高分辨率遙感影像分類技術(shù)在礦山地形圖更新試驗(yàn)中的應(yīng)用研究

（甘肅煤田地質(zhì)局一四六隊(duì)，甘肅 平?jīng)?744000）

針對(duì)礦山測(cè)量中礦山地形圖的測(cè)繪長(zhǎng)期以來一直是礦山測(cè)繪工作中的難點(diǎn)問題，礦山地形圖的精準(zhǔn)度是確保礦山開采工作能否順利進(jìn)行的關(guān)鍵參數(shù)，一般情況下，我國礦山地形圖更新的周期在5年～6年之內(nèi)[1]。但由于礦產(chǎn)行業(yè)的高速發(fā)展，對(duì)礦山地形圖的精度提出了更高的要求。礦山地形圖更新試驗(yàn)是針對(duì)礦山地形圖進(jìn)行精細(xì)化繪制的重要方式，目前，高分辨率的遙感影像使礦山地形圖中的細(xì)節(jié)刻畫成為可能。傳統(tǒng)的遙感影像分類技術(shù)很難滿足高分辨率的實(shí)際需求，得出的分類結(jié)果往往存在誤差大的弊病，對(duì)礦山地形圖測(cè)繪工程的質(zhì)量和效率均會(huì)產(chǎn)生消極影響。高分辨率遙感影像分類技術(shù)能夠在傳統(tǒng)遙感影像分類技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過高分辨率的商業(yè)遙感衛(wèi)星，提高空間分辨率，進(jìn)而獲得更加精準(zhǔn)的遙感影像分類結(jié)果。本文結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)高分辨率遙感影像分類技術(shù)在礦山地形圖更新試驗(yàn)中的具體應(yīng)用展開詳細(xì)研究，希望能夠?yàn)樘嵘V山地形圖測(cè)繪質(zhì)量提供技術(shù)支持。

1 高分辨率遙感影像分類技術(shù)在礦山地形圖更新試驗(yàn)中的應(yīng)用

1.1 礦山地形圖更新地理要素

礦山地形圖中的地理要素可以按照形狀分為兩大類，分別為：線狀地理要素以及面狀地理要素。不同的地理要素其更新類別也必然不同，本文基于高分辨率遙感影像分類技術(shù)的分類標(biāo)準(zhǔn)，得出的礦山地形圖更新地理要素綜合信息表，如表1所示。

表1 礦山地形圖更新地理要素

根據(jù)表1所示，可通過礦山地形圖的地理要素，確定礦山地形圖的更新類別。

1.2 提取礦山地形圖專題信息

在確定礦山地形圖更新類別的基礎(chǔ)上，通過高分辨率遙感影像分類技術(shù)，將高分辨率的遙感影像與需要更新的礦山地形圖進(jìn)行同屏套合顯示，進(jìn)而提取礦山地形圖專題信息。利用高分辨率遙感影像分類技術(shù)提取專題信息的具體流程，如圖1所示。

結(jié)合圖1所示，基于高分辨率遙感影像分類技術(shù)通過面向?qū)ο蠓诸悓?shí)現(xiàn)礦山地形圖專題信息提取。以遙感數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，通過對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行分割，獲得更具代表性的礦山地形圖專題信息。利用經(jīng)過高分辨率遙感影像分類技術(shù)分類后得到的更具代表性的礦山地形圖專題信息，提取更多分類輔助信息，進(jìn)一步提高礦山地形圖更新試驗(yàn)中高分辨率遙感影像分類的精準(zhǔn)度。

圖1 高分辨率遙感影像分類技術(shù)提取專題信息流程圖

1.3 影像融合

由于經(jīng)過高分辨率遙感影像分類技術(shù)分割后的影像是單個(gè)像元，本文通過影像融合的方式將同質(zhì)像元進(jìn)行融合組成的多邊形對(duì)象。再根據(jù)按比例尺展出的礦山地形圖專題信息，依據(jù)礦山測(cè)量中具體特殊地形情況設(shè)定各項(xiàng)測(cè)繪參數(shù)，以高分辨率測(cè)繪遙感衛(wèi)星、北斗衛(wèi)星為主，結(jié)合相關(guān)無人機(jī)航測(cè)設(shè)備，利用專業(yè)軟件進(jìn)行影像融合，生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及數(shù)字正射影像圖。在獲取特殊地形測(cè)繪數(shù)字正射影像圖后，還需要對(duì)即將導(dǎo)入的特殊地形地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括：利用收集到的監(jiān)測(cè)井、水文地質(zhì)圖、地形地貌圖以及地質(zhì)成果報(bào)告等礦山測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化制作。具體方式為：在10cm×10cm的方格網(wǎng)上刻畫初始的水文、工程地質(zhì)剖面圖，系統(tǒng)反應(yīng)區(qū)域地表地信和地貌特征、地下地質(zhì)和構(gòu)造特征、地下水位變化特征、含水和隔水巖組分布特征，形成較為完整的礦山地形圖更新邊界線數(shù)據(jù)，形成以高分辨率為主的立體測(cè)繪能力，使高分辨率遙感影像自給率達(dá)到80%，從而提升礦山地形圖的測(cè)繪精度。在此基礎(chǔ)上，利用高分辨率遙感影像分類技術(shù)將多光譜影像與全色影像進(jìn)行融合，通過主成分變換法進(jìn)行影像矢量化。將10cm×10cm的方格網(wǎng)上的水文和工程地質(zhì)剖面經(jīng)過掃描成圖，然后在MapGIS地圖編輯器中進(jìn)行人工矢量化，對(duì)礦山地形圖測(cè)繪邊界線進(jìn)行拓?fù)洳殄e(cuò)，再進(jìn)行拓?fù)湓靺^(qū)處理，形成矢量礦山地形圖測(cè)繪數(shù)據(jù)[2]。礦山地形圖測(cè)繪區(qū)賦參數(shù)屬性：結(jié)合基于高分辨率遙感影像分類技術(shù)影像融合得到的影像，制定標(biāo)準(zhǔn)地層表，制作礦山地形圖測(cè)繪參數(shù)屬性圖例版，最終制作出帶有標(biāo)準(zhǔn)化顏色、紋理和屬性的標(biāo)準(zhǔn)礦山地形圖。

1.4 智能化更新礦山地形圖

考慮到礦山地形圖更新試驗(yàn)具有獨(dú)特的工作性質(zhì)，利用高分辨率遙感影像分類技術(shù)對(duì)數(shù)字化矢量礦山地形圖目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)配準(zhǔn)，自動(dòng)提取空間變化要素，通過影響融合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能化更新礦山地形圖。在智能化更新礦山地形圖過程中，首先，繪制10cm×10cm的方格網(wǎng)；再利用高分辨率遙感影像分類技術(shù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行矢量化處理，將分類結(jié)果進(jìn)行線要素簡(jiǎn)化，并進(jìn)行去噪處理；對(duì)礦山測(cè)量得到的地理要素進(jìn)行拓?fù)渲亟?；選取一個(gè)由大小、形狀相同的黑色和白色方格拼接而成的棋盤狀模板作為坐標(biāo)格網(wǎng)；最后，通過標(biāo)定模板中的方格尺寸大小來標(biāo)定出礦山地形圖的更新參數(shù)。設(shè)礦山地形圖坐標(biāo)格網(wǎng)平面上的更新三維點(diǎn)記為P(X,Y,Z)，則其所對(duì)應(yīng)的平面坐標(biāo)系中二維點(diǎn)可記為v[x,y]，更新礦山地形圖數(shù)據(jù)坐標(biāo)格網(wǎng)的標(biāo)定公式記為Q，則其計(jì)算公式，如公式（1）所示。

在公式（1）中，ox指的是礦山地形圖數(shù)據(jù)坐標(biāo)格網(wǎng)x軸的縮放系數(shù)；Ry指的是礦山地形圖數(shù)據(jù)坐標(biāo)格網(wǎng)y軸的縮放系數(shù)；δ指的是旋轉(zhuǎn)矩陣；W指的是平面坐標(biāo)系橫軸與縱軸的不垂直因子；a、b指的是主點(diǎn)在坐標(biāo)格網(wǎng)中的坐標(biāo)。利用公式（1）可將采集到的礦山地形圖數(shù)據(jù)繪制在礦山地形圖數(shù)據(jù)坐標(biāo)格網(wǎng)中，以此得到礦山地形圖數(shù)據(jù)更新的坐標(biāo)格網(wǎng)。

根據(jù)得到的礦山地形圖數(shù)據(jù)更新的坐標(biāo)格網(wǎng)，對(duì)礦山地形圖控制點(diǎn)進(jìn)行智能化更新。具體步驟為：首先，用V8配套預(yù)處理軟件進(jìn)行三維坐標(biāo)文件生成，確定控制點(diǎn)所在礦山地形圖坐標(biāo)格網(wǎng)的方格；然后，將影像像素灰度值進(jìn)行處理。影像像素灰度值處理方程式，如公式（2）所示。

在公式（2）中，U(X,Y,Z)指的是經(jīng)過影像像素灰度值處理的礦山地形圖數(shù)據(jù)坐標(biāo)格網(wǎng)平面上的三維點(diǎn)；T指的是對(duì)原影像像素的一種操作，其定義在三維空間領(lǐng)域。通過公式（2）可以對(duì)原始影像像素進(jìn)行增強(qiáng)，從而改變影像原有的灰度值，提高礦山地形圖中影像數(shù)據(jù)的清晰度。最后，計(jì)算圖上量取的相鄰控制點(diǎn)之間的距離與理論值的差值，并對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量分析，統(tǒng)計(jì)各控制點(diǎn)、剖面及礦山特殊地形的觀測(cè)質(zhì)量，剔除不合格影像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)礦山地形圖的智能化更新。根據(jù)礦山地形圖更新試驗(yàn)結(jié)果，將更新后的礦山地形圖按比例尺展出。

2 結(jié)語

通過高分辨率遙感影像分類技術(shù)在礦山地形圖更新試驗(yàn)中的應(yīng)用研究，有理由加強(qiáng)礦山地形圖智能化更新能力建設(shè)，構(gòu)建多比例尺、多類型、多型號(hào)的礦山地形圖。與此同時(shí)，還可以最大程度上推進(jìn)高分辨率遙感影像分類技術(shù)在礦山地形圖更新試驗(yàn)中的能力建設(shè)，致力于形成多分辨率、多比例尺的礦山地形圖更新信息，支撐新型礦山測(cè)繪的技術(shù)需求。在未來發(fā)展中，高分辨率遙感影像分類技術(shù)有希望結(jié)合先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，從根本上減少礦山地形圖更新試驗(yàn)中不必要的流程，進(jìn)而提升礦山地形圖更新的效率。但本文唯一不足之處在于，沒有針對(duì)高分辨率遙感影像分類技術(shù)在礦山地形圖更新試驗(yàn)中的應(yīng)用進(jìn)行實(shí)例分析，相信這一點(diǎn)，可以作為日后研究方向之一。