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        基于Ar c GIS的礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測方法

        2021-12-27 02:32:20陳宗玥
        經(jīng)緯天地 2021年5期
        關(guān)鍵詞:灰度濾波像素

        陳宗玥

        (浙江省工程物探勘察設(shè)計(jì)院有限公司,浙江 杭州 310000)

        0.引言

        礦產(chǎn)資源是現(xiàn)代生產(chǎn)中的基礎(chǔ)材料,對(duì)我國各行各業(yè)發(fā)展都起到了重要作用。然而,礦產(chǎn)資源作為自然資源的一部分,其開采活動(dòng)必然帶來對(duì)礦山地區(qū)整體生態(tài)環(huán)境的破壞。將廢棄礦采開采出去,就會(huì)形成采空區(qū),而采空區(qū)表現(xiàn)在地表,就會(huì)形成礦山開采沉陷區(qū)[1]。地表沉陷會(huì)嚴(yán)重破壞地表環(huán)境,最終形成地質(zhì)災(zāi)害,影響礦區(qū)正常的生產(chǎn)生活。在此背景下,對(duì)礦山開采沉陷區(qū)進(jìn)行遙感變化監(jiān)測,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        關(guān)于沉陷區(qū)的監(jiān)測問題研究有很多。例如,文獻(xiàn)[3]中汪潔等人利用RS和GIS技術(shù)獲取2016年和2017年關(guān)于浙江省礦山衛(wèi)星遙感圖像,以此為依據(jù),通過圖像分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦山地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測。麥霞梅[7]等人通過高分二號(hào)衛(wèi)星獲取高分辨率礦區(qū)影像,并提取其中土壤含水量與光譜特征數(shù)據(jù),以此實(shí)現(xiàn)煤塌陷地土壤含水量分布狀況監(jiān)測。麻源源[8]等人針對(duì)天津地區(qū)多處出現(xiàn)地面沉降問題,利用永久散射體干涉測量技術(shù)(PS-InSAR)進(jìn)行監(jiān)測,以此得出2004~2008年時(shí)間序列地面沉降演變特征,繪制沉降速率分布圖。

        基于前人研究經(jīng)驗(yàn),本研究借助ArcGIS平臺(tái),提出一種礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測方法[2]。該方法首先采集礦山開采沉陷區(qū)的遙感影像,接著進(jìn)行圖像預(yù)處理,提取圖像特征,通過分類器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)沉陷區(qū)識(shí)別,最后按照時(shí)間序列排列圖像,生成時(shí)空特征圖,以此分析礦山開采沉陷遙感變化規(guī)律[4]。本研究旨在為礦山沉陷區(qū)治理提供可靠的依據(jù)。

        1.礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測方法研究

        礦山被開采后,原有的位置會(huì)空下來,空下來的空間被稱為采空區(qū)。采空區(qū)的出現(xiàn)是導(dǎo)致地表沉陷問題的直接原因。當(dāng)采空區(qū)失去礦石的支撐后,為了維持該位置原有地應(yīng)力的平衡,應(yīng)力會(huì)重新分布,從而連帶巖石發(fā)生位移,導(dǎo)致沉陷事故的發(fā)生[5]。沉陷問題的出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致地表環(huán)境受到嚴(yán)重破壞,如,土地破壞、植被退化、水污染、地面建筑坍塌等。基于此,為避免開采沉陷問題帶來的安全事故以及為沉陷區(qū)治理提供可靠依據(jù),進(jìn)行基于ArcGIS的礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測方法研究。

        1.1 礦山開采沉陷區(qū)遙感圖像采集

        遙感圖像采集是礦山開采沉陷區(qū)變化監(jiān)測的首要環(huán)節(jié),后續(xù)分析都是在采集到的遙感圖像的基礎(chǔ)上進(jìn)行操作。遙感圖像系統(tǒng)主要由三部分組成,即載體裝置、采集設(shè)備以及地面控制中心[6]。

        (1)載體即搭載采集設(shè)備的裝置,一般分為三類:地面遙感、航空遙感、航天遙感,分別以地面上可移動(dòng)裝置、航空器、航天器作為載體。

        (2)采集設(shè)備即圖像拍攝設(shè)備,是遙感系統(tǒng)當(dāng)中的核心,其選擇采集設(shè)備類型的不同,采集到圖像類型也不同,后續(xù)處理方法也會(huì)存在差異[7]。采集設(shè)備與遙感圖像對(duì)應(yīng)關(guān)系(如表1所示):

        表1 采集設(shè)備與遙感圖像對(duì)應(yīng)關(guān)系表

        (3)地面控制中心即中央控制基站,對(duì)整個(gè)遙感圖像采集起到控制作用。

        在本研究中,以無人機(jī)為載體,以光學(xué)鏡頭為采集設(shè)備,搭建遙感系統(tǒng),采集礦山開采沉陷區(qū)圖像。采集過程如下:

        步驟1:遙感系統(tǒng)啟動(dòng),并初始化。

        步驟2:設(shè)置光學(xué)鏡頭與無人機(jī)初始化參數(shù)。

        步驟3:設(shè)置采集窗口和圖像參數(shù)、幀狀態(tài)。

        步驟4:采集一幀或多幀圖像數(shù)據(jù)。

        步驟5:判斷采集是否完成。若采集完成,則進(jìn)行一次數(shù)據(jù)保存,等待進(jìn)行下一步處理;反之,則繼續(xù)進(jìn)行圖像采集,直至完成采集任務(wù)。

        步驟6:關(guān)閉遙感系統(tǒng)。

        1.2 遙感圖像預(yù)處理

        ArcGIS是遙感圖像處理過程中最常用的處理工具,集圖像處理、圖像元素添加與刪除、圖像增強(qiáng)、圖像顯示等多方面于一體,功能十分強(qiáng)大。其圖像處理過程如下:

        步驟1:啟動(dòng)ArcGIS。

        步驟2:打開菜單中的文件,啟動(dòng)“打開”對(duì)話框,在對(duì)話框中選擇需要打開的圖像文檔。

        步驟3:點(diǎn)擊不同的功能鍵,進(jìn)行圖像預(yù)處理。

        以ArcGIS為依托,在遙感圖像采集之后,為提高其質(zhì)量,需對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理,具體包括三個(gè)方面。下面針對(duì)這三個(gè)處理過程進(jìn)行具體分析。

        1.2.1 遙感圖像灰度化

        初始遙感圖像為彩色圖像,而彩色所包含的信息量較大,干擾信息很多,因此,為降低色彩對(duì)圖像的干擾,首先需要將彩色遙感圖像進(jìn)行灰度化處理。處理方式有四種,分別如公式(1)、公式(2)、公式(3)、公式(4)所示:

        (1)分量法

        式(1)中,R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)為彩色遙感圖像中像素(i,j)的色彩分量。

        (2)最大值法

        (3)平均值法

        (4)加權(quán)平均法

        1.2.2 遙感圖像濾波

        受到采集環(huán)境如,光照、云層、污染物等影響,采集到的遙感圖像中存在很多噪聲點(diǎn),會(huì)形成干擾信息,因此,需要對(duì)灰度遙感圖像進(jìn)行濾波處理。在這里通過一種改進(jìn)后的自適應(yīng)中值濾波算法進(jìn)行遙感圖像處理。

        中值濾波是一種以中值代替原有像素值實(shí)現(xiàn)噪聲點(diǎn)去除的方法,原理如公式(5)所示:

        式(5)中,P(i,j)為濾波模板中心點(diǎn)的濾波值;x i,()

        j為圖像的灰度值;S為濾波模板所有鄰域像素集合。

        自適應(yīng)中值濾波是上述基礎(chǔ)中值濾波的改進(jìn)和優(yōu)化,即根據(jù)計(jì)算的中值來自適應(yīng)調(diào)節(jié)濾波模板,如公式(6)所示:

        式(6)中,Gmid為中值;Gmin、Gmax為濾波模板內(nèi)的最小值和最大值;S為濾波模板。

        然而,Gmid也是根據(jù)原有濾波模板計(jì)算出來的,因此難以避免地也會(huì)受到噪聲干擾。為此,在這里通過計(jì)算Gmax和Gmin之間的極值平均值G來代替Gmid,與圖像中像素點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比。極值平均值G計(jì)算方法如公式(7)所示:

        利用得到的G進(jìn)行異常點(diǎn)檢測,如公式(8)所示:

        式(8)中,G x,()

        y為圖像像素點(diǎn)。

        異常點(diǎn)由噪聲點(diǎn)和邊緣點(diǎn)組成,然后根據(jù)公式(9),從異常點(diǎn)中分離出噪聲點(diǎn)。

        1.2.3 遙感圖像增強(qiáng)

        為了使得特征顯示更加明顯,需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。在這里通過最小灰度分辨率直方圖均衡來進(jìn)行增強(qiáng),原理是分別對(duì)高頻灰度像素和低頻灰度像素進(jìn)行限制和增加拉伸處理。具體過程如下:

        步驟1:計(jì)算各像素的局部方差和均值差。如公式(10)、公式(11)所示:

        式(11)中,n為像素點(diǎn)數(shù)量;為領(lǐng)域均值;Y(i,j)為點(diǎn)(i,j)出的灰度值;Y(s,t)為點(diǎn)(s,t)出的灰度值。

        步驟2:計(jì)算廣義直方圖,計(jì)算公式如公式(12)所示:

        式(12)中,N、M分別為圖像行、列數(shù);f(i,j,k)為直方圖;k為灰度級(jí)。

        步驟3:計(jì)算累積直方圖P(k)。如公式(13)所示:

        步驟4:計(jì)算各灰度級(jí)的映射map(k)。

        步驟5:得到增強(qiáng)后的遙感圖像。如公式(14)所示:

        1.3 基于深度學(xué)習(xí)的沉陷區(qū)識(shí)別與監(jiān)測

        預(yù)處理好遙感圖像后,進(jìn)入目標(biāo)識(shí)別環(huán)節(jié),即從遙感圖像中識(shí)別出沉陷區(qū),然后劃分范圍,統(tǒng)計(jì)面積,最后按照時(shí)間規(guī)律,實(shí)現(xiàn)礦山開采沉陷區(qū)動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測。在這里礦山開采沉陷區(qū)識(shí)別采用深度學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)也被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中分為多個(gè)分支結(jié)構(gòu),在這里選擇其中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將特征提取和分類識(shí)別集于一體,節(jié)省了特征提取的環(huán)節(jié),效率更高。

        基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沉陷區(qū)識(shí)別與監(jiān)測基本流程如下:

        步驟1:輸入預(yù)處理好的礦山開采沉陷區(qū)遙感圖像。

        步驟2:使圖像進(jìn)入卷積層,通過卷積核獲取圖像特征信息。卷積公式如公式(15)所示:

        步驟3:特征圖像進(jìn)行池化,聚合圖像中不同位置的特征;

        步驟4:重復(fù)上述步驟2和步驟3。

        步驟5:進(jìn)入全連接層,進(jìn)行分類,給出識(shí)別結(jié)果。

        步驟6:進(jìn)入輸出層,通過Soft Max得出樣本屬于不同事物類型的概率分布情況。

        步驟7:重復(fù)上述過程,處理每隔一段時(shí)間內(nèi)采集的礦山開采沉陷區(qū)遙感圖像,然后按照時(shí)間序列分析其變化規(guī)律,完成遙感變化監(jiān)測。

        2.實(shí)例分析

        2.1 研究區(qū)概況

        某地區(qū)礦區(qū)經(jīng)過多年開采,嚴(yán)重破壞了地質(zhì)環(huán)境,沉陷問題日益嚴(yán)重。為此,利用所研究的方法對(duì)該地區(qū)進(jìn)行礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測。研究區(qū)概況(如圖1所示):

        圖1 研究區(qū)示意圖

        圖1中,A區(qū)域?yàn)槌料菁袇^(qū)域,選擇該地區(qū)作為對(duì)象,采集2017~2019年的遙感圖像,進(jìn)行礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測。

        2.2 遙感圖像采集工具選型

        選擇T650六翼無人機(jī)搭載DMC-ZS110GKS攝像機(jī)構(gòu)建遙感采集系統(tǒng)(如圖2所示):

        圖2 遙感圖像采集示意圖

        2.2.1 DMC-ZS110GKS攝像機(jī)功能特征

        (1)機(jī)身規(guī)格1240mm×71.1mm×597mm,重量509g,其尺寸和重量都較小。

        育秧節(jié)省秧田。機(jī)械插秧采用的是毯狀秧苗,播種密度大,育秧面積集中,節(jié)省育苗用秧田。育苗用秧田與大田比例達(dá)1:70-90,秧田利用率比常規(guī)育秧提高5-10倍,可大幅度節(jié)約耕地,增加農(nóng)民收入。

        (2)基于先進(jìn)的AI人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)追蹤,時(shí)刻聚焦拍攝目標(biāo)。

        (3)搭載Exmor CMOS影像傳感器,實(shí)現(xiàn)高感光度與優(yōu)良的色彩還原能力。

        (4)雙重降噪與模數(shù)轉(zhuǎn)換器,獲得2020萬有效像素,即使在亮度不足的情況下,也能拍攝出清晰的照片。

        2.2.2 T650六翼無人機(jī)飛行參數(shù)如下:

        (1)對(duì)角軸距(多旋翼):605mm(不含槳,降落模式)。

        (2)最大爬升速度:P模式/A模式5m/s;S模式6m/s。(3)最大下降速度:垂直4m/s;斜下降4-9m/s。(4)最大航高:普通槳2500m;高原槳5000m。(5)懸停精度:垂直±0.5m;水平±1.5m。

        (6)續(xù)航時(shí)間:27min(使用Zenmuse X4S)。(7)抗風(fēng)能力:10m/s。

        2.3 沉陷區(qū)遙感圖像識(shí)別

        卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別結(jié)果(如圖3—圖5所示):

        圖3 2017年沉陷區(qū)示意圖

        圖5 2019年沉陷區(qū)示意圖

        圖4 2018年沉陷區(qū)示意圖

        2.4 沉陷區(qū)面積統(tǒng)計(jì)

        統(tǒng)計(jì)圖3—圖5中沉陷區(qū)面積,結(jié)果(如表2所示):

        表2 沉陷區(qū)面積變化表

        2.5 結(jié)論分析

        結(jié)合圖3—圖5以及表2可以看出:研究區(qū)的沉陷區(qū)域逐漸擴(kuò)大,尤其在2019年,沉陷區(qū)增長速度較前兩年擴(kuò)大速度加快,逐漸威脅周圍的農(nóng)田和植被,亟待進(jìn)行治理。

        3.結(jié)束語

        綜上所述,為滿足人們生產(chǎn)、生活的需要,礦山開采是一種必要活動(dòng),但是礦產(chǎn)資源的開采必然帶來周圍環(huán)境的破壞,沉陷區(qū)的出現(xiàn)就是其中一種常見現(xiàn)象。沉陷區(qū)會(huì)破壞周圍土地環(huán)境,破壞地表建筑穩(wěn)定性。在此背景下,為更好地治理沉陷區(qū),進(jìn)行基于ArcGIS的礦山開采沉陷遙感變化監(jiān)測方法研究。該研究最后進(jìn)行實(shí)例測試,證明了所研究方法的有效性。然而,本研究在實(shí)例測試部分,僅對(duì)三年沉陷區(qū)變化情況進(jìn)行研究,研究數(shù)據(jù)較少,因此有待進(jìn)一步擴(kuò)展分析。

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