濟(jì)南市近30年礦產(chǎn)開(kāi)采遙感監(jiān)測(cè)

姜騰龍，鄭琳琳，韓學(xué)林，丁程程，張水燕

（1.濟(jì)南市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站，山東 濟(jì)南 250102；2.山東省地質(zhì)科學(xué)研究院，山東 濟(jì)南 250013）

濟(jì)南市近30年礦產(chǎn)開(kāi)采遙感監(jiān)測(cè)

姜騰龍1，鄭琳琳1，韓學(xué)林2，丁程程1，張水燕1

（1.濟(jì)南市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站，山東 濟(jì)南 250102；2.山東省地質(zhì)科學(xué)研究院，山東 濟(jì)南 250013）

利用遙感技術(shù)可快速準(zhǔn)確地提取礦產(chǎn)開(kāi)采的分布和面積，為環(huán)保部門執(zhí)法管理提供及時(shí)、全面的信息?；诮?0年（1985—2015年）來(lái)Landsat系列衛(wèi)星影像，采用決策樹(shù)分析和面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)，通過(guò)人機(jī)交互方式，提取出礦產(chǎn)開(kāi)采的精細(xì)圖斑。結(jié)果表明，從1985到2015年，礦產(chǎn)開(kāi)采面積由3.35 km2增至35.11 km2，呈持續(xù)增大趨勢(shì)。增速最快的時(shí)間集中在2005—2010年，說(shuō)明這個(gè)期間段，濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)強(qiáng)度最大。

遙感；礦產(chǎn)開(kāi)采；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

礦產(chǎn)開(kāi)采對(duì)于城市工業(yè)化、現(xiàn)代化進(jìn)程都具有特殊的重要作用。但隨著礦產(chǎn)資源的開(kāi)發(fā)，特別是不合理的開(kāi)發(fā)，必然帶來(lái)如土地資源浪費(fèi)、植被破壞、生態(tài)惡化、環(huán)境污染等各種各樣的環(huán)境問(wèn)題。越來(lái)越突出的環(huán)境問(wèn)題不僅威脅到人民生命安全，而且嚴(yán)重地制約了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此重視加強(qiáng)礦產(chǎn)開(kāi)采工程環(huán)境調(diào)查、監(jiān)測(cè)與質(zhì)量評(píng)價(jià)至關(guān)重要。

利用多源遙感數(shù)據(jù)可以對(duì)礦產(chǎn)開(kāi)采的空間信息進(jìn)行很好的監(jiān)測(cè)[1-3]。Landsat系列衛(wèi)星自發(fā)射以來(lái)，已經(jīng)連續(xù)提供了40多年的中分辨率遙感數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于全球變化、環(huán)境監(jiān)測(cè)、植被、災(zāi)害響應(yīng)等領(lǐng)域[4-7]。目前，很多研究人員開(kāi)始考慮利用這些數(shù)據(jù)開(kāi)展中分辨率尺度的長(zhǎng)時(shí)間序列地表定量信息監(jiān)測(cè)[8]。

研究以濟(jì)南市為實(shí)驗(yàn)區(qū)，利用Landsat系列衛(wèi)星影像結(jié)合山東省國(guó)土測(cè)繪院提供的高空間分辨率影像數(shù)據(jù)，得到1985—2015年近30年來(lái)濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)采分布信息，并對(duì)其時(shí)空變化分布和年度變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

濟(jì)南市位于山東省中部，處于北緯36°01′～37°32′，東經(jīng) 116°11′～117°44′，是山東省省會(huì)。濟(jì)南市非金屬礦產(chǎn)資源豐富，有色金屬及黑色金屬礦產(chǎn)短缺。全市已發(fā)現(xiàn)礦產(chǎn)45種（含亞礦種），礦產(chǎn)地296處，占全省已發(fā)現(xiàn)礦種30%。查明礦產(chǎn)22種，占全省已查明礦種27%。在查明的礦產(chǎn)中，能源礦產(chǎn)4種，金屬礦產(chǎn)2種，非金屬礦產(chǎn)14種，水氣礦產(chǎn)2種。

受成礦地質(zhì)條件制約，石油、天然氣主要分布在商河縣，煤礦主要分布于章丘市及濟(jì)南市區(qū)和長(zhǎng)清區(qū)的北部。鐵礦集中分布在濟(jì)南市區(qū)東部及平陰縣。石灰?guī)r、白云巖等主要分布在濟(jì)南市區(qū)南部及章丘市、長(zhǎng)清區(qū)和平陰縣，礦產(chǎn)資源區(qū)域分布差異明顯。本研究所監(jiān)測(cè)的礦產(chǎn)主要是指對(duì)植被破壞較嚴(yán)重的露天礦產(chǎn)。

1.2 遙感數(shù)據(jù)

研究所用的遙感數(shù)據(jù)以Landsat-5 TM、Landsat-8 OLI影像為主，分別選取1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，含云量＜5%，數(shù)據(jù)質(zhì)量等級(jí)＞9級(jí)。采用山東省國(guó)土測(cè)繪院提供的高空間分辨率影像數(shù)據(jù)（瓦片）為輔助影像，可以對(duì)相鄰年份部分的Landsat影像進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證。具體所用影像及成像時(shí)間見(jiàn)表1、表2。

表1 研究所用遙感影像

表2 研究所用高分影像（瓦片）

1.3 地形數(shù)據(jù)

地形數(shù)據(jù)采用ASTER_GDEM(V2)數(shù)據(jù)集(下載地址：http://www.gscloud.cn)。該數(shù)據(jù)集基于“先進(jìn)星載熱發(fā)射和反輻射計(jì)（ASTER）”數(shù)據(jù)計(jì)算生成，是目前唯一覆蓋全球陸地表面的高分辨率高程影像數(shù)據(jù)，由日本METI和美國(guó)NASA聯(lián)合研制。ASTER_GDEM（V2） 數(shù)據(jù)集修復(fù)了ASTER_GDEM（V1） 由于云覆蓋，邊界堆疊產(chǎn)生的直線、坑、隆起、大壩或其他異常等的影響產(chǎn)生的數(shù)據(jù)問(wèn)題。V2數(shù)據(jù)集于2015年1月6日正式發(fā)布，是空間分辨率為30 m的數(shù)字高程數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

2 研究方法

2.1 幾何校正

為了使遙感影像坐標(biāo)與其真實(shí)坐標(biāo)相一致，保證地理位置的精確性，研究采用選取地面控制點(diǎn)的方法對(duì)該影像做幾何精校正處理。

2.2 正射校正

研究區(qū)地貌類型多為丘陵、山地，地形起伏較大，幾何畸變比較嚴(yán)重，因此利用ENVI 5.3的RPC Orthorectification Workflow工具，基于ASTER_GDEM（V2） 地形數(shù)據(jù)，對(duì)landsat影像進(jìn)行正射校正。

2.3 輻射定標(biāo)

Landsat系列數(shù)據(jù)中，每個(gè)像素上的數(shù)據(jù)均為原始數(shù)據(jù)（DN），在大氣校正前，需將其轉(zhuǎn)化為輻射亮度值。輻射定標(biāo)參數(shù)從元數(shù)據(jù)文件中讀取。

2.4 大氣校正

影像大氣校正的主要目的是消除大氣、太陽(yáng)高度角、方位角等對(duì)地物光譜反射信號(hào)的影響。研究采用ENVI5.3軟件下的FLAASH大氣校正模塊對(duì)Landsat系列數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正。輸入相關(guān)參數(shù)，計(jì)算得到大氣校正后的反射率圖像。

2.5 影像融合

Landsat-8 OLI影像擁有分辨率為15 m的全色波段，為提高解譯精度，采用erdas軟件下的高通濾波融合方法（HPF）對(duì)多光譜數(shù)據(jù)和全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。最終得到空間分辨率為15 m的地物真實(shí)反射率數(shù)據(jù)。

2.6 面向?qū)ο蟮匚锓诸?/h3>

針對(duì)地物類型光譜（植被指數(shù)NDVI、亮度值Brightness、波段均值Mean） 和形狀特征（邊界指數(shù)Border Index） 的差異，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钏惴?，建立分類?guī)則集（圖1），應(yīng)用該分類規(guī)則集對(duì)研究區(qū)的影像進(jìn)行用地類型分類。

圖1 分類規(guī)則集

2.7 人機(jī)交互修正

利用arcgis10.2.2添加WMTS服務(wù)器，將山東省國(guó)土測(cè)繪院提供的高空間分辨率影像（瓦片）地圖服務(wù)鏈接到本地（數(shù)據(jù)服務(wù)地址：http://www.sdmap.gov.cn/tileservice/SDRasterPubMap），對(duì)面向?qū)ο蟮牡V產(chǎn)開(kāi)采用地結(jié)果進(jìn)行人機(jī)交互修正，提取出礦產(chǎn)開(kāi)采的精細(xì)圖斑。

3 研究結(jié)果

3.1 礦產(chǎn)開(kāi)采信息提取

根據(jù)面向?qū)ο筇崛『腿斯そ换バ拚Y(jié)果，濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)采面積從1985年的3.35 km2增加至2015年的35.11 km2，斑塊數(shù)量也從34個(gè)增加至287個(gè)。各年份礦產(chǎn)開(kāi)采數(shù)量和面積詳見(jiàn)表3。

表3 斑塊數(shù)量和面積

3.2 礦產(chǎn)開(kāi)采變化趨勢(shì)

從監(jiān)測(cè)結(jié)果可以看出，無(wú)論從數(shù)量還是面積，濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)采面積呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)。雖然部分礦產(chǎn)開(kāi)采后采取綠化等復(fù)墾措施，但復(fù)墾的速度遠(yuǎn)小于開(kāi)采引起的植被破壞的速度。特別是在“十五”期間，2005年比2000年增加了174%。礦產(chǎn)開(kāi)采變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

圖2 礦產(chǎn)開(kāi)采變化趨勢(shì)

從圖2可知，“七五”“八五”期間，濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)采較少，“九五”“十五”期間開(kāi)始大幅度上升，這與濟(jì)南市粗獷式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)度息息相關(guān)?！笆晃濉薄笆濉逼陂g，隨著礦產(chǎn)資源監(jiān)管部門進(jìn)一步規(guī)范和新形勢(shì)下的環(huán)保要求，礦產(chǎn)開(kāi)采速度又逐漸放緩。

3.3 礦產(chǎn)開(kāi)采空間分布

圖3 礦產(chǎn)開(kāi)采空間分布

濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)采表現(xiàn)出一定的空間差異。1985年主要集中在平陰縣和長(zhǎng)清區(qū)西部，2005年在章丘區(qū)、歷城區(qū)以及市中區(qū)南部大批量出現(xiàn)，見(jiàn)圖3。

4 結(jié)論

（1） 近30年來(lái)濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)采面積持續(xù)增大，從1985年的3.35 km2增至2015年的35.11 km2，增加了約10倍。增速最快的時(shí)間集中在“十五”期間，說(shuō)明這個(gè)期間段，濟(jì)南市礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)強(qiáng)度最大，范圍最廣。

（2） 從2005—2015年，礦產(chǎn)開(kāi)采速度又逐漸放緩，說(shuō)明濟(jì)南市粗獷式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展得到制約，礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)監(jiān)管進(jìn)一步規(guī)范。

（3）礦產(chǎn)開(kāi)采空間分布差異明顯，主要礦產(chǎn)開(kāi)采分布在南部山區(qū)丘陵區(qū)，特別是以平陰縣、章丘區(qū)為最多。

[1]曹洪松，宋寶國(guó)，陳玉成，等.遙感與GIS技術(shù)在蒼山礦山開(kāi)采動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究[J].山東國(guó)土資源，2007，23（6-7）：43-47.

[2]褚進(jìn)海，彭鵬，李鄭等.遙感技術(shù)在礦山遙感調(diào)查與監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].安徽地質(zhì)，2009，19（3）：194-199.

[3]安志宏，王曉紅，代路，等.基于高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的白云鄂博礦山開(kāi)發(fā)調(diào)查研究[J].地質(zhì)與勘探，2011，47（3）：462-468.

[4]EKSTRAND S.Landsat TM based quantification of chlorophyll-a during algae blooms in coastal waters[J].Int.J.Remote Sensing，1992，13（10）：1913-1926.

[5]ROY D P，WULDER M A，LOVELAND T R，et al．Landsat-8：Science and product vision for terrestrial global change research[J].Remote Sensing of Environment，2014，145：154-172．

[6]ZHENG B，MYINT S W，THENKABAIL P S，et al．A Support Vector Machine to Identify Irrigated Crop TypesUsing Time-series Landsat NDVI Data[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2015，34（1）：103-112．

[7]劉少軍，張京紅，蔡大鑫，等.Landsat 8在橡膠林臺(tái)風(fēng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào).2016，25（2）：53-58.

[8]張志杰，張浩，常玉光，等.Landsat系列衛(wèi)星光學(xué)遙感器輻射定標(biāo)方法綜述[J].遙感學(xué)報(bào)，2015，19（5）：719-732.

Dynamic Monitoring of Mining in Jinan City for Nearly 30 Years

Jiang Tenglong1,Zheng Linlin1,Han Xuelin2,Ding Chengcheng1,Zhang Shuiyan1
（1.Jinan Environmental Monitoring Center Station,Jinan Shandong 250102,China;2.Shandong Geological Sciences Instritute， Jinan Shandong 250013,China））

The distribution and area of mining can be obtained quickly and accurately by remote sensing method,providing useful information for the environmental protection management department.Based on the Landsat image from 1985 to 2015,the decision tree analysis method and object-oriented classification technology were adopted.The fine spots of mining are extracted by combining automatic and manual method.The results showed that the mining area has increased continuously for nearly 30 years.The area of mining increased from 3.35 km2to 35.11 km2and showed a continuous increasing trend.The fastest growing time concentrated in the 2005—2010 which showed that the city has the largest intensity and widest range of mining during this period.

remote sensing,mining,dynamic monitoring

X87

A

1008-813X（2017）06-0083-04

10.13358 /j.issn.1008-813x.2017.06.21

2017-09-01

山東省環(huán)境保護(hù)廳項(xiàng)目《山東省生態(tài)環(huán)境十年變化遙感調(diào)查與評(píng)估項(xiàng)目》（SDSTSN-2013-01）、《山東省生態(tài)狀況變化調(diào)查與評(píng)估項(xiàng)目》（SDSTWN-2017-01）

姜騰龍（1985-），男，山東聊城人，畢業(yè)于南京大學(xué)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)專業(yè)，碩士，主要從事生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)研究。

（編輯：程 ?。?/p>