高潜水位煤矿区开采扰动的长时序过程遥感监测与影响评价

煤炭开采导致地表沉陷积水,是东部高潜水位平原煤矿区的主要特征,对矿区开采中沉陷水体变化的长时序检测,有助于定量评估煤炭开采对土地、生态与社会的综合影响效应。在没有地下采矿信息为先导的情况下,如何识别与区分自然水体、人类地面活动导致的挖掘水体,以及沉陷水体,同时量化开采沉陷影响的边界与程度是目前单纯采用遥感手段进行监测的难题。以山东兖州煤田为例,利用Google Earth Engine(GEE)云计算平台,基于1986年以来可以获取的所有Landsat时序影像数据,结合CCDC(Continue Change Detection and Classification)算法开发了基于轨迹数据检测变化的沉陷积水年份和复垦年份时空动态制图的方法,在此基础上,以提取的沉陷水体图斑为依据,利用Sentinel-2数据分别反演了积水缓冲区反映土壤含水量的VSDI(Visible and Shortwave Infrared Drought Index),LSWI(Land Surface Water Index),SMMI (Soil moisture monitoring index)3个指数,根据土壤水分空间变化规律,通过测度离沉陷积水区不同距离土壤水分空间分布特征,进一步对开采扰动的影响范围与程度进行定量分析。结果显示:基于CCDC算法识别1986—2017年地下煤炭开采引起的地表沉陷积水与复垦年度时空数据,精度分别为85%,77%。研究区自1990年出现沉陷水体,至2017年累计沉陷积水面积3 021.08 ha,其中75.80%的沉陷积水发生在2001—2011年;沉陷积水复垦从1993年开始出现,累计面积888.37 ha,占沉陷积水总面积的29.41%,主要集中于2007年之后。沉陷水体的影响主要集中在沉陷水体外围120 m范围内,该区域出现剧烈的土壤水分变化;120~300 m内存在扰动但是影响强度轻微;300 m之外几乎无影响。通过分析矿区长时序的沉陷积水变化过程,并基于高潜水位矿区土壤水分的遥感反演识别开采扰动的影响范围与程度,为类似矿区开采沉陷水体的监测识别与影响评估提供了新的思路。

基于无人机的高潜水位煤矿区沉陷耕地提取方法比较

准确、快速、低成本的获取高潜水位煤矿区沉陷耕地的面积、分布、受损等信息对耕地保护有重要的意义。色彩空间转换、纹理分析和植被指数等方法能够有效的增强和挖掘影像潜在的信息,对信息提取有很大帮助。利用2018年4月获取的无人机可见光影像对典型高潜水位煤矿区--山东兖州兴隆庄煤矿的沉陷耕地进行了提取研究。首先统计了耕地、积水区等地物在可见光三波段的均值和标准差,比较发现耕地与积水区在红、绿、蓝3个波段均有重合。其次对研究区影像进行了色彩空间转换与二阶矩阵纹理滤波,统计了耕地与积水区共27项色彩与纹理特征指标,利用均值和标准差计算了变异系数和相对差异值,最终选取色度(变异系数26%,相对差异73.33%)和绿色信息熵(变异系数20.59%,相对差异72.79%)作为耕地提取的最优特征,采用最大似然法进行耕地提取。之后计算了备选的6种可见光植被指数,根据结果分布图,选取了过绿指数EXG(excess green index)、可见光差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)、红绿蓝植被指数RGBVI(red green blue vegetation index)及归一化绿红差异指数NGRDI(normalized green-red difference index)作为沉陷耕地提取指数,利用双峰阈值法确定了耕地提取阈值。比较提取结果得出,EXG和NGRDI指数无法全面、客观反映研究区实际情况,VDVI指数的耕地总体分类精度为81.05%,高于RGBVI指数的71.38%,是本研究中最适用于高潜水位煤矿区沉陷耕地提取的指数。最后利用验证区影像,以基于样本面向对象提取的沉陷耕地面积作为参考值,通过比较面积及误差得出,基于色彩与纹理特征法提取的面积与参考面积更接近,误差(6.8%)小于可见光植被指数法(16.0%),更适用于高潜水位煤矿区沉陷耕地的提取。本研究结果客观反映了由于采煤沉陷导致耕地颜色、纹理、疏密等变化特征,为高潜水位煤矿区沉陷耕地的面积测算提供了技术支持。

高潜水位煤矿区地表沉陷信息提取方法研究

准确、快速、高效地获取采煤沉陷信息对矿区土地复垦具有重要意义,尤其是针对极易形成大面积的地表沉陷积水区以及非积水区的高潜水位煤矿区,土地复垦工作更为严峻。以高潜水位矿区--鲍店煤矿为研究对象,结合并改进水体和非水体提取方法,获取整个矿区的地表沉陷信息。在改进归一化水体指数(MNDWI)的基础上,针对采煤沉陷水体边缘易于和水体信息混淆的特点,提出了增强型改进归一化水体指数(E-MNDWI)。利用Landsat 8数据通过E-MNDWI提取沉陷积水区域;利用哨兵1号A星数据(Sentinel-1A),通过小基线集技术(SBAS-In SAR)提取出沉陷非积水区域;最后进行克里金插值获取矿区下沉量为10 mm的等值线。结果表明:利用E-MNDWI提取沉陷水体精度较高,Kappa系数为85.07%。鲍店矿区西部基本达到稳沉状态,东部地表沉陷较为明显,南部地表略有抬升。监测期内矿区最大地表平均下沉速率为41.69 mm/a,最大下沉量为85.16 mm。截至2017年矿区因采煤造成的沉陷区域面积共10.1 km2,其中沉陷积水区为4.6 km2,非积水区域为5.5km2。选取若干基准点验证沉陷非积水区的提取结果,得到决定系数R2为0.92。利用多源多时相数据,结合多种方法获取矿区沉陷信息,可为煤矿城市生态修复和土地整治复垦提供理论依据,并为今后快速高效监测采煤沉陷区地表形变提供新思路。

高潜水位煤矿区综合风险空间评价体系构建

为了寻找适合于高潜水位煤矿区的综合风险评价方法,采用暴露响应模型,综合分析高潜水位煤矿区风险来源与风险表征,构建了高潜水位煤矿区综合风险评价体系,以淮南煤矿区为例开展空间异质性评价。研究结果表明,高潜水位煤矿区风险主要体现为环境污染风险、水土流失风险、洪涝风险、土地破坏风险、生态系统服务功能损失风险以及社会经济风险。研究区综合风险评价结果符合研究区的基本情况,验证了高潜水位煤矿区综合风险空间评价体系在实际应用中的可靠性。基于风险评价结果,可以展开针对性的风险防范工作。煤矿区风险评价可以为煤矿区的风险治理提供参考,对煤炭城市的可持续发展具有一定的借鉴意义和应用价值。

高潜水位煤矿区采煤沉陷湿地及其生态治理

高潜水位煤矿区采煤结束后改变了原有的地质结构,地表形成采煤沉陷湿地。通过污水处理、水系修复及基底改造等生态治理措施将其改造为湿地公园、水库等,发挥了采煤沉陷湿地的生态能力,取得了较好的效益和治理成效。

高潜水位煤矿区采煤沉陷湿地及其生态治理

在高潜水位煤矿区,井工煤矿开采导致的大面积沉陷积水,使原有土地变为采煤沉陷湿地。对开采沉陷湿地进行合理规划和治理,可以使高潜水位矿区在生态系统演替过程中削弱开采对生态环境和经济社会的负面影响,使其发挥最大的社会、经济和生态效益,同时,有效地补充中国日益减少的湿地数量。探讨了采煤沉陷湿地的内涵及其在湿地分类系统中的归属,分析了其形成原因及变化过程,分别介绍了湿地公园、水产养殖、水库和污水处理等主要治理方式,以及水污染处理、水系修复与连通、基底改造、植物选择与布局和动态规划在内的采煤沉陷湿地的生态治理关键技术,为高潜水位地区生态修复和采煤沉陷湿地生态治理提供参考。

高潜水位煤矿区沉陷水体信息提取

针对高潜水位煤矿区煤炭开采后极易形成大面积的沉陷积水区,且沉陷水体信息易与矿区其他地物混淆的问题,该文提出了针对高潜水位矿区水体信息提取的增强型改进归一化水体指数(E-MNDWI)。对研究区典型地物光谱进行分析,将E-MNDWI应用于Landsat系列数据,并对比验证该指数与改进归一化水体指数(MNDWI)的精度水平。研究结果表明:矿区投入运行后,利用E-MNDWI提取沉陷水体的精度普遍较MNDWI高,总体精度在90%以上,Kappa系数大于80%。选取高分1号数据作为验证数据源,发现E-MNDWI的计算面积精度高达93.07%。与其他水体指数对比,E-MNDWI的综合精度最高。E-MNDWI对于山区和平原水体提取具有较好的效果,能够消除山体阴影和其他物体倒影的影响。

高潜水位采煤沉陷区综合治理模式分析

本文针对典型高潜水位两淮采煤沉陷区,归纳了农业建设、生态功能区建设、生态景观建设和园区建设4种沉陷区综合治理的主要修复模式,简析了新庄孜和后湖等沉陷区修复时针对不同的条件采取的相应修复模式,为其他类似条件的沉陷区及废弃地提供参考。