第 1章 绪 论
1.1矿区“一张图”工程建设背景
土地资源与矿产资源属同位异类资源，其重叠赋存的特性，决定了矿产开发开采常涉及大面积的土地扰动，而土地资源合理开发利用与保护的要求往往又限制着矿产资源开发开采的方式与规模。多年来，由于缺少科学有效的管理和调控手段，矿产资源开发与土地保护利用一直存在着尖锐的“矿地矛盾”：矿产资源开发对土地、环境和建筑造成严重破坏，严重制约地面土地利用，导致矿区国土资源的利用效率降低；同时土地利用压覆大量矿产资源，资源开发损失严重。图 1-1为矿区地面地下对应关系图。
图 1-1矿区地面地下对应关系图
对国土资源管理而言，国土资源部既要做好地质勘探、矿权管理、储量管理和地质灾害管理等“矿政”管理，又要做好土地规划、耕地保护、村镇搬迁和集约利用等“地政”工作。开发矿区各类地质、采矿、土地、资源和环境综合信息平台，将矿产资源与土地资源进行“一张图”管理，实时掌握矿区土地利用和矿产资源开发状况，对矿区每一块土地的“批、供、用、补、查”和每一个矿业权的审批、勘查、开采等进行实时全程监管，整合地下、地表和地上等各类国土资源信息。实行“一张图管地、管矿、管权”，是实现矿区国土资源协调管理、保证煤矿区土地利用与煤炭资源开发相协调、资源开发与环境保护相协调的主要技术途径。
国土资源部强力推进的矿区国土资源“一张图”工程建设，就是针
对矿区城镇化发展进程中，信息化技术对国土资源管理创新带来的机遇与挑战而提出的。从矿区矿产资源开发、土地保护与利用、矿区城镇化建设、环境保护等现实国土资源管理需要出发，进行矿区国土资源管理“一张图”关键技术研究，以“图”管地、管矿、管权，以信息化建设成
果带动矿区国土资源管理方式的转变，具有重要的实用价值。
1.2矿区“一张图”建设的研究现状
矿区“一张图”建立的关键技术主要分为地面、地下信息获取和综合决策平台构建两部分，涉及面宽，如地面、地下信息获取有测绘与“3S”技术获取、地球物理化学勘探获取、野外地质调查观测获取、室内分析测试和图形获取等方式。本书按应用主导、着眼前沿原则，围绕矿区地表信息遥感获取、矿区地表沉降信息 InSAR获取、物联网井下信息感知、矿区“一张图”综合监管决策平台构建等关键技术问题进行探讨。下面叙述相关领域国内外研究现状。
1.2.1矿区地表信息遥感获取
1）矿区高分辨率遥感高空间分辨率遥感技术能精细地描述地面目标的细部特征，细致反映相邻地物的空间关系。国内 20世纪 90年代以来，将高空间分辨率遥感数据应用于矿区环境监测的报道很多。 2004年，吴虹等采用 QuickBird-2和 SPOT-1遥感数据，利用人工目视解译方法，调查了广西大厂锡多金属矿田和高龙金属矿区生态环境破坏情况 [1]；2005年，李成尊等应用 QuickBird遥感影像研究了晋城煤矿区不同类型地质灾害的遥感影像特征，对矿区地质灾害现状、成因、分布规律特点和调查精度进行了分析评价[2]。2006年，王瑜玲等应用 QuickBird遥感影像数据对江西省赣州市北部地区稀土矿的开采状况引发的地质灾害问题进行调查 [3]；同年，雷国静等采用 QuickBird遥感影像对南方离子型稀土矿周围植被长势进行了调查[4]；杨圣军等采用 QuickBird遥感影像，通过目视判读与计算机自动分类相结合的方法，实现矿区地面塌陷信息的快速提取[5]；2007年，于海洋等讨论了高分辨率遥感影像波段间配准误差对线性断裂、地面裂缝、滑坡体、地面塌陷等信息提取的影响 [6]。目前，矿区环境下基于高空间分辨率遥感影像的信息提取大部分采取人工干预的方法，智能化的信息提取方法有待进一步发展完善。
2）矿区高光谱遥感
高光谱遥感技术（包括星载和机载）以其对地物的精细识别而具有广泛的应用能力，在矿区土地利用、矿产资源评价、固体和水体的污染调查和监测等领域发挥重要的作用[7]。20世纪 90年代以来，国外将高光谱遥感应用于矿区环境监测的研究逐渐增多，美国、加拿大、澳大利亚和欧洲联盟（欧盟）等发达国家和地区纷纷将高光谱遥感技术和方法应用于本国（地区）矿区环境监测中 [8-10]。其中，美国和欧盟的试验和研究昀为系统和深入。美国地质调查局（United States Geological Survey， USGS）利用高光谱遥感技术，系统研究了若干典型煤矿区的污染水的主要成分，检测受污染水域的空间分布范围 [11]。美国地质调查局利用星载高光谱影像和地面实验室波谱测量结果绘制出了科罗拉多州某铅锌矿区酸性废物分布图，并融合高光谱数据和高程数据对美国某地磷矿废弃物的污染情况（主要是硒污染）进行了评估。欧盟的 MINEO项目则联合英国、德国、葡萄牙、奥地利、芬兰 5个国家，在 6个矿区建立试点，应用 HyMap机载高光谱数据和星载 Hyperion数据，精确描绘采矿污染源及其扩散分布情况，研究矿区环境下的植被胁迫效应，并给出相应的环境评价结果[12]。
机载高光谱遥感兼具高空间分辨率的特征，近年得到迅速发展。 2005年，Minekawa等利用遥感车作为平台获取高空间分辨率高光谱数据，分析了盐海地的波谱特征[13]；2005年，Goovaerts等采用基于机载 Probe-1传感器获取的 1m高光谱数据，结合空间、光谱特征实现了矿山尾矿区的异常信息提取[14]；2008年，Vaughan等基于新型机载 HyperSpecTIR、 SEBASS成像光谱仪获取的 2m空间分辨率的高光谱影像，绘制了美国内华达州 Virginia城市矿区的风化矿物专题图 [15]。国内高光谱数据在矿区环境监测中的应用起步较晚。2004年，周强等针对江西德兴铜矿区，从 Hyperion数据中成功地提取了固体废弃物、不同类型的污水和植被污染信息[16]；2005年，张杰林等利用高光谱遥感技术系统研究了煤矿区矸石山污染物的吸收光谱特征和受污染植被的光谱变异规律[17]；2006年，万余庆等利用 OMIS1数据系统全面地研究了矿区环境污染探测等相关问题，其中包括植被、土壤、水体和粉尘等内容，并采用 OMIS1数据的热红外波段编制了宁夏汝箕沟煤田火区等值线图[18]；2007年，郑礼全等利用 ASTER数据监测德兴铜矿矿区的生态环境，提取矿区的黏土污染、水体污染和植被污染信息[19]；同年，程博等针对德兴铜矿区利用野外光谱测试仪分析了污染水体的波谱曲线特征[20]。以上工作为国内开展矿区高光谱遥感研究奠定了基础。
3）矿区双高遥感
从不同遥感平台获得的不同光谱分辨率、不同空间分辨率以及不同时间分辨率的遥感影像，形成多级分辨率影像序列的金字塔，为矿山环境信息提取与防灾减灾提供了丰富的数据源[21-22]。美国早在 1969年就组织了由土地保护部矿山处执行的包括矿山环境与灾害监测的项目，取得了明显的效果。不仅如此，他们还利用遥感技术对煤矿开采产生的煤矸石山进行动态监测，以防止煤矸石堆发生爆炸；同时，对煤矿区土地复垦效果进行遥感动态监测，为土地复垦管理提供了客观的资料，提高了资源环境管理部门的执法力度。在欧洲，欧洲共同体（欧共体）正实施 MINEO工程，以法国地质调查局为代表的多个欧洲公司和研究单位已经着手利用昀先进的地球观测技术评价、监测开矿活动对环境造成的影响。 2001年，Prakash等采用 Landsat TM数据、SAR影像、地形图、DEM和 GPS数据，基于数据融合技术对煤矿区的塌陷和煤火进行监测 [23]；华沙西南的Belchatow褐煤露天开采矿区是波兰中部地区重要的能源产地， 2005年，Mularz利用 Landsat TM和 SPOT卫星遥感图像以及航空遥感相片对该地的环境状况、多年来土地利用 /土地覆盖变化情况以及植被覆盖变化情况进行了监测研究，指出 SPOT全色图像和 Landsat TM图像的融合是昀经济有效的监测露天矿区以及周边环境的数据 [24]。此外， Ferretti等利用成像光谱技术对西班牙的昀大的铜矿区 Rodaquilar进行长期跟踪，分析了由于铜矿的过度开采造成地面沉降及严重影响其他资源和设施的原因和发展趋势[25-26]。德国 Ruhrgebirt地区的主要采煤公司使用干涉雷达遥感技术和 GPS对其煤矿开采的周围环境影响进行了评估，有效监测了该地区的地面环境变化的位置和速率[27-28]。2007年，Winter等提出了 CRISP方法，可有效融合高空间分辨率多光谱数据（IKONOOS）与较低空间分辨率高光谱数据 Hyperion，该方法已经发展成为商用的高光谱分析工具[29]；2008年，Sanjeevi采用 ASTER遥感影像，结合 SRTM-DEM以及野外测量数据，针对印度某矿区开展了混合光谱分解方面的研究[30]。
1998～2004年，国内学者郭达志、盛业华、杜培军等利用将遥感和其他技术相结合的方法对晋城、铜川、开滦、徐州等矿区的大气、塌陷情况进行了调查分析[31-33]；2002年，雷利卿等应用遥感技术对山东肥城矿区的污染植被和水体信息进行了遥感信息提取，探讨了适合矿区环境研究的遥感图像处理方法[34]；2004年，甘甫平等开展的江西德兴铜矿矿山尾矿、固体废料环境污染遥感调查技术研究，首次利用 ASTER和 Hyperion数据，基于野外实测地物的光谱曲线特征分析结果，通过各种图像处理方法提取矿山环境污染信息，进行了矿山环境污染监测 [35]；同年，陈华丽等利用 TM数据对湖北大治矿区进行了生态环境监测 [36]；杨忠义等对平朔安家岭矿生态破坏阶段的土地利用 /覆被变化进行了研究 [37]；陈旭利用美国陆地资源卫星提供的 TM遥感信息，采用计算机分类、人机交互式分类和影像目视解译 3种方法，解译分析了鞍山市矿产开发对土地、植被等生态环境的影响 [38]；2006年，李振存等依据水土流失特征和影像解译结果，提出了水土保持防治措施体系 [39]；2007年，马保东等基于Landsat TM/ETM+遥感影像对兖州矿区地表覆盖变化进行了遥感分析，提出以 TM5波段和 DN值 40为阈值自动区分矿区水体和煤堆固废占地的方法[40]；卓义等针对内蒙古伊敏露天矿区，采用 5个时相 Landsat-TM遥感影像，分析了煤矿生产对矿区及其周边草原生态环境的影响[41]；漆小英等以攀枝花钒钛磁铁矿区为例，采用土壤调节大气耐抗植被指数差值模型提取矿区扩展变化[42]；2008年，许长辉等开展了基于加权融合算法、光谱分解-锐化方法、高光谱数据降维后融合、双高数据与 SAR/ InSAR数据融合等[43]提取煤矿塌陷地。
总之，双高遥感应用是一个新的遥感应用方向，包括两类：一类为具有高空间分辨率的高光谱遥感应用，另一类为高空间分辨率遥感与高光谱遥感数据融合分析技术。前者仍在发展中，国际上尚未形成可民用的遥感平台；后者方兴未艾，充分利用高空间分辨率遥感数据和高光谱遥感数据的优势，进行数据融合处理，精确获取地物的光谱特征和空间分布特征，在矿区复杂开采扰动环境中的地质灾害、生态环境变化监测与预警中具有广阔的应用前景[44-45]。
由于我国矿山种类繁多，分布广泛，开采方式各不相同，矿产资源开发利用情况较为复杂，监测目标众多，在监测区选择、监测目标确定、遥感数据源选择、遥感信息提取以及矿山地物类型解译标志建立等关键环节的技术要求和遥感分类精度仍需探索。
1.2.2矿区地表沉降信息 InSAR获取
合成孔径雷达干涉测量（ InSAR）是以合成孔径雷达复数据提取的干涉相位信息为信息源获取地表三维信息和变化信息的技术。干涉雷达在 1969年被用于火星观测 [46]，1972年被用于观测月球的地形[47]。1974年，有专家提出用合成孔径雷达干涉测量进行地形测绘 [48]；1986年，美国喷气推进实验室发表了用机载双天线 SAR进行地形测绘的结果，拉开了干涉合成孔径雷达研究的序幕 [49-50]；2000年，Nakagawa等利用 JERS-1 L波段 SAR监测 Kanto北部平原的地面沉降，研究表明 L
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