遥感技术在露天矿土壤湿度反演中的应用

王晓雪

[摘 要]我国社会经济的快速发展，导致矿产资源需求迅猛增加，随着矿产资源开发强度的不断增大，不可避免地会引发很多的环境问题，如：地质环境灾害、大气污染等。土壤湿度是监测矿区土壤质量的重要指标之一，土壤湿度状况也是生态环境健康状态的一个敏感指示因子。随着遥感技术的不断发展，可以将遥感技术应用于矿山监测中，可以利用遥感技术结合地理信息系统强大的分析功能有效地进行实时、动态、大范围的土壤湿度监测，克服了传统的土壤湿度监测方法的局限性，对矿区环境保护和重建具有十分重要的意义。

[关键词]遥感技术；露天矿；土壤湿度；反演

[中图分类号]S152.7 [文献标识码]A

本文采用2002年5月18日、2006年5月29日、2010年6月25日和2014年6月4日共四期的Landsat遥感数据，对2000年至2014年间的辽宁省本溪市南芬露天铁矿矿区的土壤湿度进行遥感反演，由SMMI指数得出了研究区的土壤湿度时间、空间变化情况，并利用NDVI对土壤湿度反演结果加以验证。实验为研究矿区土壤水分损失提供依据，同时，也给该地区的经济发展和环境保护提供了科学决策依据。

1 引言

将遙感技术应用于地表环境变化的监测可以取得良好的效果。国外利用遥感方法进行土壤湿度探测的可行性始于60年代末。之后，遥感波段从可见光，近、中、远红外，发展到微波遥感波段（热红外、L，C，X波段等）。探测方法和途径也迅速发展到了作物表面温度、土壤含水量、地区蒸发估计等。近年来，从多维光谱特征空间提取土壤湿度信息得到了广泛的关注，一些基于光谱特征空间的土壤湿度反演算法已经被提出。陈志明根据二维空间分布和变化红 - 近红外光谱中植被 - 土壤二元组成的规律提出垂直干旱指数（PDI），在顺义和宁夏农田土壤湿度监测中效果良好。继PDI后，修改垂直干旱指数（MPDI）、短波红外SM指数（SIMI）和土壤水分监测指数（SMMI）陆续被提出。学者基本上在固定背景土壤线上基于RS光谱特征空间建立了SM监测方法，但土壤背景随土壤类型、有机质、矿物质导致监测精度的不确定性。SMMI不随土壤线而变化，在露天矿中土壤湿度监测中具有很强的竞争优势。

2 原理

根据由TM波段3（Red）、波段4（Nir）、波段5（SWIR）和波段7（SWIR）的反射率数据建立的二维光谱特征空间散点图，构建土壤湿度监测模型（图1）。从图2可知，由B点湿润裸土到A点半湿润全植被覆盖，再到C点干燥裸土，土壤湿度趋于逐渐减少。可以凭借二维特征空间中的任意一点E到坐标原点O的距离来说明土壤湿度的变化状况，即当点E位于B点时，∣OE∣最小，土壤湿度最高；当点E位于C点时，∣OE∣最大，土壤湿度最低。对于黑体，∣OE∣为零，正好落在坐标原点，除此外具有一定反射能力的任何物体越湿润点E越接近原点。一般来说，水体或较湿润区域的空间最接近O点，较干旱的区域或水分较低的植被覆盖区的空间都远离O点.因此，∣OE∣距离的变化在一定程度上反映了土壤湿度的变化。∣OE∣可以表达为：

式中ri，rj分别为TM第i波段和第j波段地表反射率，如在Nir-Red空间中，i=4，j=3。为使∣OE∣介于0—1之间，选择∣OE∣/∣OD∣的值作为土壤湿度表征指数，由于∣OD∣一为固定值，这样构建的TM土壤湿度监测指数为：

随着SMMI指数的增加，土壤湿度呈明显下降趋势。

3 实验

南芬铁矿是鞍-本地区典型的BIF铁矿，是目前中国乃至亚洲最大的黑色冶金露采矿山，也是本溪钢铁集团铁矿石主要生产基地之一，位于辽宁省本溪市南芬区东南方向25km处，北距沈阳市108km，南距丹东市150km。地理坐标：东经： 123°47′42.6″一123°49′30.8″，北纬： 41°04′41.0″～41°06′36.1″，矿区南北长5.5km，东西宽0.4～1km，面积为4.6km2。以2002年5月18日，2006年5月29日，2010年6月25日和2014年6月4日四场景Landsat图像作为数据源，轨道号为：119/31，图像的空间分辨率为30 m。预处理包括：辐射校正，大气校正，坐标变换，图像裁剪和格式转换。经过预处理，建模和计算SMMI和NDD在ERDAS。在ARCGIS中显示结果。 以2002年的情况反映了较早的时期，2014年露天矿的土壤湿度反演状况来反映近期露天矿的土壤水分，其他年份的可用于协助分析。流程图如图2所示。

4 结果与分析

本文利用TM影像波段4和波段7反射率数据构建二维光谱特征空间，采用前人在0—5cm深度土壤湿度方面，基于SWIR-Nir特征空间构建的SMMI（7，4）来监测辽宁省本溪市南芬露天铁矿矿区2002年至2014年的土壤湿度时空变化状况，并提取该区域的NDVI指数加以验证。

4.1 反演结果

利用TM遥感影像的SWIR-Nir特征空间构建的SMMI（7，4）作为评价指标，以本文以2002年5月18日、2006年5月29日、2010年6月25日和2014年6月4日共四期的Landsat遥感数据为数据源，监测辽宁省本溪市南芬露天铁矿的土壤湿度时空变化状况。

以2002年5月18日的TM影像来反映相对较早期的情况，以2014年6月4日的OLI遥感影像反映近期矿区植被、土壤湿度等方面的变化，2006年5月29日、2010年6月25日的landsat-5 TM遥感影像可用来进行辅助分析矿区环境的变化。

2002年5月18日南芬矿区经赋值后的SMMI平均值为2.606656，2006年5月29日平均值为2.697908，2010年6月25日平均值为2.912298，2014年6月4日平均值为3.028342。可知该区SMMI总体呈增大趋势，但SMMI与土壤湿度呈负相关关系，因而矿区的表层土壤湿度是减小的。

4.2 结果验证

2002年5月18日南芬矿区NDVI平均值为4.599884，2006年5月29日平均值为4.570920，2010年6月25日平均值为4.777734，2014年6月4日平均值为4.616007。相对于2002年的NDVI分布情况，2006年植被指数偏小，长势较差；2010年的NDVI明显变大，植被长势较好，2014年的NDVI略微变大。研究区域整体的NDVI值总体基本不变，但就矿区周围的NDVI分布情况可知，该矿区2001年到2014年间的NDVI呈降低趋势，2002年较2014年矿区周围蓝色变深，即NDVI值变小。而土壤湿度与植被指数基本呈正相关，植被指数高的地方，土壤湿度一般相对较高，因而矿区周围表层土壤湿度是降低的。

5 结论

基于SWIR-Nir特征空间的SMMI对南芬露天铁矿2002 - 2014年的土壤水分进行基于时间和空间变化监測。并以NDVI结果验证了该指数的反演结果。 根据SMMI在南芬露天得到SM的空间分布，直接反映出来土壤湿度的变化情况为：南芬露天铁矿，从2002年到2014年的土壤湿度呈下降趋势； 在未来的工作中，应该有多传感器，多时间遥感的SM动态实时监控。RS结合GIS将取得更好的效果。结论如下：

（1）利用landsat5和landsat8遥感图像能够达到研究区矿山土壤湿度监测的目的，并能得到满意的效果；

（2）构建的不依赖于土壤背景线的土壤湿度监测指数（SMMI）能反映地表土壤湿度状况；

（3）根据反演模型和landsat遥感影像对研究区土壤湿度进行反演，获得研究区土壤湿度空间分布图，该图直观地反映了土壤湿度的空间分布状况；

（4）南芬矿区周围2002年至2014年间的NDVI指数呈降低趋势；

（5）南芬矿区2002年至2014年的土壤湿度呈减小趋势；

（6）利用RS结合GIS可以对矿山土壤湿度监测，并达到满意的效果，利于矿山环境的改善。

[参考文献]

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[2] 蔡博峰，刘春兰，陈操操，等.露天煤矿生态环境遥感监测与评价方法研究——以霍林河一号露天矿为例[J].中国矿业，2009（06）.

[3] 蔡博峰，陈操操，王海华，等.内蒙古霍林河一号露天矿生态环境的遥感监测与评价[J].煤炭工程，2009（06）.