編者按 目前，我國礦山正在由過去的機械化、數(shù)字化發(fā)展階段向智能化階段邁進，遙感技術(shù)作為時空智能中的關(guān)鍵技術(shù)在智能礦山建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。在這個過程中，學(xué)術(shù)界出現(xiàn)了諸如礦山遙感、礦區(qū)環(huán)境遙感、礦山地質(zhì)災(zāi)害遙感、礦山生態(tài)環(huán)境遙感等諸多術(shù)語，而對于這些術(shù)語的內(nèi)涵和外延未得到足夠關(guān)注，影響了遙感技術(shù)在礦山中發(fā)展。正值“十五五”開局以及《金屬礦山》創(chuàng)刊60周年之際，我刊編委、東北大學(xué)劉善軍教授團隊受邀撰文《礦山遙感發(fā)展的思考：內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與典型應(yīng)用》。該文在分析礦山特點及資源開發(fā)引發(fā)的系列變化與問題的基礎(chǔ)上提出了礦山遙感的內(nèi)涵、界定了礦山遙感的外延，并分析了礦山遙感與礦區(qū)遙感的區(qū)別與聯(lián)系。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合該團隊科研實踐介紹了一些礦山遙感中的關(guān)鍵技術(shù)，包括面向礦山資源遙感的巖礦光譜智能感知技術(shù)、面向礦山災(zāi)害遙感的露天礦山滑坡天空地多源協(xié)同監(jiān)測技術(shù)，以及面向礦區(qū)環(huán)境遙感的多波段高光譜聯(lián)合分析技術(shù)，并給出了這些關(guān)鍵技術(shù)相應(yīng)的典型應(yīng)用方向。進一步剖析了3項關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)并展望了未來發(fā)展方向。

學(xué)者風(fēng)采

劉善軍

東北大學(xué)

教授，博士研究生導(dǎo)師

東北大學(xué)災(zāi)害遙感與數(shù)字礦山研究所所長，教授，博士研究生導(dǎo)師，《金屬礦山》編委。主要從事礦山遙感、災(zāi)害遙感、地震遙感等方面的研究。先后主持國家863計劃課題、國家973計劃子課題、國家重點研發(fā)計劃子課題、國家自然科學(xué)基金項目等10余項。發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇，其中SCI收錄50余篇；出版《遙感-巖石力學(xué)引論》《巖石受力的紅外輻射效應(yīng)》2部專著。研究成果獲教育部自然科學(xué)一等獎1項、中國測繪學(xué)會科技進步一等獎2項。兼任教育部測繪類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會委員，中國煤炭學(xué)會礦山測量專業(yè)委員會委員，中國地震學(xué)會空間對地觀測專業(yè)委員會委員，中國地質(zhì)學(xué)會地質(zhì)災(zāi)害研究分會委員，中國遙感應(yīng)用協(xié)會環(huán)境遙感分會常務(wù)副理事長。

成果精要

隨著新時代背景下的大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等先進技術(shù)的興起，我國礦山正在由過去的機械化、數(shù)字化發(fā)展階段逐步邁向智能化礦山階段。在這個過程中，作為空間信息技術(shù)的主要組成——遙感技術(shù)，近年來在礦山得到了快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，這些應(yīng)用主要包括利用遙感技術(shù)進行礦產(chǎn)資源監(jiān)測、礦山環(huán)境監(jiān)測和礦山災(zāi)害監(jiān)測。所使用的手段從最初的衛(wèi)星遙感，到近幾年的無人機遙感和地面遙感，從早期的光學(xué)波段到近期的紅外和微波波段，分辨率從過去的幾十米逐漸發(fā)展到現(xiàn)階段的亞米級，可以說，礦山正在成為遙感應(yīng)用和研究的一個重要領(lǐng)域。

與此同時，在利用遙感技術(shù)進行礦山諸多方面的監(jiān)測和應(yīng)用實踐中，也出現(xiàn)了諸多術(shù)語，如礦區(qū)環(huán)境遙感、礦山地質(zhì)災(zāi)害遙感、礦山遙感、礦山生態(tài)環(huán)境遙感等，而關(guān)于這些術(shù)語的內(nèi)涵和外延很少得到足夠關(guān)注，使得這些概念有時出現(xiàn)使用混亂、界限不清問題，這在一定程度上影響了遙感技術(shù)在礦山的應(yīng)用與發(fā)展。

東北大學(xué)劉善軍教授團隊：首先對礦山遙感的內(nèi)涵進行剖析，進而結(jié)合團隊多年的科研實踐分析了礦山遙感應(yīng)用中的一些關(guān)鍵技術(shù)與研究進展，并指出了存在的一些主要問題及挑戰(zhàn)，旨在與同行進行交流和討論，更好地促進礦山遙感事業(yè)發(fā)展。

1、礦山遙感內(nèi)涵與外延

礦山在開采過程中會引發(fā)一系列變化，包括礦產(chǎn)資源量變化、礦山環(huán)境變化以及引發(fā)一些地質(zhì)災(zāi)害。作為現(xiàn)代興起的遙感技術(shù)可以對這些變化進行探測和監(jiān)測，進而形成礦山遙感這個概念。

劉善軍教授團隊：結(jié)合多年的礦山遙感實踐，認為礦山遙感是利用天—空—地—下遙感技術(shù)對礦山構(gòu)成要素及礦山生產(chǎn)過程引發(fā)的問題或現(xiàn)象開展探測和監(jiān)測，主要包括礦山資源遙感、礦山環(huán)境遙感和礦山災(zāi)害遙感，支持礦山綠色和可持續(xù)發(fā)展

?礦山資源遙感

利用遙感技術(shù)進行礦山巖礦識別、礦石品位反演、礦體圈定、礦產(chǎn)資源量估測以及資源變化檢測等。特別指出，此處礦山資源特指礦產(chǎn)資源，而非其他資源。

?礦山環(huán)境遙感

利用遙感技術(shù)進行礦山環(huán)境要素監(jiān)測，包括不同地物類型覆蓋變化監(jiān)測、地表水體污染監(jiān)測、土壤（尾礦庫）水分監(jiān)測和重金屬污染監(jiān)測等，此處環(huán)境也包括生態(tài)環(huán)境。

?礦山災(zāi)害遙感

利用遙感技術(shù)進行各類礦山災(zāi)害的探測和監(jiān)測，這些災(zāi)害類型包括礦山滑坡、崩塌、地裂縫、開采沉陷、尾礦庫潰壩等。

?天—空—地—下遙感技術(shù)

通過天基衛(wèi)星、空基無人機、地面車載或手持平臺以及相應(yīng)的遙感傳感器，實現(xiàn)對礦山目標的遙感識別與監(jiān)測；“下”是指地下遙感，即在井下利用車載或手持傳感器（如熱成像儀、光譜儀、掃描儀等）對巷道或采場中的目標實施非接觸式遙感識別與監(jiān)測。目前，遙感技術(shù)主要針對礦山地上目標進行監(jiān)測，地下目標的遙感應(yīng)用較少，這是將來發(fā)展的一個重要方向。

?礦山遙感外延

在一些大型礦田區(qū)域內(nèi)往往會有多座礦山存在，這些礦山在空間上毗鄰，在成礦條件上相似，這些礦山彼此構(gòu)成了礦區(qū)，這樣衍生出礦區(qū)遙感概念，即利用遙感技術(shù)對礦區(qū)范圍內(nèi)多座礦山開展探測或監(jiān)測工作。同樣在礦區(qū)范圍內(nèi)可以分為礦區(qū)資源遙感、礦區(qū)環(huán)境遙感和礦區(qū)災(zāi)害遙感。由于礦山往往是單獨存在的生產(chǎn)單位，在礦山范圍開展的資源遙感和災(zāi)害遙感一般稱作礦山資源遙感和礦山災(zāi)害遙感較為合適。對于環(huán)境遙感，由于礦區(qū)中多座礦山經(jīng)常毗鄰接壤，環(huán)境相互影響，環(huán)境之間的界限很難分清，如大氣環(huán)境、水環(huán)境等，此時使用礦區(qū)環(huán)境遙感較為合適。當(dāng)然，實際中應(yīng)根據(jù)具體情況進行分析，不可一概而論。

那么“礦產(chǎn)資源量變化、礦山環(huán)境變化以及引發(fā)一些地質(zhì)災(zāi)害”指代哪些呢？

??礦產(chǎn)資源量變化

礦山在開采過程中將礦石從地下采出，勢必會造成礦產(chǎn)資源減少和礦石量增加。在露天礦開采時，隨著開采的進行，露天坑深度和出礦量會隨之增加，資源量則相應(yīng)減少。

??礦山環(huán)境變化

?土壤環(huán)境變化

包括物理變化和化學(xué)變化。物理變化是指只引起土壤的物理性質(zhì)發(fā)生變化，未引起土壤化學(xué)成分變化，如礦山開采形成礦坑，廢石排放形成排土場，選礦尾礦排放形成尾礦庫等，這些變化占用了土地，破壞了原來的土壤結(jié)構(gòu)，引起土壤沙化、土壤侵蝕等。化學(xué)變化是指礦山開發(fā)引起土壤中的化學(xué)成分發(fā)生變化從而造成土壤污染，包括土壤中的重金屬污染、酸化和鹽堿化等。

?水環(huán)境變化

一般在礦山選礦或選煤過程中都會形成一些廢水，它們的排放會引起地表水和地下水變化，甚至污染，有些污染還會造成一些嚴重的污染事故。

?大氣環(huán)境變化

在礦山開采尤其是露天開采過程中，由于礦石的采掘、運輸、排土等作業(yè)會引起揚塵，同時尾礦庫中的干燥尾砂在風(fēng)力作用下形成揚塵；煤礦中煤堆以及矸石山自燃，會釋放甲烷、二氧化碳、一氧化碳、二氧化硫等有害氣體，從而污染大氣。

?生態(tài)環(huán)境變化

在礦山開采過程中，經(jīng)常會引起地表植被破壞，造成生物量和生物多樣性減少，從而引起生態(tài)環(huán)境破壞。

??礦山開發(fā)引發(fā)的一些災(zāi)害問題

?邊坡崩塌與滑坡

露天開采尤其是大型露天礦開采經(jīng)常會引發(fā)高陡邊坡失穩(wěn)，從而造成崩塌與滑坡災(zāi)害。這些災(zāi)害成為露天礦面臨的主要災(zāi)害。

?尾礦庫潰壩

大型礦山由于選礦廠處理的礦石量大，排放的尾礦也多，會形成大型尾礦庫，這些尾礦長期堆放，會對尾礦壩造成壓力，一旦超過尾礦壩的力學(xué)強度，會引發(fā)尾礦庫潰壩，從而造成尾砂向下游大量傾瀉，嚴重時導(dǎo)致建筑物掩埋，甚至人員傷亡。

?開采沉陷

地下礦山在采礦過程中因巖礦被采空引起上覆巖層移動和地表沉陷的現(xiàn)象，被稱為開采沉陷。只要地下開采面積達到一定空間范圍之后，都會引起開采沉陷。這種沉陷波及地表會引發(fā)地面開裂、下沉，也會損壞地面農(nóng)田、設(shè)施及建筑物等。在大型煤礦地下開采時經(jīng)常會發(fā)生開采沉陷。

?地裂縫

地裂縫是指因地下礦產(chǎn)資源開采導(dǎo)致地表破裂的現(xiàn)象。其核心成因是采空區(qū)上覆巖層在重力作用下發(fā)生彎曲、變形、斷裂并向上傳導(dǎo)至地表，從未形成線性或網(wǎng)狀的裂縫。這類裂縫會造成地面建筑開裂、基礎(chǔ)設(shè)施損毀、農(nóng)田破壞及地下水系紊亂，是礦山較為典型的地質(zhì)災(zāi)害。

?井下突水

井下突水（也稱礦井涌水或透水）是井工礦開采中一種突發(fā)性強、破壞力巨大的水文地質(zhì)災(zāi)害。其本質(zhì)是井下采掘活動意外溝通了富含水的巖層、溶洞、地下暗河等水體，使得大量水體在短時間內(nèi)突然涌入礦井巷道和工作面，從而導(dǎo)致隔離巖層失穩(wěn)引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。

?冒頂片幫

冒頂片幫是井下開采中發(fā)生頻率最高的局部圍巖失穩(wěn)現(xiàn)象。“冒頂”是指巷道或采場頂板巖石墜落，“片幫”是指巷道兩幫巖石的滑塌。冒頂片幫成因在于開挖活動破壞了巖體原始應(yīng)力狀態(tài)，導(dǎo)致巷道周邊應(yīng)力重新分布，并在頂板或側(cè)幫形成應(yīng)力集中。當(dāng)集中應(yīng)力超過巖體強度，或遇到斷層、節(jié)理等地質(zhì)弱面時，巖塊便會失穩(wěn)脫落，直接威脅礦工作業(yè)安全。

?深部巖爆

深部巖爆是隨著開采深度增加而出現(xiàn)的地質(zhì)災(zāi)害。當(dāng)?shù)V井進入深部（通常超過1 000 m）時，巖體處于高地應(yīng)力環(huán)境中，開采活動會導(dǎo)致能量在采場周邊或巷道巖體中高度集中。當(dāng)應(yīng)力超過巖體極限強度時，所儲存的彈性應(yīng)變能便會瞬間釋放，造成巖石爆裂、粉碎并高速彈射，破壞力極大。

2、礦山遙感關(guān)鍵技術(shù)與典型應(yīng)用方向

2.1 面向礦山資源遙感的巖礦光譜智能感知技術(shù)

目前，智能礦山建設(shè)正在如火如荼地進行著，礦山智能化涉及礦山地質(zhì)、測量、采礦、選礦、安全等各個環(huán)節(jié)，其中地質(zhì)條件探測的智能化是礦山智能化的一個重要環(huán)節(jié)，是智能開采的基礎(chǔ)。在這一環(huán)節(jié)中，巖礦測試和礦體圈定是其關(guān)鍵。

礦山巖礦成分測定以及礦體邊界的準確圈定對礦山設(shè)計、生產(chǎn)和配礦等工作至關(guān)重要。劉善軍教授團隊在多年的科研實踐基礎(chǔ)上，提出了巖礦光譜智能感知技術(shù)

該技術(shù)的內(nèi)涵是利用高光譜遙感技術(shù)，對礦山現(xiàn)場的巖（礦）石進行非接觸的原位測試，通過一定的光譜分析模型和算法，實現(xiàn)對巖礦的智能化識別和定量測試。其特點如下：

① 原位、非接觸遙測、工序簡單、周期短、經(jīng)濟高效。

② 自動化和智能化程度高。

③ 相對于現(xiàn)有側(cè)重于測試樣品元素含量的方法，該技術(shù)可以識別巖礦中的礦物成分及其含量，對于礦石類型確定和礦石品級劃分非常重要。

④ 可以搭載在多種平臺上，包括天基衛(wèi)星、空基無人機、地面三腳架或手持、地下鉆孔中的探頭上。

⑤ 樣品間距小，測試密度高，如果是無人機平臺，空間分辨率可達分米級。

該項技術(shù)實施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括：

① 建立光譜庫，即構(gòu)建礦山礦石和典型圍巖的光譜庫，為巖礦光譜識別奠定基礎(chǔ)。

② 建立巖礦光譜識別模型，包括光譜指數(shù)模型、光譜匹配模型、光譜解混模型、多光譜聯(lián)合反演模型、智能光譜識別模型等。

目前，該技術(shù)主要應(yīng)用方向如下：

No.1 露天采場地面光譜測試與礦體圈定

該方向技術(shù)實施的關(guān)鍵步驟為：

① 在露天采場沿開采斷面布設(shè)勘探線，在勘探線上每間隔一定距離進行礦石采樣，一般靠近礦體邊界處采樣間隔較密，為 0.5~1 m；在礦體內(nèi)部采樣間隔為 2 m。

② 對樣品進行現(xiàn)場光譜測試，并應(yīng)用巖礦光譜識別模型對礦石中組分含量進行定量反演。

③ 依據(jù)樣品采集位置的GPS坐標，將巖礦識別和品位反演結(jié)果展布在采場的三維影像上。

鞍鋼礦業(yè)公司下屬礦山采場礦體圈定結(jié)果反映出，經(jīng)過光譜測定不僅能圈定礦體邊界，還能劃分出不同品位、不同類型礦石的礦塊。經(jīng)過與室內(nèi)化驗結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)鐵礦分布情況與礦區(qū)現(xiàn)場鐵礦富集情況基本一致，模型反演的全鐵品位誤差不超過3.5%。從反演結(jié)果來看，雖然品位反演精度較室內(nèi)測試方法低，但由于現(xiàn)場原位測定采樣密度高、速度快、效率高，5個開采斷面的251件礦石樣品，1 d時間即可完成測試，具有較好的時效性和實用性。

巖礦光譜智能感知技術(shù)思路及應(yīng)用場景

NDII—歸一化差異鐵指數(shù)；_{1 345}—1 345 nm波段處的光譜反射率；_{1 000}—1 000 nm波段處的光譜反射率

No.2 采場無人機光譜測試與礦體圈定

利用無人機搭載高光譜成像儀對采場開展光譜測試和數(shù)據(jù)獲取，再應(yīng)用混合像元光譜解混模型，對采場中的礦巖進行識別與自動提取，實現(xiàn)礦體圈定。

劉善軍教授團隊利用大疆M600 pro無人機搭載的高光譜成像儀PIka L在鞍鋼礦業(yè)公司某采場開展光譜采集試驗時，應(yīng)用混合像元光譜分解技術(shù)，對采場中礦巖進行了識別與提取。

研究表明：鐵礦圈定結(jié)果與室內(nèi)化驗圈定的礦體面積相比，二者相差8.10%?；跓o人機平臺的巖礦光譜智能感知技術(shù)在礦山具有很好的發(fā)展前景，在進一步優(yōu)化和完善的基礎(chǔ)上，可廣泛應(yīng)用于智能礦山建設(shè)中。

利用無人機高光譜對露天采場礦體圈定結(jié)果

No.3 采場衛(wèi)星遙感與礦體圈定

衛(wèi)星遙感由于觀測范圍大，一次可以對礦區(qū)的多座礦山進行觀測，從而可以獲取礦區(qū)礦產(chǎn)資源的分布情況。

劉善軍教授團隊利用美國Landsat衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)對鞍鋼某礦山礦體進行了識別與圈定。結(jié)果反映出，衛(wèi)星遙感手段不僅能夠圈定鐵礦體的空間范圍，同時還能識別礦體類型，即區(qū)分出赤鐵礦和磁鐵礦的范圍。但由于衛(wèi)星距離地面較遠，觀測距離長，因而空間分辨率較低，所圈定的礦體精度也較低，經(jīng)過與礦山實際對比，精度為83%，低于地面和無人機測定結(jié)果。

利用Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)圈定鐵礦體

No.4 采場礦石量計算

利用巖礦光譜智能感知技術(shù)可以圈定露天礦山中的礦體范圍，如再結(jié)合不同期的礦山數(shù)字高程模型DEM數(shù)據(jù)（如利用地面激光掃描或無人機攝影測量獲?。?，就可以計算出該時期的礦石開采量，從而實現(xiàn)礦山采場礦量的智能化驗收

同理，在獲得礦區(qū)所有礦山一定時期的礦石量后，就可以掌握該礦區(qū)在某個時期的礦產(chǎn)資源變化情況。

此外，該項技術(shù)不僅能夠圈定礦體范圍，還可實現(xiàn)礦石分級分類，從而實現(xiàn)露天礦資源開發(fā)的遙感動態(tài)監(jiān)測與精細化管理。

利用地面激光掃描技術(shù)獲取礦山DEM數(shù)據(jù)

2.2 面向礦山災(zāi)害遙感的露天礦山滑坡天—空—地多源協(xié)同監(jiān)測技術(shù)

露天開采是礦產(chǎn)資源開發(fā)的主要方式之一，長期高強度、大規(guī)模開采形成了眾多高陡邊坡，由此帶來的邊坡失穩(wěn)及災(zāi)害現(xiàn)象十分嚴重，對其進行有效監(jiān)測和災(zāi)害預(yù)警，對于確保礦山安全高效開采以及綠色礦山建設(shè)意義重大。

由于大型露天礦山地形復(fù)雜、觀測條件困難、影響因素眾多，傳統(tǒng)、單一的監(jiān)測手段均難以奏效。

劉善軍教授團隊在多年實踐的基礎(chǔ)上，研究并提出了天—空—地多源協(xié)同的露天礦滑坡智能監(jiān)測技術(shù)，其中多源遙感技術(shù)包括導(dǎo)航衛(wèi)星 GNSS （Global Navigation Satellite System）在線監(jiān)測技術(shù)、雷達衛(wèi)星 D-InSAR （Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar）監(jiān)測技術(shù)、光學(xué)衛(wèi)星高分影像監(jiān)測技術(shù)、無人機與地面激光掃描（Terrestrial Laser Scanning，TLS）聯(lián)合監(jiān)測技術(shù)、地基紅外熱成像監(jiān)測技術(shù)、顧及大氣折光的測量機器人監(jiān)測技術(shù)、基于 Wi-Fi 的監(jiān)測信息多終端顯示技術(shù)。

面向礦山災(zāi)害遙感的露天礦山滑坡天—空—地多源協(xié)同監(jiān)測技術(shù)核心思想：天—空—地多平臺多模式協(xié)同觀測，包括時間協(xié)同、空間協(xié)同、參數(shù)協(xié)同和智能分析，簡稱“三協(xié)同一智能”

?時間協(xié)同

在不同階段使用不同的監(jiān)測手段，實現(xiàn)涵蓋滑坡孕育發(fā)展全流程的、技術(shù)經(jīng)濟有效的連續(xù)監(jiān)測。

技術(shù)要點有：

① 根據(jù)滑坡孕育與發(fā)展規(guī)律，在不同階段使用不同的監(jiān)測手段。

② 根據(jù)當(dāng)前監(jiān)測儀器所獲監(jiān)測數(shù)據(jù)，對滑坡動態(tài)及其發(fā)展態(tài)勢進行預(yù)判，進而自動啟用其他更合適的監(jiān)測手段進行跟蹤、增強和聚焦監(jiān)測。

?空間協(xié)同

將點式和面式監(jiān)測相結(jié)合、地上和地下監(jiān)測相結(jié)合、天—空—地多平臺相結(jié)合，發(fā)揮不同手段、不同方法的各自優(yōu)勢，實現(xiàn)礦坑整體的全覆蓋、多層次和多精度監(jiān)測。

?多參數(shù)協(xié)同

地表位移、幾何變形、地表溫度、巖土濕度、降雨量等（還可按需增加應(yīng)力、微震等）監(jiān)測協(xié)同，實現(xiàn)多參數(shù)、多維信息互補增強，支撐時空關(guān)聯(lián)與智能分析。

?智能分析

結(jié)合礦山邊坡運移及滑坡成災(zāi)規(guī)律，設(shè)計人工智能算法、開發(fā)軟件模塊、形成智能監(jiān)測系統(tǒng)，根據(jù)目標態(tài)勢自動進行監(jiān)測單元工作狀態(tài)與模式的分級配置和節(jié)能優(yōu)化，以及休眠單元喚醒和事件驅(qū)動，進而實現(xiàn)多平臺、多參數(shù)的協(xié)同規(guī)劃，應(yīng)急聚焦和智能預(yù)警。

露天礦山滑坡天—空—地多源協(xié)同監(jiān)測技術(shù)框架

天—空—地多源協(xié)同監(jiān)測技術(shù)的關(guān)鍵應(yīng)用步驟為：

① 使用熱成像技術(shù)進行溫度場探測，識別邊坡中的斷層、破碎帶、含水帶以及軟巖層，從而確定滑坡潛在危險區(qū)。

② 應(yīng)用 InSAR技術(shù)對整個邊坡區(qū)域進行位移場掃描式探測，甄別出發(fā)生變形的區(qū)域，作為監(jiān)測重點。

③ 綜合熱成像和InSAR監(jiān)測結(jié)果，確定監(jiān)測靶區(qū)，而后布設(shè)GNSS點，通過連續(xù)在線監(jiān)測滑坡變形特征，實現(xiàn)滑坡跟蹤監(jiān)測與災(zāi)害預(yù)警。

④ 當(dāng)滑坡發(fā)育進入中期、位移量達到數(shù)十厘米時，滑坡后緣開始出現(xiàn)裂縫，可使用地面監(jiān)控影像進行圖像和位移場監(jiān)測，也可使用三維激光掃描儀進行垂直位移場監(jiān)測。

⑤ 當(dāng)滑坡進入大變形階段時（位移量達到米級以上）時，InSAR技術(shù)由于相位失相干和解纏困難無法使用，可以采用高分衛(wèi)星影像或SAR像元偏移量估計方法探測水平位移場，并聯(lián)合地面三維激光掃描儀實施垂直位移監(jiān)測，實現(xiàn)滑坡三維變形場監(jiān)測。

⑥ 根據(jù)多源監(jiān)測結(jié)果，確定滑坡最大變形和破壞區(qū)域，再利用無人機在空中進行查證。

該技術(shù)已在撫順西露天礦和鞍鋼多座礦山的采場和排土場滑坡監(jiān)測中得到了成功應(yīng)用。

2.3 面向礦區(qū)環(huán)境遙感的多波段高光譜聯(lián)合分析技術(shù)

近年來，高光譜技術(shù)在礦區(qū)環(huán)境遙感中得到快速應(yīng)用，然而，大型礦區(qū)地表環(huán)境因子復(fù)雜多樣，具有多要素、多尺度、多性質(zhì)、動態(tài)變化特性，單一波段（如可見光波段）易出現(xiàn)“異物同譜”現(xiàn)象，即使用單一波段容易造成不同地物在該波段光譜特征相似，使得不同地物很難使用光譜特征差異進行區(qū)分，從而難以取得精細探測效果以有效滿足監(jiān)測要求。

劉善軍教授團隊提出了可見光—近紅外—熱紅外光譜聯(lián)合分析方法，將3個波段的光譜聯(lián)合起來，做到優(yōu)勢互補，解決了單一波段的“異物同譜”以及土壤多因子的遙感監(jiān)測難題。

目前，該技術(shù)主要應(yīng)用方向如下：

No.1 煤與矸石光譜識別

煤和矸石是露天煤礦地面主要的2類固體堆積物，對其進行遙感識別是露天煤礦環(huán)境遙感研究的主要內(nèi)容之一。

通常，煤和大部分矸石在可見光—近紅外波段光譜特征差異明顯，矸石的光譜反射率高于煤，基于可見光—近紅外波段光譜可將大部分的矸石與煤區(qū)分開來，但有少部分含碳矸石與煤存在“異物同譜”現(xiàn)象，單獨使用可見光—近紅外光譜特征無法將煤與矸石完全區(qū)分。

通過測定含碳矸石與煤的熱紅外光譜發(fā)現(xiàn)，在可見光—近紅外波段難以區(qū)分的煤和含碳矸石樣品，在熱紅外光譜波段則有明顯的光譜特征差異，即在8~14 μm（尤其在8~11 μm）波段，煤樣本的光譜曲線接近于黑體，發(fā)射率接近于1，無明顯吸收特征，而矸石樣本發(fā)射率明顯低于煤，且存在一個明顯的吸收谷特征。

基于此，劉善軍教授團隊提出了煤與矸石的可見光—近紅外—熱紅外的聯(lián)合光譜識別區(qū)分方法。首先對所有樣本進行可見光—近紅外光譜測試，將煤與不含碳的矸石區(qū)分開來；然后對因“異物同譜”現(xiàn)象誤分為煤的含碳矸石進行熱紅外光測試，并用光譜吸收深度指數(shù)進行甄別，最終實現(xiàn)煤與矸石的高精度分類。

兗州、神東和木里3個礦區(qū)煤矸樣本識別結(jié)果表明，僅使用可見光—近紅外波段3個礦區(qū)煤矸的分類準確率分別為94.4%、93.3%和90.9%，使用可見光—近紅外和熱紅外聯(lián)合分析方法的準確率均達到100%，顯著提升了煤矸分類精度。

No.2 鐵礦尾礦成分估算

變質(zhì)型鐵礦是鐵礦資源的主要類型，其尾礦主要由SiO和鐵（Fe）組成，其含量決定了尾礦的潛在再利用策略。

光譜分析結(jié)果表明：在可見光—近紅外范圍內(nèi)的1 163~2 499 nm波段反射率特征與全鐵（TFe）相關(guān)，而在熱紅外范圍內(nèi)的8~9.4 μm和10.7~12 μm波段發(fā)射率與SiO相關(guān)。

劉善軍教授團隊提出了基于可見光—近紅外—熱紅外的多波段光譜融合方法，并建立了用于SiO和TFe估算的偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression，PLSR）、隨機森林（Random Forest，RF）和利用粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機建模方法（PSO-ELM）。研究表明：采用可見光—近紅外—熱紅外的融合光譜模型顯著提高了SiO和TFe含量預(yù)測精度。

融合光譜模型的SiO和TFe含量預(yù)測結(jié)果

—擬合優(yōu)度；RMSE—均方根誤差；RPIQ—性能與四分位間距比

3 挑戰(zhàn)與展望

?巖礦光譜智能感知技術(shù)

巖礦光譜受多種因素影響，導(dǎo)致光譜多變，如何實現(xiàn)隨著條件變化調(diào)整光譜模型從而確保反演精度是目前面臨的桃戰(zhàn)之一。

目前，開展的光譜變異影響因素（如粗糙度、顆粒度、觀測角度等）研究大多是基于正交試驗設(shè)計，即固定其他變異影響因素不變、只讓一個變異因素發(fā)生變化，來分析該因素影響下的光譜變化規(guī)律。但是在實際巖礦賦存的自然條件中，多種變異因素同時存在、共同作用，不同變異因素可能還會相互影響。

因此，綜合分析并揭示多種變異因素的影響，明確巖礦反（發(fā)）射光譜在多種變異因素共同影響下的變化規(guī)律，并確定各個變異因素的影響權(quán)重，建立適用性更強的完備模型，是將來需要重點考慮的問題。

?礦山滑坡監(jiān)測預(yù)警技術(shù)

目前，滑坡監(jiān)測手段多樣，監(jiān)測數(shù)據(jù)足夠豐富、精度較高，難點在于災(zāi)害預(yù)警。

由于滑坡類型多種多樣，不同類型的地質(zhì)條件和影響因素不同，因而造成滑坡的時空演化特征不同，臨近滑坡的異常前兆特征也不同。

根據(jù)不同類型的滑坡制定不同的預(yù)警指標和構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)警模型，從而確保滑坡災(zāi)害準確預(yù)報值得深入研究。

?礦山環(huán)境遙感

不同礦山地表環(huán)境構(gòu)成要素不同、屬性和特征不同、時空尺度和演化特征不同。

有效顧及多尺度、多因素、多屬性特征，在不同條件下使用不同的遙感手段和協(xié)同策略實現(xiàn)礦山環(huán)境有效監(jiān)測需要進一步研究。

此外，多模態(tài)、多頻次、多平臺的集成和協(xié)同使用，也需要進一步攻關(guān)。

參考文獻（略）

推薦精讀

[1] 劉善軍，包妮沙，毛亞純，魏戀歡，賀黎明.礦山遙感發(fā)展的思考：內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與典型應(yīng)用[J].金屬礦山，2026（3）：1-10.

[2] 劉善軍，王東，毛亞純，宋亮，丁瑞波，劉海琪.智能礦山中的巖礦光譜智能感知技術(shù)與研究進展[J].金屬礦山，2021（7）：1-15.

[3] 劉善軍，虞茉莉，王東.基于光譜聯(lián)合分析的鞍山式鐵礦原位測定方法[J].金屬礦山，2021（3）：164-168.

[4] 劉善軍，徐忠印，吳立新，馬保東，劉鑫.遙感—巖石力學(xué)在礦山應(yīng)用的試驗研究[J].金屬礦山，2011（7）：61-65.

[5] 包妮沙，李秋玥，楊天鴻，劉善軍，齊跡.耦合多因子的地表生態(tài)狀況指數(shù)在干旱半干旱區(qū)露天礦的應(yīng)用效果評價[J].金屬礦山，2023（1）：40-54.

[6] 劉海琪，劉善軍，丁瑞波.顆粒度對高品位赤鐵礦可見光——近紅外光譜的影響研究[J].金屬礦山，2022（4）：158-162.

[7] 祁玉馨，劉善軍，王東，孫銘辰.露天鐵礦無人機光譜探測方法試驗研究[J].金屬礦山，2021（4）：149-153.

[8] 王森，何群，劉善軍，毛亞純.基于地面三維激光掃描的露天礦采剝工程量計算方法[J].金屬礦山，2018（12）：134-139.

[9] 何群，王東，劉善軍，毛亞純，孫厚廣，孫銘辰.基于可見光—近紅外光譜特征的BIF鐵礦原位測定方法[J].金屬礦山，2018（12）：140-145.

[10] 張慧慧，劉善軍.露天礦滑坡位移監(jiān)測的ASIFT算法[J].金屬礦山，2017（5）：165-170.

[11] 孫厚廣，熊宏啟，邵猛，毛亞純，張漢康，劉善軍.紅外熱成像在排土場穩(wěn)定性監(jiān)測中的應(yīng)用[J].金屬礦山，2017（2）：109-112.

[12] 佟家興，杜海鷹，朱福琴，劉藝博，劉秀峰，劉善軍.融合主成分分析與光譜角匹配的金銅礦遙感探測方法[J].金屬礦山，2016（11）：119-123.

《金屬礦山》簡介

《金屬礦山》由中鋼集團馬鞍山礦山研究總院股份有限公司和中國金屬學(xué)會主辦，主編為中國工程院王運敏院士，現(xiàn)為北大中文核心期刊、中國科技論文統(tǒng)計源期刊（中國科技核心期刊）、中國精品科技期刊（F5000頂尖學(xué)術(shù)論文來源期刊）、中國百強報刊、RCCSE中國核心學(xué)術(shù)期刊（A）、中國期刊方陣雙百期刊、國家百種重點期刊、華東地區(qū)優(yōu)秀期刊，被美國化學(xué)文摘（CA）、美國劍橋科學(xué)文摘（CSA）、波蘭哥白尼索引（IC）、日本科學(xué)技術(shù)振興機構(gòu)數(shù)據(jù)庫（JST）等世界著名數(shù)據(jù)庫收錄。主要刊登金屬礦山采礦、礦物加工、機電與自動化、安全環(huán)保、礦山測量、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域具有重大學(xué)術(shù)價值或工程推廣價值的研究成果，優(yōu)先報道受到國家重大科研項目資助的高水平研究成果。

中鋼礦院出版?zhèn)髅街行?/span>

新媒體矩陣

編排：余思晨

審核：王小兵

---

聲明：本文系轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng)，請讀者僅作參考，并自行核實相關(guān)內(nèi)容。若對該稿件內(nèi)容有任何疑問或質(zhì)疑，請立即與鐵甲網(wǎng)聯(lián)系，本網(wǎng)將迅速給您回應(yīng)并做處理，再次感謝您的閱讀與關(guān)注。