權(quán)臺煤礦塌陷區(qū)變化趨勢研究

王艷 滿忠水

摘 要：該文采用SPOT不同時相的數(shù)字遙感圖像，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，首先對數(shù)據(jù)經(jīng)過常規(guī)的處理，然后在ENVI的Classifier模塊對圖像進(jìn)行了監(jiān)督分類，在充分分析塌陷區(qū)特征、領(lǐng)域知識、遙感影像特征等基礎(chǔ)上，采用人機交互式解譯，目視解譯，提取出了采煤塌陷區(qū)信息并進(jìn)行分析權(quán)臺煤礦塌陷區(qū)變化趨勢。

關(guān)鍵詞：塌陷區(qū) 數(shù)字遙感圖像 變化趨勢

中圖分類號：S157.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）02（c）-0053-02

隨著人類活動對環(huán)境變化的影響，由此引起的土地利用變化備受關(guān)注。徐州權(quán)臺煤礦附近地區(qū)因受到煤礦開采的影響形成規(guī)模較大的煤礦塌陷地，要掌握塌陷地隨開采活動的擴展規(guī)律、塌陷區(qū)面積、破壞程度、積水區(qū)范圍等數(shù)據(jù)資料，遙感圖像能快速、周期性地提供塌陷區(qū)的大量有關(guān)信息[1]。將GIS用于遙感圖像處理領(lǐng)域，充分應(yīng)用地學(xué)信息、領(lǐng)域知識及GIS的空間分析功能，進(jìn)行塌陷地的提取，將有效提高精度[2]。

1 塌陷區(qū)信息提取

1.1 遙感信息源選擇及圖像預(yù)處理

在研究中，根據(jù)權(quán)臺煤礦的季節(jié)特征，使用了能完全覆蓋徐州權(quán)臺煤礦地區(qū)及周邊地區(qū)兩個時相的SPOT數(shù)字遙感圖像（2007年7月、2009年7月），因為7月是降雨多的時候，塌陷坑積水明顯，也是植被生長最旺盛的時期，便于對地面塌陷區(qū)信息的提取。

該文首先對SPOT圖像做了基于輻射傳輸理論的6S模型大氣校正。然后進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)，具體是先從徐州市1：10000地形圖上選取控制點對2007年的SPOT圖像進(jìn)行校正，然后以2007年SPOT圖像為基準(zhǔn)對2009年的SPOT遙感圖像進(jìn)行影像對影像的配準(zhǔn)，它們有相同的空間分辨率，該次研究工作中采用雙線性內(nèi)插法進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)，使它們具有相同投影坐標(biāo)系統(tǒng)。

1.2 塌陷區(qū)信息提取

從遙感圖像中提取地面塌陷信息，杜培軍等[3]認(rèn)為可以有三種方法，即（1）直接應(yīng)用地物影像特征進(jìn)行目視解譯。（2）將塌陷地作為一種用地類型，選擇一定的特征分量作為塌陷地的特征，對所有像元進(jìn)行分類，通過遙感圖像分類予以識別。（3）綜合應(yīng)用光譜特性、地學(xué)信息、領(lǐng)域知識進(jìn)行提取。該次研究綜合了第（1）、（3）種方法根據(jù)塌陷區(qū)的特征和知識來提取地面塌陷信息。采煤塌陷區(qū)從空間結(jié)構(gòu)上看，具有以下特征。（1）具有坑狀結(jié)構(gòu)；（2）宏觀連續(xù)與微觀離散狀態(tài)；（3）積水特性；（4）表面覆被非均一性。

1.2.1 遙感圖像分類

對遙感圖像進(jìn)行分類主要有兩種方式為人工目視解譯和計算機解譯。計算機解譯常規(guī)的還可以根據(jù)分類過程中人工參與程度分為監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類以及兩者結(jié)合的混合分類等，還有近年來發(fā)展起來的新興遙感圖像分類方法—專家分類。本文采用監(jiān)督分類方法對權(quán)臺煤礦塌陷區(qū)遙感圖像進(jìn)行分類提取。

訓(xùn)練區(qū)的選擇主要取決于兩個因素：訓(xùn)練樣本的代表性和訓(xùn)練樣本的數(shù)目，本研究所用的遙感圖片上的水體呈藍(lán)黑色，而且比較均勻，根據(jù)研究需要將研究區(qū)景觀類型劃分成兩類即水體和植被兩類，水體用紅色表示，植被用綠色表示。本文利用ENVI遙感影像處理軟件進(jìn)行這兩類訓(xùn)練區(qū)的選擇。本文作者采用目前最為廣泛的監(jiān)督分類方法—貝葉斯最大似然分類法（MLC）。貝葉斯決策的最大似然分類法，

1.2.2 利用GIS進(jìn)行信息提取

（1）監(jiān)督分類圖中塌陷區(qū)水體的矢量化。

所謂矢量化就是將要作矢量方式處理的光柵目標(biāo)轉(zhuǎn)換成矢量實體，如直線、圓弧、曲線以及字符等。利用遙感影像處理軟件ERDAS把監(jiān)督分類圖轉(zhuǎn)換成.img格式的文件，然后導(dǎo)入到ArcGIS中，根據(jù)一定的先驗知識判別出塌陷坑積水，對其進(jìn)行矢量化。小面積的塌陷區(qū)由于水體分布不均或積水很少，可以通過目視進(jìn)行解譯。

（2）緩沖區(qū)分析。

緩沖區(qū)分析是針對點、線、面實體，自動建立其周圍一定寬度范圍以內(nèi)的緩沖區(qū)多邊形。由于積水坑往往位于中心地帶，需要對積水坑做緩沖區(qū)分析，根據(jù)經(jīng)驗給出半徑，確定塌陷地的區(qū)域，綠色區(qū)域表示為積水坑，外圍的紅色區(qū)域表示為緩沖區(qū)，設(shè)定的緩沖區(qū)半徑為7m。

1.2.3 目視解譯

那些積水淺從而水體分布不均的塌陷地或者沒有積水的塌陷地，監(jiān)督分類方法不能自動有效地提取塌陷積水區(qū)，而目視解譯可以充分利用人的知識，很容易直接從遙感圖像上提取地表塌陷區(qū)。提取方法是依據(jù)采煤塌陷區(qū)從空間結(jié)構(gòu)上看具有的特征。

2 疊置分析

把2007年的塌陷區(qū)分布圖與2009年的塌陷區(qū)分布圖疊置（如圖1所示），與2007年的塌陷地相比較，綠顏色代表沒有變化的塌陷地，紅色代表增加的塌陷地，黃色代表減少的塌陷地。通過計算面積得到，不變的塌陷地：526 676.6m2，減少的塌陷地：43 850.2m2，增加的塌陷地：66 287.5m2。

3 分析結(jié)果

從圖1可以看到權(quán)臺煤礦采煤塌陷區(qū)2007年至2009年的塌陷區(qū)變化情況，該地區(qū)西部分布著大片采煤塌陷地，東部分布著小片的采煤塌陷地，2009年比2007年增加了66 287.5m2的塌陷地，復(fù)墾速度趕不上塌陷速度。其擴展方向主要為南方和北方，西部和東部基本穩(wěn)定，在該區(qū)北部和南部塌陷積水區(qū)增長速度與該地區(qū)煤田的煤層賦存狀況及開采推進(jìn)方向是相吻合的。

4 結(jié)語

該文以RS、GIS為技術(shù)支撐，對多時相遙感數(shù)據(jù)采用多種遙感圖像處理方法進(jìn)行了預(yù)處理，在充分利用光譜特征、領(lǐng)域知識的基礎(chǔ)上，通過遙感影像特征分析，采用人機交互式解譯，目視解譯，通過GIS技術(shù)提取出了塌陷區(qū)信息并分析了塌陷區(qū)變化趨勢。

參考文獻(xiàn)

[1] 梁亞紅，王貴成.地理信息系統(tǒng)技術(shù)與煤礦塌陷區(qū)管理[j].河南地質(zhì)，1999（2）：73-75.

[2] 彭蘇萍，王磊，孟召平，等.遙感技術(shù)在煤礦區(qū)積水塌陷動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用[j].煤炭學(xué)報，2002（4）：374-378.

[3] 杜培軍，郭達(dá)志.遙感影像與DTM的復(fù)合及其在礦山的應(yīng)用[J].煤田地質(zhì)，2000（3）：5-7.