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矿区水域面积变化遥感检测方法研究 　　摘要: 基于归一化差异水体指数（NDWI）利用TM/ETM+遥感数据对矿区地表水域进行提取分析，镖令采用NDWI直属提取出的水域中混有非水体区域；从而根据不同物质对光谱的差异，采用波段5并以DN值40为阈值，分离出了分矿固废占地；同种原理，采用波段3并以DN值80为阈值，法力出水体的深浅。并采用不同地物的温度变化特征和热辐射特性，利用TM数据的热红外波段进行了温度盐酸比较，从而验证了上述遥感分类的正确性。 　　关键词：煤矿区环境遥感地表水体固体废弃物遥感检测 　　中图分类号：TP216 文献标识码：A文章编号： 　　 　　 　　应用遥感技术监测矿区环境，在国外已取得很多成果：比如，Richard 等应用高光谱遥感数据对英国某陶土产区进行环境监测，充分利用高光谱数据对各种矿物的识别能力，确定矿区内不同矿物的比例与分布情况，得出了令人满意的结果[2]； Chatterjee 利用Landsat TM的热红外波段数据，通过一系列的建模与反演方法，绘出了印度某煤田的火场分布图[3]。本文以美国陆地卫星(LandSat) TM/ETM+ 图像为信息源，选用1987年9月19日的TM图像和2002年5月31日的ETM+图像（轨道号为122/35，成像时天气晴朗，满足研究要求），截取某矿区部分为研究对象，以ERDAS软件为主对遥感图像进行处理，得到了该矿区15年间地表水域（主要为塌陷区积水）和固废占地的变化信息。 　　1. 地表水域和固废占地信息的提取与区分 　　水体的反射从可见光到中红外波段逐渐减弱,在近红外和中红外波长范围内吸收性最强，几乎无反射，因此用可见光波段和近红外波段的反差构成的归一化差异水体指数NDWI 可以突出影像中的水体信息[4]。NDWI 由下式计算: 　　 　　式中，Green代表绿光波段；NIR 代表近红外波段。在Landsat TM 影像中, 分别对应2, 4 波段。 　　 以2002年的遥感数据为例，应用 ERDAS软件建立模板进行计算，得出了该矿区的 NDWI图像。通过选取合适的阈值，将NDWI图像中大于阈值的像元定为水体；同时，分别利用ETM+的5、4、3波段和ETM+的7、5、4波段合成伪彩色图像，与NDWI二值图像进行比较。结果表明：1）利用ETM+的5、4、3波段合成的伪彩色图像接近自然色，与NDWI图像的水体基本一致；2）利用ETM+的7、5、4波段合成的伪彩色图像与NDWI图像的水体差异很大。以兴隆庄煤矿附近的水体为例，如图1所示：比较可见：利用NDWI提取的地表水域中混有其它地物。经过仔细甄别后发现，与水域混在一起的是矸石、粉煤灰等煤矿区固体废弃物占地，本文中统称为煤矿固废占地。对水体和煤矿固废的光谱特征曲线（见图2）进行分析发现：1）水体与煤矿固废在2、4波段的反射率（或DN值）非常接近，而NDWI是利用ETM+的2、4波段计算得出，不足以将二者区分开，故造成混淆现象；2）水体与煤矿固废在5、7波段差异较大，后者在这两个波段上的反射率（或DN值）明显高于前者，故选取恰当的阈值可以将二者区分开。表1所示为水体和煤矿固废在各个波段的DN值。试验结果表明，以波段5的DN值40为阈值，能很好地区分水体和煤矿固废。 　　 　　 　　 图1 地表水体和煤矿固废的光谱曲线 　　表1水体与煤矿固废在各波段的DN值 　　 　　 　　2. 地表水域深度的初步探测 　　矿区地表水域在5、4、3波段合成的伪彩色图像上的颜色不同，大体可分为蓝色和黑色两种（见图3）。 　　对两种不同深度水体的光谱特征曲线(见图4)进行分析发现，二者在4、5、7波段的反射率（或DN值）几乎重叠，但在可见光1、2、3波段的反射率（或DN值）差异比较大。造成这种差异的原因可能有两个：一是水中含有不同的杂质（悬浮物、可溶性有机物及悬浮植物等），二是水体深度不同[5]。煤矿区地表水域中含有的杂质基本相同，所以这种遥感差异应是水体深度不同导致的。在可见光波段，随着水体深度的增加，光谱反射率依次降低；因此，蓝色应为浅水，黑色应为深水。表2是蓝色水体和黑色水体在各个波段上的DN值。本项研究采用3波段，并以DN值80为阈值，定性地区分出了浅水和深水，进而可以判断塌陷区积水的深浅。当然，由于缺乏水深实测数据，对积水坑的深度尚需进行实地踏勘验证，并进行下一步的定量反演。 　　 　　图4不同深度水体的光谱曲线 　　表2蓝色与黑色水体在各波段的DN值 　　 　　 　　3. 利用热红外波段对试验结果进行验证 　　水体与煤矿固废的温度变化特征及热辐射特性均不同。白天，在太阳辐射下，水体与许多地物一样，吸收太阳辐射能而增温，但水体比热大，增温慢，成为低温冷体；而煤矿固废的比热比