樂穎，夏元平，劉媛媛，錢文龍

(1.東華理工大學(xué) 測繪工程學(xué)院，南昌 330013；2.福州市勘測院，福州 350108)

0 引言

作為我國獨(dú)特的一種稀土礦，離子吸附型稀土礦具有儲量多、分布區(qū)域廣、種類豐富、用途廣等特點(diǎn)[1]。根據(jù)省第三環(huán)境保護(hù)督察組的反饋可知，贛州市證外稀土礦山的總數(shù)大約是證內(nèi)稀土礦總數(shù)的2.5倍，分別占據(jù)901座與355座，需要治理的礦山數(shù)量達(dá)到了522座，同時廢棄礦山的數(shù)量占據(jù)了很大比例。因此，針對稀土礦山的違法開采現(xiàn)象，如何實(shí)時準(zhǔn)確監(jiān)測開采是目前的研究熱點(diǎn)。

合成孔徑雷達(dá)差分干涉測量(differential interferometric synthetic aperture radar，DInSAR)是地表形變監(jiān)測、災(zāi)害監(jiān)測、變化監(jiān)測等諸多應(yīng)用領(lǐng)域重要信息的獲取手段[2-4]。國內(nèi)外部分學(xué)者對雷達(dá)變化監(jiān)測進(jìn)行了相關(guān)研究[5-6]，Kamila等[7]運(yùn)用DInSAR和時序短基線集差分干涉測量(smallbaseline subset-insar，SBAS-InSAR)技術(shù)反演研究區(qū)域完整的形變趨勢，并用水準(zhǔn)數(shù)據(jù)對結(jié)果進(jìn)行了評價；Xia等[8]提出了一種基于概率原理的方法，利用積分法和合成孔徑雷達(dá)干涉測量(interferometric synthetic aperture radar，InSAR)技術(shù)，成功反演了地下采空區(qū)的位置；馬威等[9]對比分析了基于InSAR相干系數(shù)圖與DInSAR對地表信息的提取效果，獲得連續(xù)變化開采區(qū)39處；何曙光等[10]提出了結(jié)合InSAR相干系數(shù)的差值方法對城市進(jìn)行變化監(jiān)測，并證明了該方法提取實(shí)驗區(qū)變化信息具有較高的準(zhǔn)確性。同時，國內(nèi)很多學(xué)者通過影像分類或建立明確的解譯標(biāo)志，從而研究分析礦產(chǎn)資源開采變化情況[11-14]。邵艷坡等[15]結(jié)合紋理與光譜信息進(jìn)行分類，結(jié)果表明,該分類方法用于定南縣稀土礦的總體精度為90.33%。岳建偉等[16]疊加分析遙感與矢量數(shù)據(jù)，能夠自動提取礦區(qū)違法開采信息。然而，高分辨率影像一般為光學(xué)影像，既受氣候環(huán)境的限制，又受觀測時間的影響，在夜間無法監(jiān)測。雷達(dá)數(shù)據(jù)具有全天時全天候的優(yōu)勢，不僅提供了反映地物特性的幅度信息和相位信息，還可以獲取稀土礦開采引起的地表形變信息。高分辨率影像和雷達(dá)數(shù)據(jù)具有較高的互補(bǔ)性，將二者結(jié)合起來進(jìn)行變化監(jiān)測具有廣泛的前景。

因此，本文結(jié)合雷達(dá)影像的強(qiáng)度信息和光學(xué)影像的光譜信息進(jìn)行變化監(jiān)測，并借助已有礦權(quán)信息在光學(xué)影像上對疑似非法開采區(qū)域進(jìn)行圈定，最后根據(jù)地表形變信息和相干性系數(shù)圖動態(tài)監(jiān)測疑似非法開采區(qū)域在2015—2020年間的開采變化情況。該研究揭示了在稀土礦山開采監(jiān)測中將雷達(dá)影像和光學(xué)影像相結(jié)合進(jìn)行非法開采識別的能力，同時能夠給礦山管理部門治理礦山周邊環(huán)境提供決策依據(jù)。

1 研究方法

1.1 基于相干性系數(shù)的 DInSAR 地表形變信息提取方法

利用干涉相干性分析可以提取地表覆蓋的變化信息，借助二次差分方法從干涉相位圖中去除地形及其他因素的影響，從而達(dá)到提取形變信息的目的，該方法被稱為DInSAR技術(shù)[17-18]。

在DInSAR處理過程中考慮相干系數(shù)可以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性[19]，相干系數(shù)γ能夠直接反映出影像之間的相干性指標(biāo)[20]。

1.2 基于單波段比值法的遙感變化監(jiān)測

圖像比值法是遙感圖像處理過程中最常用的方法之一，就是將不同波段或波段組合所對應(yīng)的像元灰度值進(jìn)行比值運(yùn)算，是對兩景影像做除法的變化監(jiān)測方法。其基本思想是：通過比值運(yùn)算計算待檢測影像中每個像元在不同時相亮度值的比值，然后根據(jù)結(jié)果繪制出比值圖像。檢測原理如式(1)所示[21]。

(1)

式中：Ratio表示所需的影像變化監(jiān)測結(jié)果；pwr1和pwr2分別是兩個時相影像。若待影像中地類在兩個時相未發(fā)生變化，其灰度值往往大致相同；若地物類別發(fā)生了改變，其灰度值也隨之發(fā)生變化。因此，通過分析比值影像上地類變化區(qū)域的灰度值與背景值之間的差異，然后對比值結(jié)果進(jìn)行一定的處理，最終可獲得研究區(qū)域內(nèi)地物發(fā)生變化的信息。

1.3 結(jié)合光學(xué)和雷達(dá)影像的稀土礦非法開采識別方法

根據(jù)以上理論，本文提出一種結(jié)合SAR與光學(xué)遙感的疑似稀土礦非法開采情況識別方法，具體流程如圖1所示。根據(jù)雷達(dá)影像的強(qiáng)度信息和光學(xué)影像的光譜信息，將贛州市定南縣作為研究區(qū)域，對離子型吸附型稀土礦的開采情況進(jìn)行變化監(jiān)測。本文變化監(jiān)測結(jié)果可通過虛警率(false alarm，F(xiàn)A)、總體錯誤率(overall error，TE)、總體準(zhǔn)確率(overall accuracy，OA)和Kappa系數(shù)進(jìn)行精度評價[22]。具體操作步驟如下。

步驟1：分別對SAR和光學(xué)遙感影像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。雷達(dá)影像經(jīng)過影像配準(zhǔn)、濾波、地理編碼和輻射定標(biāo)可得到強(qiáng)度圖，再利用基于相干性系數(shù)的 DInSAR 地表形變信息提取方法得到相干性系數(shù)圖和形變干涉圖。光學(xué)影像需經(jīng)過大氣校正、重采樣、波段合成、影像鑲嵌和裁剪等數(shù)據(jù)預(yù)處理，并對其進(jìn)行真彩色圖像增強(qiáng)。

步驟2：對同一年份的兩景影像，根據(jù)雷達(dá)影像的強(qiáng)度信息和光學(xué)影像的光譜信息，分別進(jìn)行基于單波段比值法的遙感變化監(jiān)測，并對差異圖進(jìn)行真彩色合成。

步驟3：依據(jù)變化標(biāo)準(zhǔn)判斷出可能變化區(qū)域。若在兩個變化監(jiān)測結(jié)果中都未變化，該區(qū)域沒變化；當(dāng)在雷達(dá)變化監(jiān)測結(jié)果圖上變化而光學(xué)變化監(jiān)測結(jié)果影像上不變，則該區(qū)域沒變化；只有當(dāng)雷達(dá)變化監(jiān)測結(jié)果圖變化，光學(xué)變化監(jiān)測結(jié)果影像也變化才能說明該區(qū)域發(fā)生了變化。

步驟4：識別出開采區(qū)域。通過上一步的變化監(jiān)測結(jié)果可以得到研究區(qū)域內(nèi)的變化區(qū)域，結(jié)合礦區(qū)典型地物(沉淀池、稀土礦采場、礦山建筑和引水管道等)和形變干涉圖判斷是否為稀土礦開采變化區(qū)域，借助已有礦權(quán)信息圈定疑似非法開采區(qū)域。

步驟5：結(jié)合形變圖和相干系數(shù)圖對比分析圈定區(qū)域的稀土礦非法開采情況，探究相干性系數(shù)和地物之間的關(guān)系。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究區(qū)域概況

贛州市地處江西省南部，占據(jù)整個江西省總面積的23.6%，是中國重要的“稀土王國”[23]。定南縣作為贛州市內(nèi)離子型稀土主產(chǎn)縣之一，位于114°47′49″E～115°22′48″E，24°33′37″N～25°03′21″N，地處南嶺與武夷成礦帶的中間部位，擁有得天獨(dú)厚的成礦條件。定南縣全縣總面積達(dá)到1 321 km2，礦產(chǎn)資源非常豐富，其中包含了木子山、甲子背、長坑尾等11個稀土礦區(qū)。近幾年以來，定南縣稀土礦存在違法開采現(xiàn)象，累積了大量的礦山環(huán)境問題。因此，為了幫助當(dāng)?shù)貙?shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和恢復(fù)生態(tài)功能，精確、可靠地識別非法開采區(qū)域顯得尤為重要。

2.2 數(shù)據(jù)處理

光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)本文使用了分辨率為10 m的哨兵2號數(shù)據(jù)，可在歐空局官網(wǎng)(https：//scihub.copernicus.eu/)免費(fèi)下載。哨兵2號是高分辨率多光譜成像衛(wèi)星，從可見光和近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率，用于陸地監(jiān)測，可提供植被、土壤和水覆蓋、內(nèi)陸水路及海岸區(qū)域等圖像，還可用于緊急救援服務(wù)[24]。由于數(shù)據(jù)質(zhì)量和資源的限制，選取了2017—2020年10月份的8景影像。首先需要對影像進(jìn)行預(yù)處理，可根據(jù)不同地物在光學(xué)影像上表現(xiàn)的顏色、大小、形狀等建立解譯標(biāo)志。

由于雷達(dá)數(shù)據(jù)與光學(xué)影像不同，屬于主動遙感，影像包含的是振幅、相位和極化等多種信息。本文使用的雷達(dá)影像數(shù)據(jù)為C波段Sentinel-1A衛(wèi)星的SLC數(shù)據(jù)，分辨率為30 m。為了探尋地表形變與稀土礦區(qū)開采之間的關(guān)系，選擇了時間跨度為2015—2020年的影像數(shù)據(jù)，具體的雷達(dá)影像數(shù)據(jù)基本參數(shù)如表1所示。雷達(dá)數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后可得到強(qiáng)度圖，1)雷達(dá)影像變化監(jiān)測。一般的變化監(jiān)測方法只考慮處理兩幅SAR圖像，忽略了這些SAR圖像的相位信息。作為一個相干成像系統(tǒng)，SAR具有更多的潛力，其相位信息應(yīng)該被挖掘出來[25]。應(yīng)用比值法將每一年的主影像與副影像做除法運(yùn)算，可得到2015—2020年間的比值結(jié)果。圖2是以疑似非法開采區(qū)域C為例的比值結(jié)果，圖中的深紅色區(qū)域為可能減少的信息，深綠色區(qū)域為可能增加的信息。由于地物在兩景影像之間有所變化，從而造成該區(qū)域在兩個時相的SAR影像的強(qiáng)度有所差異，同時由于地物的散射單元結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，使得其兩個時相的SAR影像相干性較弱，因此，導(dǎo)致了該區(qū)域的比值法結(jié)果圖和相干性系數(shù)圖發(fā)生變化。

表1 雷達(dá)影像數(shù)據(jù)的基本參數(shù)

其包含了地面分辨元的雷達(dá)后向散射強(qiáng)度信息，然后對強(qiáng)度圖進(jìn)行比值運(yùn)算，即將后一時相的強(qiáng)度圖與前一時相的強(qiáng)度圖進(jìn)行比值。最后，對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行DInSAR處理獲得相干性系數(shù)圖和形變圖。相干性系數(shù)圖反映了兩景影像之間的相干性程度，形變干涉圖可反映出地表形變信息，為后續(xù)分析提供參考。

3 實(shí)驗結(jié)果分析

3.1 變化監(jiān)測結(jié)果與分析

開采行為會造成地物類型發(fā)生改變，因此這部分區(qū)域在SAR影像上的灰度值會產(chǎn)生較為明顯的變化。由于雷達(dá)影像的幾何畸變、斑點(diǎn)噪聲同樣會在變化監(jiān)測結(jié)果中顯示出來，前者是由于雷達(dá)成像時角度變化造成的，后者是由一個分辨單元內(nèi)各個散射點(diǎn)相干回波之間的干涉效應(yīng)引起的，但是這兩類變化并不屬于真實(shí)的稀土礦區(qū)開采變化，對于變化結(jié)果的準(zhǔn)確性有很大影響。本文考慮到這兩個因素在光學(xué)遙感影像上并不會發(fā)生變化，故采用雷達(dá)影像與光學(xué)遙感影像相結(jié)合的方法，對比分析那些雷達(dá)成像時幾何畸變和斑點(diǎn)噪聲引起的變化，最終剔除這些因素的影響。

2)光學(xué)影像變化監(jiān)測。對于光學(xué)影像的動態(tài)變化監(jiān)測，大部分研究都需要進(jìn)行地物分類，但是中低分辨率遙感影像的分類精度并不高。由于同一地物的光譜特征相同，不同地物的光譜特征有所差異，因此，可以根據(jù)比值法對光學(xué)遙感影像進(jìn)行變化監(jiān)測，疑似非法開采區(qū)域C在2017—2020年間的光學(xué)遙感影像如圖3所示。將變化監(jiān)測結(jié)果與兩景影像進(jìn)行真彩色合成能夠更好地分析變化區(qū)域，其中圖3中的藍(lán)色區(qū)域為可能減少的信息，黃色區(qū)域為可能增加的信息。在圖3中可以看到，疑似非法開采區(qū)域C內(nèi)具有沉淀池這一稀土礦山的典型地物，且在每一時期的影像上都發(fā)生了不同程度的變化，則可以證明該區(qū)域確實(shí)進(jìn)行了開采活動。圖4為疑似非法開采區(qū)域C在2017—2018年、2018—2019年、2019—2020年和2017—2020年的變化情況。

3)變化監(jiān)測結(jié)果分析。在不受外界因素干擾的情況下，選取合適的遙感數(shù)據(jù)類型和時相，可以發(fā)現(xiàn)一些非法開采行為。由于雷達(dá)影像和光學(xué)影像自身的成像特點(diǎn)，對變化監(jiān)測都會產(chǎn)生一定的影響，導(dǎo)致出現(xiàn)誤檢的情況。因此，可以充分利用兩種數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性進(jìn)行變化監(jiān)測，從而彌補(bǔ)光學(xué)影像受天氣影響導(dǎo)致的局限性和改善雷達(dá)影像在幾何畸變和斑點(diǎn)噪聲區(qū)域的檢測結(jié)果，開展雷達(dá)數(shù)據(jù)和光學(xué)影像在稀土礦山監(jiān)測的應(yīng)用研究。當(dāng)僅在雷達(dá)變化監(jiān)測和光學(xué)變化監(jiān)測其中一個結(jié)果中出現(xiàn)變化而在另一個變化監(jiān)測結(jié)果中表現(xiàn)未變化時，則判定該區(qū)域沒變化；只有當(dāng)雷達(dá)變化監(jiān)測結(jié)果圖變化，光學(xué)變化監(jiān)測結(jié)果影像也變化才能說明該區(qū)域發(fā)生了變化，變化監(jiān)測精度評價如表2所示。相較于雷達(dá)影像變化監(jiān)測和光學(xué)影像變化監(jiān)測，本文方法的準(zhǔn)確率分別提高了11.6%和4.46%，虛警率分別降低了38.24%和23.53%。結(jié)果表明，和單一影像相比，本文提出的結(jié)合雷達(dá)和光學(xué)影像的變化監(jiān)測方法結(jié)果更準(zhǔn)確，利用遙感技術(shù)在研究區(qū)開展礦業(yè)活動開采識別動態(tài)監(jiān)測是行之有效的。

表2 變化監(jiān)測精度評價

要判斷變化區(qū)域是否是由稀土礦開采引起的，可以根據(jù)稀土礦山開采的典型地物建立解譯標(biāo)志。開采的典型地物中比較容易判讀的地物為沉淀池和浸礦池，也就是用來沉淀稀土的池子，主要集中在礦區(qū)旁邊，形狀為規(guī)則的圓形或長方形。通過對雷達(dá)影像和光學(xué)影像變化監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行分析，并結(jié)合稀土礦山解譯標(biāo)志和礦權(quán)范圍進(jìn)行目視解譯，圈定了9個疑似非法開采區(qū)域，疑似違法圖斑圈定結(jié)果如圖5所示，并以疑似非法開采區(qū)域C為例說明本文方法的有效性。圖6依次為圖5圈定的9個疑似非法開采區(qū)域在2017—2020年間變化監(jiān)測結(jié)果真彩色合成圖，變化監(jiān)測結(jié)果中紅色、綠色和藍(lán)色分別代表疑似非法開采區(qū)域在2017、2018和2019年間的變化情況。

3.2 干涉相干性分析

相干圖表示的是兩幅影像的相關(guān)性，是最常用的相位質(zhì)量圖，也是最直觀的質(zhì)量評價圖。將光學(xué)遙感影像與雷達(dá)相干性系數(shù)圖進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，二者具有較高的一致性。在這幾個干涉對中，失相干區(qū)域多為植被覆蓋區(qū)域，相干性高區(qū)域多為具有穩(wěn)定地物的區(qū)域。因此，不同地物在相干性系數(shù)圖上表現(xiàn)出不同的系數(shù)值，且相干系數(shù)高低可排序為：建筑物>裸地>植被。在研究區(qū)域的相干系數(shù)圖中，由于城市區(qū)域地物目標(biāo)和裸地具有較高的穩(wěn)定性，因此表現(xiàn)出相干性非常高；與此相比，林地、農(nóng)田等地物覆蓋區(qū)域，相干性較低，色調(diào)以藍(lán)綠色為主；在水體等低散射回波地物區(qū)域，則表現(xiàn)為黑色區(qū)域。

本文通過對比疑似非法開采區(qū)域于2015—2020年間相干系數(shù)圖的變化，來探究開采區(qū)域與相干性之間的關(guān)系。本文研究區(qū)域整體相干性系數(shù)范圍在0.37～0.71之間，具體如圖7所示。通過該圖可以看出，這幾處疑似非法開采區(qū)域相干性系數(shù)變化趨勢具有較高的一致性，進(jìn)一步證實(shí)了這些區(qū)域進(jìn)行了開采活動。

3.3 地表形變干涉結(jié)果與分析

經(jīng)過信號采集與數(shù)據(jù)處理，SAR影像的每一像素既包含地面分辨元的雷達(dá)后向散射強(qiáng)度信息，也包含與斜距有關(guān)的相位信息，將覆蓋同一地區(qū)的兩幅SAR影像對應(yīng)像素的相位值進(jìn)行差分，便可得到一個一次差分相位圖，也就是干涉相位圖。通過對12景覆蓋研究區(qū)的SAR影像數(shù)據(jù)進(jìn)行DInSAR處理，借助相干系數(shù)閾值獲取相干性高的像元，并將其作為軌道精煉的控制點(diǎn)引入后續(xù)的處理中，最終可得到贛州市定南縣在2015—2020年的地表形變信息。本文通過對比9個疑似非法開采區(qū)域在形變圖中的變化，圈定了9個疑似非法開采區(qū)域于2015—2020年間的地表形變變化信息(圖8)。通過該圖可以看出，這幾處疑似非法開采區(qū)域地表形變趨勢具有較高的一致性，稀土礦的開采能夠引起緩慢的地表形變，其變化范圍為-25～15 mm。

4 結(jié)束語

本文在稀土礦非法開采識別過程中，結(jié)合SAR和光學(xué)遙感影像的特性，給出了一種可更有效識別疑似非法開采區(qū)域的方法。該方法綜合利用了Sentinel系列影像的相干性系數(shù)、強(qiáng)度信息、形變信息和光譜信息等因素，對雷達(dá)和光學(xué)影像分別進(jìn)行變化監(jiān)測確定變化區(qū)域，并依據(jù)礦區(qū)典型地物、變化標(biāo)準(zhǔn)和已有礦權(quán)信息圈定疑似非法開采區(qū)域。相較于僅用單一影像進(jìn)行礦區(qū)非法開采識別，結(jié)合SAR和光學(xué)遙感的疑似非法開采情況識別效果更優(yōu)。

本文以贛州市定南縣的稀土礦區(qū)為例進(jìn)行實(shí)驗，得到以下結(jié)論。

1)結(jié)合SAR和光學(xué)遙感的稀土礦疑似非法開采情況識別方法充分利用兩種數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性，不僅彌補(bǔ)了光學(xué)影像受天氣影響的局限性，也改善了雷達(dá)影像的幾何畸變和斑點(diǎn)噪聲區(qū)域的檢測結(jié)果。

2)相較于雷達(dá)影像變化監(jiān)測和光學(xué)影像變化監(jiān)測，本文方法的準(zhǔn)確率分別提高了11.6%和4.46%，虛警率分別降低了38.24%和23.53%，可更準(zhǔn)確識別出疑似稀土礦開采區(qū)域。

3)疑似稀土礦開采區(qū)域在相干系數(shù)圖和地表形變圖中的變化趨勢具有較高一致性，相干性系數(shù)和地表形變范圍分別在0.37～0.71和-25～15 mm之間。

本文揭示了雷達(dá)影像和光學(xué)影像相結(jié)合在稀土礦山開采監(jiān)測中的疑似非法開采情況識別能力，同時能夠給礦政管理部門治理礦山周邊環(huán)境、制定礦產(chǎn)資源分配和確定礦產(chǎn)資源開發(fā)秩序等提供決策依據(jù)和技術(shù)支持。然而，本文采用的影像數(shù)據(jù)分辨率有限，未來可在本文基礎(chǔ)上使用高分辨率影像進(jìn)行下一步的研究。