地表變形信息的干涉條紋圖.

步驟二 利用主輔圖像干涉圖減去DEM數(shù)據(jù)相位轉(zhuǎn)換獲取的干涉條紋圖，并對差分干涉相位圖進行處理，提取地表形變變量，并將地表形變圖進行地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換.

步驟三 通過步驟一和步驟二處理，獲得干涉強度圖和干涉圖等，并將經(jīng)過差分干涉處理的圖件與高分辨率衛(wèi)星遙感影像解譯信息進行對比分析，獲得礦山區(qū)塌陷范圍的解譯信息.

3 結(jié)果及分析

3.1 礦山環(huán)境開采現(xiàn)狀解譯

3.1.1 采場 河南省礦山采場的開采面主要物質(zhì)成分包括：采掘礦物時剝離的泥土和夾雜的巖石碎屑. 因此礦山環(huán)境開采場的遙感影像外觀顏色主要是黃色和白色. 與普通廢石堆相比，礦山采場的紋理顯得更加復(fù)雜錯亂，黃色和白色之間常常分布著不規(guī)則的多邊形. 礦山開采面通常占地面積較大，由于采場附近植被破壞較嚴(yán)重，開采面影像邊界顯示得較清晰. 以上是礦山采場影像解譯的直接標(biāo)志（圖2）. 此外，采場遙感解譯還有一些間接標(biāo)志：①道路連接標(biāo)志. 通常采場面會和幾條道路連接，這些道路一般情況直通選礦廠或者廢棄石土堆積區(qū). ②開采設(shè)備標(biāo)志. 為了便于礦山開采，采場附近通常有相關(guān)配套的設(shè)備分布，例如碎石機和運輸車. ③位置標(biāo)志. 絕大部分的礦山開采面是分布在礦權(quán)邊界的內(nèi)部和周邊區(qū)域. ④紋理標(biāo)志. 分布的礦種不同，開采面的紋理也會有區(qū)別. 具體而言，金屬礦的開采面規(guī)模比較大，而且周圍有尾礦車、選礦場和選礦池；非金屬礦的開采面規(guī)模較小，影像的亮度和對比度都很高，可以與周圍地物形成鮮明的對比.

圖2 建筑石料用灰?guī)r礦露天采場解譯圖Fig.2 Interpretation of open-pit of limestone mine for building stone

3.1.2 中轉(zhuǎn)場地 河南省礦山中轉(zhuǎn)場地主要包括：礦石堆、選礦池/場和洗煤場. 中轉(zhuǎn)場通常用于礦石的精細選取和中轉(zhuǎn). 所以，為了便于原礦石加工原料和成品礦石的運輸，中轉(zhuǎn)場地需要分布在交通便捷的區(qū)域.選礦廠多位于地勢平坦處或沿山坡階梯式排列，常呈現(xiàn)工礦企業(yè)的影像特征，多呈亮白色，夾雜廠區(qū)道路、廠房的其他顏色條紋，多與尾礦庫相鄰近，其建筑大多為平房，即建筑規(guī)模較大的農(nóng)民住房（圖3）. 工業(yè)廣場以煤礦工業(yè)廣場為主. 煤礦一般位于地勢平坦的城鎮(zhèn)或村莊附近，一般大型煤礦分布在采煤主要城市，例如平頂山市城區(qū)及郊區(qū)，小型煤礦一般分布在鄉(xiāng)鎮(zhèn)或村莊附近，且有明顯道路通往.

圖3 鐵礦選礦廠及尾礦庫解譯圖Fig.3 Interpretation of iron ore dressing plant and tailings pond

3.1.3 固體廢棄物 河南省礦山固體廢棄物主要包括：尾礦庫、煤矸石和廢石渣堆、排土場. 尾礦庫常有積水或鏡面影紋特征，“尾壩”呈階梯狀逐級排列，庫內(nèi)尾砂顆粒均勻，不同于其他廢棄礦渣；尾砂呈淺淡色調(diào)，靠近“壩緣”的區(qū)域因為積水而呈深色調(diào)［1］；無植被或稀疏植被；常位于溝谷或山口處、采場周邊（圖4）.

圖4 黏土礦廢石渣堆解譯圖Fig.4 Interpretation of waste rock pile of clay mine

3.2 礦山地質(zhì)災(zāi)害的解譯

3.2.1 礦區(qū)泥石流 河南省礦山區(qū)的泥石流物質(zhì)主要是礦山廢棄物和礦渣流. 這種地質(zhì)災(zāi)害特征是：降雨達到臨界值后，徑流包裹著廢棄礦物和礦渣在溝谷匯集并傾瀉而下，對沿途的耕地、居民住宅及基礎(chǔ)設(shè)置造成嚴(yán)重破壞，最終廢棄物和礦渣會在溝口平坦寬闊的區(qū)域堆積. 整個過程周期較短，廢棄堆積物被徑流搬運后，難以從遙感影像上直接解譯判斷［15］. 因此，我們通過對泥石流源區(qū)和災(zāi)區(qū)的地形、地貌及水文特征進行解譯分析，獲得礦區(qū)泥石流的遙感解譯信息. 泥石流源區(qū)在影像上呈現(xiàn)勺狀、瓢狀或者漏斗狀. 坡體植被稀疏而且土層厚且松散，耕地面積較多，影像色調(diào)為淺灰色或者灰白色［1］. 泥石流承災(zāi)體通常是寬窄不一的溝壑、河段和干溝，承災(zāi)體彎曲段通常有灰白色調(diào)的堆積物，而且影像的結(jié)構(gòu)比較粗糙（如圖5所示）.

圖5 金礦區(qū)泥石流溝解譯圖Fig.5 Interpretation of debris flow ditch in gold mining area

3.2.2 滑坡 河南省礦區(qū)滑坡災(zāi)害是一種表生動力地質(zhì)現(xiàn)象. 礦山的開采對山體斜坡造成影響，受降雨誘發(fā)作用極易形成滑坡［16］. 遙感影像上滑坡災(zāi)害的標(biāo)志是：①滑坡體和周圍巖石一般是較深的色調(diào)，有植被覆蓋，結(jié)構(gòu)光滑，呈現(xiàn)條帶狀和塊狀分布. ②滑坡壁的遙感影像色調(diào)較淺，植被覆蓋率低，呈現(xiàn)灰白色的色調(diào).③滑坡側(cè)壁有碎屑松散堆積物，受雨水沖刷通常容易形成小的沖溝. ④滑坡后壁通常形成陡坎. 陡坎處于陰影區(qū)呈現(xiàn)暗色調(diào). 總之，滑坡體色調(diào)分布不均勻，以淺色調(diào)為主，內(nèi)部常有深色板塊或條帶分布（如圖6）.3.2.3 崩塌 河南省礦山崩塌一般發(fā)生在有節(jié)理和裂隙發(fā)育的堅硬巖石構(gòu)造區(qū)和有陡峭山坡或峽谷陡岸分布的區(qū)域［17］. 礦區(qū)崩塌主要的遙感解譯標(biāo)志是：①崩塌區(qū)整體標(biāo)志. 崩塌發(fā)育區(qū)常是陡峭的山坡，上陡下緩，崩塌體的堆積物分布在谷底或者斜坡平緩的地段. 地面坎坷不平，影像具有粗糙感，有時會出現(xiàn)巨大石塊的影像，崩塌輪廓線明顯. ②崩塌壁標(biāo)志. 崩塌壁的影像色調(diào)與巖性相關(guān)，周圍植被覆蓋率低，遙感影像多呈現(xiàn)淺色調(diào)或者灰白色. 崩塌壁上部的外圍，可見有張節(jié)理形成的裂縫影像. ③崩塌及崩塌群在遙感影像上的解譯標(biāo)志較明顯. 總而言之，平面形態(tài)通常為弧形、三角形、新月形等；崩塌壁遙感影像色調(diào)較淺，周圍植被覆蓋率低，坡腳處常見有倒石堆分布（如圖7）.

圖6 鋁土礦區(qū)滑坡解譯圖Fig.6 Interpretation of landslide in bauxite mining area

圖7 崩塌解譯圖Fig.7 Collapse interpretation

3.2.4 地面塌陷 河南省礦區(qū)地面塌陷通常是由礦層采空后頂部覆蓋巖體塌陷墜落而形成地面變形出現(xiàn)塌陷坑［18］. 在遙感影像上，礦區(qū)塌陷坑一般呈現(xiàn)深色或者深色間夾淺色的色調(diào). 地面塌陷的遙感影像解譯特征是指紋狀或條帶兼有斑點狀、外形類似圓形或者橢圓形的洼地（如圖8）. 本文中對塌陷區(qū)分布范圍的解譯是使用多時序InSAR和高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)疊加分析獲得的.

圖8 地面塌陷解譯圖Fig.8 Ground collapse interpretation

3.2.5 地裂縫 河南省采礦區(qū)的地裂縫主要是地面沉降裂縫. 這種裂縫是由于礦區(qū)地下水過度超采引起地面沉降，導(dǎo)致巖土體受力變形開裂，礦區(qū)出現(xiàn)地裂縫［18］. 在遙感影像圖上，地裂縫通常是表現(xiàn)出較暗色的線狀. 該線狀走向和區(qū)域耕地方向一致（礦區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中地下水超采現(xiàn)象更加嚴(yán)重），有平行排列狀也有折線狀. 此外，當(dāng)區(qū)域植被覆蓋度較低時地裂縫容易被識別，而在植被覆蓋率高的平原區(qū)，地裂縫則不易被識別（如圖9）.

圖9 地裂縫解譯圖Fig.9 Ground fissure interpretation

3.3 礦山地質(zhì)環(huán)境解譯結(jié)果分析

河南省礦山地質(zhì)環(huán)境信息提取表明，礦山地質(zhì)環(huán)境開采景觀主要分布于中西部，其次分布在北部及南部，東部豫東平原分布最少，集中分布于洛陽、鄭州、平頂山、三門峽、南陽、焦作、安陽、駐馬店、許昌、新鄉(xiāng)、信陽、鶴壁、濟源、商丘、濮陽等15個省轄市. 河南省礦山地質(zhì)環(huán)境開采現(xiàn)狀中，露天采場挖損破壞5696處，占總數(shù)的46.42%，面積33 078.72 hm2，占總面積的56.04%. 廢石渣堆、矸石山、排土場及尾礦庫等堆積破壞2608處，占總數(shù)的21.26%，面積8 290.80 hm2，占總面積的14.05%. 河南省礦山環(huán)境開采以露天采場為主，而礦山開采產(chǎn)生的固體廢棄堆放物帶來的地質(zhì)環(huán)境問題也不容小覷. 大量的排土場、廢石渣堆和尾礦庫造成地貌景觀破壞及土地資源損毀，影響生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量，同時部分固體廢棄物邊坡失穩(wěn)或成為泥石流的固體物質(zhì)補給源，形成滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害隱患.

礦山開采形成的露天采場、排土場規(guī)模較小，引發(fā)的崩塌、滑坡規(guī)模更小，受成像時間、解譯精度等制約，地質(zhì)災(zāi)害信息提取需要現(xiàn)場實地勘測，如陜州區(qū)一帶的黏土礦山，現(xiàn)場核查時，發(fā)現(xiàn)露天采場邊坡發(fā)育有滑，但遙感影片上難以解譯規(guī)模較小的滑坡. 河南省礦山地質(zhì)災(zāi)害主要為地面塌陷，遙感影像解譯信息提取地面塌陷地質(zhì)災(zāi)害21 處，面積2 562.95 hm2. 其中，商丘市4 處，面積1 617.89 hm2；平頂山市11 處，面積238.87 hm2；許昌市3處，面積74.3 hm2；新鄉(xiāng)市3處，面積631.91 hm2.

4 結(jié)論

本文采用遙感數(shù)據(jù)為2017年度1—8月高分一號、高分二號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，其中高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)84景；高分2號衛(wèi)星數(shù)據(jù)310景，InSAR數(shù)據(jù)和實地調(diào)查數(shù)據(jù)，使用ED2最優(yōu)分割參數(shù)法和二軌道差分干涉法，對研究區(qū)礦山環(huán)境開采現(xiàn)狀和礦山地質(zhì)災(zāi)害信息提取.

1）本文使用的方法相比傳統(tǒng)單一遙感數(shù)據(jù)解譯方法，可以提高區(qū)域礦山地質(zhì)環(huán)境信息提取精度. 野外現(xiàn)場核查4973處，驗證率37.40%，資料核查7512處，驗證率為56.49%，核查正確率80.86%.

2）采用InSAR數(shù)據(jù)輔助高分遙感衛(wèi)星影像解譯，可以從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度對區(qū)域礦山地質(zhì)環(huán)境進行全面解譯，并為礦山地質(zhì)環(huán)境動態(tài)監(jiān)測提供技術(shù)指導(dǎo).

3）礦山地質(zhì)環(huán)境解譯過程中，特殊環(huán)境下遙感影像識別精度不足，仍需要通過間接采樣和野外實測等途徑確認. 因此，遮擋環(huán)境下礦山地質(zhì)環(huán)境精細化遙感解譯成為后期研究的重點.