基于遥感的矿区沉陷积水动态监测.pdf

论文题目基于遥感的矿区沉陷积水动态监测 工程领域测绘工程 硕 士 生黎楚婷 签名____________ 指导教师陈秋计 签名____________ 摘 要 永城市在河南省的东部，位于淮河冲积平原和黄河冲积平原的交汇处，是一个矿粮 复合区。市内矿煤矿资源丰富，从 1997 年到 2015 年，永城市陆续有 9 个煤矿投产。但 是根据数据显示，截至 2013 年底，全市采煤塌陷区面积约 58.76 平方千米。而且因为永 城市内地表水系发达，潜水位高，所以沉陷盆地出现积水。沉陷积水的出现使得农田面 积减少，导致农作物减产，对当地的社会，经济，生活都造成了巨大的影响。因此对沉 陷积水区进行监测具有重要意义。遥感技术具有全天候，方便，快捷的强大特点，是对 沉陷积水进行动态监测的理想手段。 本文以河南省永城市为研究区，重点选取了其中 6 个积水问题较严重的矿区，利用 Landsat 5/7/8 卫星，2002 年-2009 年-2015 年间三幅影像数据展开研究。开展的研究内容 及结果如下 1 2002-2009-2015 年，这 6 个矿区内的土地利用现状变化。在 2002 年到 2009 年 期间，这 6 个矿区的建设用地与裸地面积和水体面积都有不同程度的增幅，但是农用地 面积却全部呈现减幅。在 2009 年到 2015 年期间，这 6 个矿区的建设用地面积都呈现不 同程度的减幅，农用地方面全部都呈现增幅，水体方面，只有城郊煤矿和新桥煤矿面积 有增加，其他四个煤矿的水体面积均减少。这个方面的分析涉及到遥感图像分类方法， 考虑到本文所选取的是空间分辨率为30米的遥感影像和永城市存在混合像元的情况下， 本文提出了一种基于 LBV 变换的约束最小二乘混合像元分解法对遥感图像进行分类 首先对图像进行预处理然后进行 LBV 变换，再经过 LBV 变换的图像里利用灰度分割等 方法选取纯净像元，最后用约束最小二乘法进行图像分类。试验结果表明相比于其他的 三种常用分类方法，该方法的分类精度更高。 2 2002-2009-2015 年这 6 个矿区内的积水面积变化。对比 6 个矿区中的积水面积， 发现从 2002 年到 2009 年，各矿区的积水面积增长迅速，出现了很多积水斑块。但是从 2009 年开始，6 个矿区内的老积水区面积开始减少，与此同时矿区内又新增积水区。结 合永城市 2011-2020 的整治规划，表明这些矿内的老积水区改造以及农用地恢复问 题初见成效， 但是沉陷面积还在扩大， 其中城郊煤矿沉陷情况最严重， 然后是车集煤矿。 万方数据 这两个矿在 2009 年后才出现积水，预测这两个矿的沉陷面积会继续增大，相应的积水 面积也会增大。 3 利用遥感技术反演这 6 个矿区内的积水水深。 根据 Stumpf and Holderied 提出的 底部反照率算法结合实地数据反演 2015 年 1 月，4 月，7 月，10 月永城市矿区积水的深 度，结果表示，永城市的绝大多数积水区为季节性积水区，由于由冬季的积雪和夏季的 雨水补给，1 月和 7 月的积水区平均积水深度为 0.7-0.8 米。春季和冬季降水较少，比较 干燥，所以 4 月和 10 月的积水区平均积水深度为 0.3-0.4 米。 关 键 词永城市；积水监测；LBV 变换；混合像元分解；水深遥感 研究类型应用研究 万方数据 Subject The Study on Dynamic Monitoring of Subsidence Water in Mining Area based on Remote Sensing Technology Specialty Geomatics Engineering Name Li Chuting Signature ____________ Instructor Chen Qiuji Signature ____________ ABSTRACT Yongcheng city in the eastern part of Henan Province, located in the intersection of Huaihe alluvial plain and the Yellow River alluvial plain , is a mineral grain composite area. Rich in mineral resources in it, from 1997 to 2015, Yongcheng City has 9 coal mines in production. However, according to the data shows that by the end of 2013, the subsidence area of Yongcheng has reached 58.76km2 because of the coal mining. Whats more, the surface water system of Yongcheng is developed well and water table is high so there is water in subsidence basin. The emergence of subsidence water makes the farmland area reduced, resulting in crop production, causing enormous influence in the local society, the economy and the life. Therefore, the monitoring of subsidence water area is of great significance. Remote sensing technology has the characteristics of all-weather, convenient, powerful and fast,which is an ideal for dynamic monitoring of subsidence water. This paper takes Yongcheng city of Henan Province as the study area, selecting 6 mining area which has lots of subsidence water and using the Landsat 5/7/8 with 2002 -2009 -2015 three image datas. The research contents and results are as follows 1 The land use changes of six mining areas between 2002 and 2015. In 2002 to 2009, the six mining area of construction land and bare land area and water area have varying degrees of increase, but the agricultural land area is all showed a decrease. In 2009 to 2015 , the construction of the six mining area land area are presented different degrees of decrease, but agricultural land all showing an increasing. In the aspect of water, only Chengjiao and Xinqiao Coal Mine Areas have increased but the other four coal mine water area have decreased. Constrained least squares mixed pixel decomposition based on LBV transation is proposed in this paper 2 Comparison of 6 mining areas in the water area. Finding that from 2002 to 2009 , the water area of the mining area is growing rapidly and there are a lot of water patches. According to the “Yongcheng city 2011-2020 remediation planning“ and show that the mines 万方数据 within the water area of reconstruction and agricultural land recovery problem has achieved initial success, but subsidence area is still expanding, the Chengjiao Coal Mine Subsidence situation is most serious, then Cheji Coal Mine. These two mines in 2009 after the emergence of water, predict the subsidence area of the two mines will continue to increase, the corresponding water area will increase. Inversion of water depth in the 6 mining areas by remote sensing technology.Taking into account the spatial resolution of 30 meters of remote sensing image and the existence of mixed pixels in Yongcheng City. Constrained least squares mixed pixel decomposition based on LBV transation is proposed in this paper. Firstly, the image is pre processed and then pered by LBV transation.And then through the LBV trans the image of the color slice and other s to select pure pixels.Finally, the Constrained least squares mixed pixel decomposition is used for image. classification.Experimental results show that the classification accuracy of the proposed is higher than the other three s. 3 Inversion of water depth in the 6 mining areas by remote sensing technology. According to the bottom albedo-independent bathymetry algorithm proposed by Stumpf and Holderied combined with the real data of water depth inversion mining area in Yongcheng city in April, January, July, October in 2015. The results show that the vast majority of Yongcheng city water area is seasonal water area. Due to the accumulation of snow and rainfall from the summer and winter, January and July, the average water depth of the water area is 0.7-0.8M. Spring and winter precipitation less, relatively dry, so in April and October, the average water depth of the water area is 0.3-0.4 m. Key words Yongcheng City;Dynamic monitoring of water; LBV Transation; Pixel Unmixing; Water depth remote sensing Thesis Application research 万方数据 目录 I 目 录 1 绪论 ......................................................................................................................................... 1 1.1 研究背景和意义 .......................................................................................................... 1 1.2 国内外研究概述 .......................................................................................................... 2 1.2.1 国外研究发展现状 .......................................................................................... 2 1.2.2 国内研究发展现状 ........................................................................................... 2 1.3 研究内容及技术路线 .................................................................................................. 3 1.3.1 研究内容........................................................................................................... 3 1.3.2 技术路线........................................................................................................... 4 1.4 研究方法 ..................................................................................................................... 5 1.5 论文的组织与结构 ..................................................................................................... 5 1.6 本章小结 ...................................................................................................................... 6 2 研究区概况 ............................................................................................................................. 7 2.1 研究区概况 ................................................................................................................. 7 2.2 沉陷积水成因浅析 ...................................................................................................... 9 2.3 本章小结 .................................................................................................................... 13 3 数据源及图像预处理介绍 ................................................................................................... 14 3.1 美国陆地卫星 Landsat .............................................................................................. 14 3.2 遥感图像预处理 ........................................................................................................ 15 3.2.1 辐射校正......................................................................................................... 16 3.2.2 几何校正......................................................................................................... 17 3.2.3 图像融合......................................................................................................... 18 3.2.4 多波段合成..................................................................................................... 19 3.3 本章小结 ................................................................................................................... 19 4 基于 LBV 变换的最小二乘混合像元分解提取方法研究 ................................................. 21 4.1 约束最小二乘混合像元分解法 ................................................................................ 21 4.2 常用端元波普的获取方法 ........................................................................................ 22 4.3 基于 LBV 变换的端元提取方法 .............................................................................. 26 4.3.1 提取水体样本像元 ......................................................................................... 29 4.3.2 提取农用地样本像元 ..................................................................................... 30 4.3.3 提取建设用地与裸地与裸地样本像元 ......................................................... 31 4.4 精度对比与验证 ........................................................................................................ 32 4.4.1 设计对比方法 ................................................................................................ 32 万方数据 目录 II 4.4.2 结果验证........................................................................................................ 33 4.6 本章小结 ................................................................................................................... 36 5 研究区土地利用变化分析 ................................................................................................... 37 5.1 2002-2009-2015 永城市土地利用现状变化分析 ..................................................... 37 5.1.1 2002 年数据结果 ............................................................................................ 37 5.1.2 2009 年数据结果 ............................................................................................ 38 5.1.3 2015 年数据结果 ............................................................................................ 38 5.2 六个矿区的土地利用现状变化详细分析 ................................................................ 39 5.3 本章小结 ................................................................................................................... 45 6 研究区积水面积变化与水深分析 ....................................................................................... 47 6.1 2002-2009-2015 永城市整体水体面积变化分析 ..................................................... 47 6.2 六个矿区的积水面积变化详细分析 ....................................................................... 50 6.3 水深反演 .................................................................................................................... 56 6.4 本章小结 .................................................................................................................... 60 7 总结与展望 .......................................................................................................................... 62 致谢 .......................................................................................................................................... 64 参考文献 .................................................................................................................................. 66 附 录 ........................................................................................................................................ 69 万方数据 1 绪论 1 1 绪论 1.1 研究背景和意义 在我国约 95的煤矿的开采模式都是井下开采，井下开采引起的地质灾害主要是地 面沉陷。据测算，每开采一万吨煤炭就会造成地面塌陷 0.33hm20.533hm2。截至 2013 年底，我国因采煤塌陷损毁的土地约 35 万公顷[1]。沉陷是沉降与塌陷的统称，它是一个 非常复杂的物理、力学变化过程。沉陷是指由于地表岩体或者土体的原始应力平衡状态 受到破坏，岩土体出现位移和形变，然后导致局部的地壳表面标高降低并且在地面形成 塌陷坑洞的现象[2]。开采沉陷的情况下如果遇到潜水位较高的地形，沉陷盆地里就会出 现积水，沉陷积水又分为常年积水和季节性积水。常年积水顾名思义就是一年里的大部 分季节都有水，季节性积水就是在一年中的部分季节，如春季雪开始融化，或者夏季集 中降雨时有表面积水，而其他时候积水水量较少。高潜水位矿区开采沉陷引起的积水问 题对整个矿区的区域社会、经济、生态环境都造成巨大的影响。 积水问题对矿区的区域社会造成的影响是居民房屋的搬迁，以及当地居民对这种人 为地质灾害的不满，容易造成当地居民对社会保障的安全感丧失。在我国的耕地总面积 里，矿粮复合分布区域占耕地总面积的 42.7，而在这种高潜水位的矿粮复合区里，积 水问题对矿区的区域经济造成的直接影响是耕地的数量的减少和质量的降低，导致农作 物减产，经济损失以及煤矿集团对居民搬迁所需的巨额补偿费。积水问题对矿区的区域 生态环境造成的影响是土地利用/覆盖变化改变了生态系统的小气候以及物理化学性 质，从而影响凋落物的质量和分解速率、土壤生物等。这些因素进而都会影响生态系统 碳循环过程，进一步扰乱生态系统的碳储存和释放[3]。 煤炭开采是造成矿区出现沉陷积水的主要原因。 2014 年， 煤炭占我国一次能源总量 的 74，而且根据数据预测，恐怕到 2030 年，煤炭仍占我国一次能源总量的 50以上[4]。 这表明我国仍然要继续进行大量的煤炭开采。而且到时煤炭开采就会从浅层改向深层， 这必定会造成矿区更剧烈的地表沉陷。针对这样的形势一方面除了要求开采时尽量采取 措施避免或者减少沉陷灾害，另一方面还要对已经造成损毁的土地采取措施进行复垦， 对造成的积水区要进行改造或者填埋。这两个方面的举措同时进行对我国的土地修复， 维护耕地的质量和数量的可持续发展具有重要现实意义[5]。 鉴于此,对沉陷积水区进行监 测变得尤为重要，对积水区的面积变化，水深变化，矿区内的土地覆盖类型变化等信息 的掌握能为矿区后期的土地复垦和矿区的地质灾害防治与预测做出参考价值。积水区的 出现是一个漫长的过程，时间可能以月为单位，也可能以年为单位，这与开采活动的活 跃程度有关。在监测上，人为去做这项工作变得费时费力，随着遥感技术的发展，借助 万方数据 西安科技大学全日制工程硕士学位论文 2 遥感手段对积水区进行动态监测就变得方便快捷。遥感是指通过遥感器“遥远”地采集 目标对象的数据，并通过对数据的分析来获取有关地物目标、或地区、或现象的信息的 一门科学和技术[6]。遥感技术具有全天候，效益高，成本低，不受地面条件限制等优点， 是进行积水区动态监测的理想手段。 1.2 国内外研究概述 1.2.1 国外研究发展现状 在 20 世纪 60 年代国外就已经利用遥感技术对矿产资源开采状况进行监测。在 70 年代美国的土地保护部和矿山处就联合利用遥感技术对矿山环境和灾害隐患进行监测， 而且取得了明显的防灾和减灾效果。不仅如此，他们对土地复垦效果进行遥感动态监测 提供客观的宏观的资料，提高了工作的效率。1990 年，Fung 以加拿大的滑铁卢镇为研 究区，利用两景 Landsat 遥感数据进行土地利用变化的动态监测评价[7]。2002 年，G . Venkataraman [8]等，对印度北部的铁矿利用遥感数据和有限的基础数据对露天开采矿区 的环境影响做了研究 ,借助利奥波德矩阵法分析了采矿活动对水体和植被的影响 ,用因 子分析法分析矿区土壤成分受到的影响 ,用聚类分析法分析了土壤的含铁情况[9]。 Johansen 以美国的佐治亚州为研究区， 应用 QuickBird 图像进行植被分类研究[10]。 Tooke 等采用混合像元分解和决策树分类算法，以 QuickBird 图像为数据源对进行城市植被类 型提取 ，取得很好的效果[11]。 国外对于遥感水深的研究也比我国要早，在 20 世纪 30 年代末开始，遥感技术的科 研者开始把应用方面投射到水体的各种研究中，Clarke 和 James 1939研究了在波长 0.375 0.800 m 中，纯净水体的吸收系数和波长的关系，六十年代后期，美国密执安 环境研究所 ERIM 的研究人员开始深入研究水深遥感的反演方法， 并为这做出了巨大 的贡献，到了七十年代，随着陆地卫星的发射，Pllcyn 和 Lyzenga 提出了底层反射模型 的水深测量研究[12]，到了二十一世纪，Steven M Adler-Golden 提出了基于物理的近岸水 深的线性分解测深反演算法[13]， Stumpf and Holderie 2003提出了底部反照射率独立水 深测量算法bottom albedo-independent Bathymetry algorithm[14]。 1.2.2 国内研究发展现状 我国对塌陷积水的动态监测虽然起步比国外晚，但是这些年都取得了很大的进步。 李亚平等利用三种不同的传感器 6 个时相的遥感图像，首先使用修改后的归一化水 体指数 MNDWI 进行水体信息，然后再分析每个矿的积水面积变化情况，最后把积水的 情况分为三类[15]。魏矿灵等利用 2 幅影像，先对影像进行水体提取，然后再根据整幅影 像的水体面积变化率、无沉陷区水体面积变化率和沉陷区水体面积变化率的统计分析， 万方数据 1 绪论 3 最后成功找出了沉陷区的存在，并且得到了该研究区在丰水期下沉大于 2 米左右可能存 在积水[16]。范忻等以安徽省淮南矿区为研究区，以 TM 影像为试验数据提出了一种改进 的 P-WSVM 的方法，能快速，准确地提取积水塌陷地信息[17]。马诚超等利用 6 景 TM 影像先采用 TM2 TM3- TM4 TM5值大于 0 的模型来提取研究区内的水体， 然后再 研究常年积水和季节性积水的景观指数[18]。 李登秋等利用 TM 和 ASAR 数据然后用主成 分分析融合法，波段运算法，波段运算发，密度分割法，最后发现采用这些方法后对塌 陷区深浅、非积水区、塌陷区不规则边缘、植被覆盖情况等信息有非常好的提取效果， 塌陷地提取精度较高[19]。翟新源等采用了三个不同传感器的遥感数据，最后发现对于中 低等空间分辨率的传感器水体指数法提取塌陷地积水的精度较高[20]。 丁爱华等利用 3 期 不同的 TM 影像对唐山开滦煤矿塌陷区进行土地覆盖变化研究，定性分析塌陷区的治理 情况[21]。裴文明利用多源数据对淮南潘集采煤塌陷积水区水环境进行动态监测，监测内 容包括利用 Landsat 遥感数据对矿区的土地覆盖类型变化进行分析，利用环境一号卫星 建立水深反演模型和叶绿素Chl、透明度SD、总磷TP、总氮TN、高锰酸钾指数 CODMn五项主要水质监测参数的遥感反演模型， 最后结果得出二十年间土地覆盖类型 发生很大的变化， 水质反演精度与实