航测遥感技术在矿山地质勘探中的应用

吴 霞，周银朋，王小宇

（贵州省地质矿产勘查开发局测绘院，贵州 贵阳 550018）

0 引言

随着该先进技术手段的普及与应用，矿山地质勘探工作的质量和效率都有了显著提高，利用无人机进行矿山的观测地物影像数据采集，以航空摄影的方式对矿山地质情况进行实时监测，该技术减少了人为实地勘探的工作量，并且其应用范围广且不受实地勘探的限制。基于高分辨率的遥感影像进行矿山地质环境的解译，能准确进行矿山类型的判断，分析研究区域内矿山开采的地质灾害，本文对航测遥感影像在矿山地质勘探的应用进行研究，为提高矿山地质勘探效率和勘探质量提供了参考依据，对矿山开发建设具有重要的现实意义。

1 航测遥感技术在矿山地质勘探中的应用

1.1 基于航测遥感技术获取矿山地质勘探影像

在矿山地质勘探中，对遥感卫星影像进行地质解译时，主要针对岩石在影像上显示的特征图像差异，通过岩石反射光谱差别、影像色调的差异等来识别岩石的类型。岩石在形成的过程中会因为各种力的共同作用而出现不同的特征和形状，这也是不同岩石识别的标志之一［1］。影像中不同的岩石有不同的反射光谱，这与岩石自身所含有的矿物成分有着密切的联系，如果影像上浅色含量较多，那么所勘测到的岩石一定是含有浅色矿物，相反，如果显示深色较多，那么就说明所勘测到的岩石是以深色物质为主。应用航测遥感同步技术能够基于卫星和无人机获取矿山地质影像，由于遥感数据源的质量直接影响着图像处理与信息提取和解译的精度，因此在应用航测遥感技术中需要选择合适的遥感影像数据源，根据研究区域特点计算航摄相对航高H，计算式如式（1）所示：

式中：GSD为地面分辨率；a为像素元尺寸大小；f为焦距。根据已有的地形图资料，计算基准面高程h，具体公式如式（2）所示：

式中：b为像片中的摄影基线长度。通过基线控制，较小航测中因风力、风向影响而产生的偏差。遥感影像数据具有多源性特点，不同种类的影像数据存在着不同的差异，根据研究区域内矿山的实际开发状况和地质条件，选择某1∶50 000 的矿区地质勘探工作区，通过遥感技术进行扫面测量，从而得到矿山地质构造及矿山资源分布情况。以勘探点为基准，为获取更为准确的勘探信息，需要选择分辨率更高的遥感影像，本文选择了IKONOS 等卫星数据，影像数据整体质量较好，影像中无云雾覆盖，观测目标清晰，影像无明显偏光偏色情况，可解译程度高，具体航测遥感技术获取地质勘探影像过程如图1所示。

图1 航测遥感技术获取地质勘探影像过程

由图1 可知：本文矿山地质勘探过程，将采集到的遥感影像作为原始数据，对影像进行分割处理，从而获得更具代表性的区域矿山地质信息。为了保证研究区域矿山地质勘探的准确性，在分割后进一步提取更多辅助分类的矿山信息。采集研究区域内1∶50 000 比例尺地形图和DEM 数据，对研究区域内矿山地质环境情况以及矿产资源数据进行采集，收集研究区域内自然地理、地质环境、地质灾害分布等资料，进行野外踏勘，为后续遥感影像的解译工作提供依据。

1.2 矿山地质遥感图像处理

由于大气环境与空气中存在着一定的干扰因素，遥感影像数据受多种自然因素影响会导致图像信息数据存在画质损坏［2］、图像变形以及边缘模糊等情况，因此在遥感影像数据获取完成后，需要对遥感影像进行处理。图像与数据处理流程如图2 所示。

图2 图像及数据处理流程

由图2 可知：进行图像与数据处理，消除大气和光照等对观测目标反射的影响，将同一条带数据分别进行全色影像和多光谱影像合并，在大气校正后通过数字高程模型对影像进行正射纠正，影像中部分正射纠正的精度不太理想，因此利用上文收集的地形基础数据进行二次纠正，进行噪声滤波处理，对辐射度畸变较大的原始数据进行辐射度纠正，进行影像配准，将同一地物的不同特性相关影像进行相对配准。通过直接线性变换标定三维空间坐标与二维图像的对应关系，计算式如式（4）所示：

式中：j1、j2、j3、j4、j5、j6、j7、j8为变换参数；X和Y为平面空间坐标。接下来，对相机焦距k进行计算，计算式如式（5）所示：

式中：（x0，y0）为格网点主点。通过式（5）求得焦距后，获取航测摄影转角系统的关系计算旋转角α，计算式如式（6）所示：

式中：b1、b2分别为旋转角构成的旋转矩阵。在纠正完成后，对遥感影像进行镶嵌处理，进行影像拼接，在保证影像中观测目标地物的完整性的同时，保证影像过渡自然，不存在明显的拼接痕迹。适当进行影像颜色的调节，使影像中观测地物反差适中，分幅处理并检测影像数据的清晰度、色彩对比度以及连续的色调变化，保证影像色彩与实际真实地物色彩相近。将同地区数据进行空间配准，实现数据的融合，从而提取新数据，对不同时间获取的图像进行融合处理时，应保证融合后的图像尽可能地突出观测目标的地物信息，使观测目标与周围地物的边界是清晰分明的。

1.3 矿山地质航测遥感信息提取与解译

遥感影像包括光谱特征和空间特征，这些是进行遥感影像解译的重要依据，为了更好地提取矿山地质信息，需要建立遥感影像的解译标志［3-4］。由于矿山信息特征与多种自然因素有关，因此，针对不同的观测目标地物需要建立相应的解译标志，具体过程如图3 所示。

图3 解译标志与信息提取过程

因此需要结合上文中采集的研究区域的多种资料，结合专业理论进行目视解译，以提取遥感影像中矿山观测目标地物信息。通过计算机判别遥感影像中观测目标地物的光谱差异，对矿山地物地貌进行相应分类，并通过人机交互解译相结合的方式进行解译，若影像中存在不能准确判定属性的信息，则通过实地勘察将标注出的图斑解译信息进行验证，并对遥感影像进行增强处理，便于对影像中矿山地质环境信息的提取与解译。本文提取的矿山地质信息包括矿产资源开发情况以及矿山地质环境，主要涉及矿产资源开采占地、矿产开采点和面位置，研究区域内的地裂缝，地面沉陷区等地质灾害分布等［5-6］。经过划分试验区的反复实验，通过目视进行彩色影像识别，能够将50 个像元的矿山地物从背景中分离，判定用地性质，在解译完成后对解译情况进行实地验证与精度分析。

2 实验论证分析

为验证本文方法的有效性，首先对本文航测遥感影像的矿山地质解译成果进行验证，证明本文影像解译的可靠性，进而对矿山地质勘探情况进行分析。采用野外实地验证方式进行验证，本文矿山航测遥感调查在研究区域内划分了6 个工作区，共设置野外验证观察点1500 处，具体研究区域的矿山地质环境遥感解译成果的野外实地验证情况如表1 所示。

表1 研究区域遥感解译成果实地验证情况

由表1 可知：本文对矿山占地、尾矿库以及环境污染等图斑类型的解译精度较高，正确率最高达到了100.00%，对各检验工作区域的平均正确率也均在90.00% 以上，证明本文方法对航测遥感影像的解译具有较好的效果，准确率满足解译要求。

3 结语

本文通过航测遥感技术获取矿山地质勘探影像，进行矿山地质遥感图像处理，提取与解译矿山地质航测遥感信息，实现了航测遥感技术在矿山地质勘探中的应用，取得了一定的研究成果。实验论证结果表明：应用本文方法在解译矿山占地、尾矿库和环境污染点等图斑类型方面表现出较高的精度，正确率最高达到100.00%，对各个检验工作区域的平均正确率均在90.00% 以上，由此表明本文方法在航测遥感影像解译方面具有良好的效果。