金属矿山 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (01): 40-54.
• 测绘视角下的矿山地质灾害智能识别与预警 • 上一篇 下一篇
包妮沙1 李秋玥1 杨天鸿1 刘善军1 齐 迹2
BAO Nisha1 LI Qiuyue1 YANG Tianhong1 LIU Shanjun1 QI Ji2 #br#
摘要: 矿区生态环境遥感动态监测是指导绿色矿山建设和生态恢复的重要基础。 耦合绿度、热度、干度、湿度、 亮度多种生态因子的指数,如遥感生态指数( Remote Sensing Ecological Index,RSEI)、地表生态状况组成指数( Land Surface Ecological Status Composition Index,LSESCI)具有可视化、可扩展等优势,已被广泛用于矿区生态环境监测中,但 地表生态状况指数在不同景观条件和露天开采模式下表征矿区生态环境的适宜性及差异性尚不明确,并且研究区多 为单一矿区易忽略因生态环境背景差异导致的区域异质性。 因此,以新疆位于不同生态功能分区以及地形条件下的 金宝铁矿区、黑山煤矿区和乌拉根锌矿区为研究区,基于长时间序列 Landsat 遥感影像提取绿度、热度、干度、湿度、亮 度生态因子耦合构建 LSESCI、RSEI、改进遥感生态指数(Modified Remote Sensing Ecological Index ,MRSEI)及标准化遥 感生态指数(Standardized Remote Sensing Ecological Index,RSEIs) 4 个地表生态状况指数,结合土地利用数据和 DEM 数据,通过相关性分析、缓冲区分析、滑动滤波、Sen+MK 等多种方法综合分析,揭示了基于卫星遥感数据反演获取的 地表生态状况指数表征不同生态功能区露天矿地表生态状况性能的差异性。 结果表明:① 不同地表生态状况指数与 绿度、热度、干度、湿度、亮度各生态因子的平均皮尔森相关系数达到 0. 6 以上,其中 RSEI 指数对各生态因子拟合程度 最好。 ② 结合土地利用数据和 DEM 数据,LSESCI 指数能够有效区分位于山前冲洪积扇区的金宝铁矿露天采区和原 地貌裸土及山间谷地,不会过低估计生态环境质量,能够反映露天开采对生态环境的影响范围。 对于原地貌有低覆 盖植被且存在土地盐渍化的研究区,如黑山煤矿区和乌拉根锌矿区,相比 MRSEI 和 RSEIs 指数,RSEI 指数与湿度、热 度等生态因子相关性更高,不会低估研究区的生态环境质量。 ③ 基于 Sen+MK 时间序列分析算法和最优指数,对 2005—2020 年各矿区的生态环境时空变化特征进行了分析,露天开采对研究区内生态环境质量“良”和“优”的土地 影响不大,通过露天开采占用、挖损的土地主要为生态环境质量“中”的土地。 相比黑山煤矿区,金宝铁矿区和乌拉根 锌矿区的生态环境质量显著下降区域面积小,通过复垦及生态恢复生态环境质量显著提高的面积比例高,其中乌拉 根锌矿区复垦率为 34. 58%,金宝铁矿区复垦率为 20. 75%。