一种集成D‑InSAR和GIS技术的地下非法采矿识别方法及系统与流程

本发明涉及非法采矿识别领域，具体涉及一种集成d-insar和gis技术的地下非法采矿识别方法及系统。

背景技术：

当前，煤矿开采作为发展中国家经济发展的重要手段之一，破坏了生态环境，扰动了地球表面和岩石圈的自然平衡，造成地面沉陷等自然灾害隐患，引发了一系列严重的矿难事件。一直以来，中国的煤炭产量居世界第一位，占国家矿产总量的90％以上，其中95％属于地下开采。据中国国家安全生产监督管理总局统计，2003年中国生产了占全球35％的煤矿产量，却占据了全球因煤矿开采导致死亡人数的80％，且大部分矿难都是由地下非法采矿造成。随着煤矿资源需求的增加和利益的驱动致使地下非法采矿频繁发生，尽管各地政府相继采取有关措施对其进行严打整治，它始终是采矿行业无法消除的一种顽疾，由于地下非法采矿点及其隐蔽且分布广特征，单一地依靠矿山执法部门对地下非法采矿区进行逐企、逐村、逐户的“地毯式”排查，很难及时、准确地找出非法采矿区的具体位置，且费时费力费财。目前对于地下非法开采的监测主要是以传统方法为主，也有一些利用微震和信息化网络技术来采集地下数据为手段来进行小范围的监测，但监测范围较小，定位精度也不理想。随着地下非法开采煤矿资源所引发灾难事故的不断加剧，寻求一种能够对地下非法开采进行大范围实时动态监测的高新技术变得越来越紧迫。

由于地下非法采矿是未取得采矿许可证擅自在地下秘密开展的活动，具有极高的隐蔽性，故开采的具体位置和时间无法确定，但在地下资源被开采出来后，其上覆岩层应力平衡遭到破坏，在一定时间的延迟后，将波及到地表，导致采空区上方的地表产生规律的形变。

因此，通过周期性地获取区域内地表形变信息和特征分布图，建立以沉陷特征为主的地表形变和地下采空区的时空关系模型，可及时地掌握地表形变规律及地下非法采空区的开采情况，从而推测出地下采矿活动开展的时间和位置，为识别地下非法采矿行为提供决策依据。

地下开采引起的地表形变过程是十分复杂的动态力学过程，对其演变规律的掌握依赖于实地观测资料的积累。常规的大地水准、全站仪或gps观测方法，获取的是监测区域地表上某个点的沉降信息，存在着观测成本高、周期长、离散点不足、空间分辨率低等问题，无法满足大范围的监测要求。尤其是对于地下非法采矿行为，它的具体位置是未知的，故很难利用常规的方法监测到由不确定地下采矿区引起的地表形变。合成孔径雷达干涉测量(interferometricsyntheticapertureradar，insar)是近年来快速发展起来的空间对地观测新技术，与常规方法相比，具有全天候、全天时、高分辨率和连续空间覆盖的优势，能实施大范围内连续地表监测，具有探测地表微小形变的能力，其差分干涉测量模式(d-insar)在国内外矿区地面沉降监测的应用中均取得了很多成功的案例，监测精度能达到毫米级。同时，随着以alos-palsar，terrasar-x为代表的第二代sar卫星系统的相继发射成功，星载sar数据日益丰富，这都为利用d-insar技术实时动态监测整个区域范围内地表形变提供了数据保障和技术支撑。

利用d-insar能很好地运用到区域地表形变测量中，但也受到轨道数据误差、大气延迟误差、相位噪音等因素的影响。利用d-insar技术可以大范围地监测到地下开采引起的地表形变等信息，但这些形变信息可能源于非法开采，也可能源于合法开采，甚至可能为非开采因素所致。根据开采沉陷的形变特征，现有提出了一种基于d-insar的地下采矿监测系统，能从矿区范围内提取出由地下开采引起的地表形变区域，并通过掩模合法采矿区域的方式从矿区区分出非法采矿事件，具有较好的监测效果，但缺乏对开采沉陷时空分析的时序性，不能充分体现系统的空间分析和可视化表达优势，且要求工作人员具有较高的空间数据处理能力。

地下煤层被采出后，上覆岩层和地表将产生移动和变形，利用insar技术来监测连续的地表移动与变形规律，可以掌握地下煤层的采动程度，从而识别出地下采矿行为，但需要时间序列的sar数据支持及选取合适的干涉测量方法。以标准差分干涉测量为例，由地下开采引起的地表形变差分干涉测量的基本原理如图1所示。

设s1、s2为非法采矿事件前雷达卫星的成像，si(i＝3，4，…，n)为非法采矿事件后雷达卫星的依次成像，r1、r2分别为地面点到雷达卫星的路径，λ为雷达波长。

第一次雷达卫星成像时观测目标p的相位值为

第二次雷达卫星成像时观测目标p的相位值为

第三次雷达卫星成像时观测目标p的相位值为

前两次观测期间干涉测量的相位差为

采前采后两次观测期间干涉测量的相位差为

此时的相位差φ′和φ″包含了参考面相位、地形相位、大气相位和噪音等因素的综合贡献。最后，将两次干涉得到的相位图去除平地效应后并解缠，然后对两次的地形相位贡献进行差分，得到由地表位移而产生的形变相位φd，即：

根据差分干涉测量的基本原理，我们可以发现，在地下非法采矿事件发生之后，如何能够高效稳定地利用周期内重返的sar数据，及时地提取开采沉陷的动态演化规律进而反演出地下采矿事件，差分干涉的处理以及干涉方案的设计就显得尤为必要。并且，由于地下非法采矿事件一般都属于浅部开采沉陷，具有地表影像范围小、地表下沉及移动速度较大的特征，因此，有必要在对监测到的最大沉降梯度和沉降量进行分析的基础上，选择可以满足相应监测能力的sar数据。

技术实现要素：

为了克服上述的不确定因素带来的应用问题，本发明结合地下采矿活动引起的地表形变具有下沉量集中、沉陷范围小、下沉速度快、持续时间长的特点，设计了一种集成d-insar和gis技术的地下非法采矿识别方法及系统，并对整个数据处理的流程、方法以及相关参数设置进行了精细化处理，从而达到对地下非法采矿行为进行实时动态监测的目的。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种集成d-insar和gis技术的地下非法采矿识别方法，包括如下步骤：

s1、资料收集与数据预处理

以d-insar获取的形变栅格数据为主，并收集矿山井下数据、采矿权界限、被查处的非法采矿区、地理国情普查数据、社会举报等数据资料，同时利用gis工具对多源数据进行坐标配准、投影变换、格式转换、信息录入和图形编辑等预处理；

s2、构建时空数据库

综合集成d-insar技术和gis技术，以矢量、数字栅格、雷达影像、社会举报等为数据基础，以oracle13g框架为底层平台，构建开采沉陷时空数据库；

s3、完成地下非法采矿的识别分析

通过调用arcgisengine10.3提供的属性获取、图形裁剪、要素转换、重分类、栅格技术、叠加分析、地图代数、等值线以及曲率和坡度生成等空间数据处理和分析算法，实现海量数据的管理和处理技术、形变信息的提取技术和地下非法采矿的识别；

s4、识别结果输出

通过不同格式的空间数据输出识别的地下非法采矿结果，比如点、线、面的矢量格式，也可以通过制作统计图表或专题地图的形式。

本发明还提供了一种集成d-insar和gis技术的地下非法采矿识别系统，包括

数据采集模块，用于通过双轨d-insar技术获取矿区地面沉降信息，并对影像对的配准、滤波、相位解缠、基线参数计算、多视处理系数的选取等关键步骤和方法进行了精化，获取矿区更为精确的地面沉降信息；

时空数据库，包括概念、逻辑和物理三个层面，概念上对时空数据库所含信息进行完整描述，在逻辑上运用地理建模理论建立一种包含时空过程、几何、尺度、语义的开采沉陷时空数据模型，完整描述和表达沉降的时间、空间和属性信息；在物理存储中则采用空间数据引擎(sde)与关系型数据库管理系统(rdbms)相结合的方式

地下非法采矿识别分析模块，用于根据开采沉陷的空间、几何、形变特征提取出各影像干涉对周期由地下开采而引起的地表沉降信息，再对相邻时序的监测数据进行空间叠加分析和统计运算来识别出地下非法开采状况；

识别结果输出，用于通过不同格式的空间数据输出识别的地下非法采矿结果。

优选地，所述地下非法采矿识别分析模块包括

数据管理模块，用于对空间和属性数据进行检索、添加和编辑操作，由此可以查看和编辑数据的基本信息，经选择和整理后加载到分析平台中，从而完成相应的时空分析和非法采矿的自动识别；

地表形变信息提取模块，包括形变区域查询、形变等值线绘制和形变分类统计三个模块，通过对差分干涉形变栅格数据的处理，可以掌握不同时期内区域形变的空间分布特征，并能以等值线或者分类渲染的形式来直观和定量地表达地表的形变情况；

开采沉陷区圈定模块，包括形变梯度计算模块、沉降轮廓生成、开采沉陷区筛选三个模块；形变梯度是某一时期开采沉陷漏斗横向变化的表征值，能揭示该时期漏斗可容空间变化特征；沉陷区轮廓生成模块利用开采沉陷的形变特征(即形变区域边缘处的梯度大于等于非形变区域的梯度)生成地表沉降区域的轮廓；开采沉陷区筛模块利用沉降梯度的向量值来判断地表的沉降区和凸起区，从开采沉陷区域中分离出地表凸起区，得到地表沉降区域；考虑到开采沉陷并不是导致地表沉降的唯一因素，故还需根据地表的沉降形状和梯度两个参照对生成的地表沉降区域进行相关性检测，下式为参照判定公式：

covm＝a*covshape+b*covgrad

式中：covshape是形状因子，covgrad是梯度因子，a、b分别代表是形状因子和梯度因子所占的权重，计算得到具有高相关值的区域就可以确定为开采沉陷区；

非法采矿识别模模块，用于通过裁剪掉采矿权边界范围外的开采沉陷区，提取矿权边界以内的沉陷区，再对相邻时序提取的开采沉陷区进行空间叠加分析和分布变化统计，从而实现地下非法采矿的识别。

优选地，所述空间叠加分析就是对相邻时序提取开采沉陷信息按照图层的方式分层存储，然后将各层的各种专题要素自动叠加和相交，便可以得到包含原始图层空间信息以及通过叠加获取新的空间信息，以此发现空间信息的变化情况并及时识别出新的地下非法采矿事件。

优选地，所述分布变化统计是非法采矿区分类统计的动态形式，可以反映区域范围内开采沉陷的整体发展变化。非法采矿点定位从大范围区域中确定出地下非法采矿开切眼的具体位置，并以图形或者坐标的形式输出，提高执法人员对到实地查处非法事件的工作效率。

优选地，该系统为基于应用层、技术层和数据层的三层c/s结构，应用层位于系统的最外层，用于为用户提供应用服务的图像界面，通过应用程序的交互操作完成非法采矿的识别分析；数据位于最底层，用于定义、维护、访问和更新数据并管理和满足应用服务对数据的请求，技术层位于应用层和数据层之间，用于实现系统具体操作功能和服务处理。

本发明具有以下有益效果：

本具体实施程序中的地表沉降区生成和开采沉陷区提取等关键技术可采用microsoft.net4.0(c#)开发环境来实现。在应用层，通过调用建模工具可以实现相关功能的可视化流程定制和自动化处理，在这个过程中，只需使用直观的图形语言绘制出整个流程图，定义好每个图形执行的操作功能后，选择相应的insar监测数据，便可由平台自动识别出地下非法采矿事件的位置，这极大地简化操作过程，满足了用户的具体需求。在分析结果表示方面则采用developexpress2010的有关控件，结合分类渲染、符号修饰等方法，以各类统计图和专题图的形式来表达，形象直观，易于理解。

附图说明

图1为开采沉陷差分干涉测量原理图。

图2为本发明所用双轨d-insar差分干涉数据处理流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

massonnet和feigl的研究表明，insar技术并不能监测到所有量级的形变，其可探测的最大形变梯度为：

其中，λ为雷达入射波的波长，ps为像元地距分辨率。假设研究区地面沉降相位是连续的，则insar可探测沿视线方向最大形变量可以表示为：

其中，r为下沉盆地的主要影响半径。

针对目前常用的sar卫星遥感数据，利用公式(1)可计算出各卫星数据监测地面沉降的最大沉降梯度，利用公式(2)可以计算出要检测到1m的地表沉陷其形变主要影响的半径大小，计算结果如表1所示。

从表中可以看出，palsar数据最大可探测梯度为11.75mm/m，而ers数据可探测的最大值为1.4mm/m，若要探测1米量级的地表形变，palsar数据只需形变影响半径为170m，而asar数据则需要1714m。由此可见，相比于其他sar卫星数据，palsar数据在矿区大量级开采形变监测方面具有较大的优越性，可以监测到形变影响范围小、沉降梯度大的形变。因此，根据地下开采引起地表形变的特征，本次监测试验将选取alos卫星palsar数据。

d-insar处理流程

根据去除地形相位所用的雷达影像数目的不同，差分干涉测量分为双轨、三轨和四轨法。三轨法需要的影像数目多，且对于影像对的要求也相对较高；四轨法处理要求两个相对各有一个主影像，需要两两配准，配准工作相对较难。鉴于卫星传感器的重返周期及监测地下非法采矿行为的时效性，本发明采用了最简单易行的双轨d-insar技术获取矿区地面沉降信息，并对影像对的配准、滤波、相位解缠、基线参数计算、多视处理系数的选取等关键步骤和方法进行了精化，获取矿区更为精确的地面沉降信息。如在sar影像配准过程中，利用不同配准方法、在同一方法中不断改变窗口和匹配指标阈值的大小来进行配准，对配准结果进行总结和分析，使配准尽可能精确，减少配准误差对监测结果的影响。在对雷达干涉数据进行多视处理时，要选择一个合适的多视系数，避免由多视处理造成sar影像分辨率的下降及对雷达干涉数据监测到的最大沉降梯度和沉降量的能力影响。图2为本发明所用双轨d-insar差分干涉数据处理流程。

差分干涉方案的设计

地下矿层被采出后引起地表的移动变形是一个时空演化过程。随着地下采矿工作面的开采，开采范围内的岩层将会受到一定程度的破坏，进而扩展到地表点，根据地表点的变形规律，可识别出地下非法采矿事件。为了能及时地监测出地下采矿事件，本发明设计了一种“时序相邻式”的双轨d-insar方案，其基本思路为：约定时间序列sar有限数据集φ＝{d，s1，s2，s3，si，…sn}，其中(i＝1，2，3，…，n)，d为外部dem，s1和s2为采前的两景sar数据，其余为采后的时序sar数据。

“时序相邻式”双轨d-insar就是从采前相邻两景数据开始，利用已知dem反演的干涉相位依次对相邻的两景数据的干涉结果进行二次差分处理，得到的是各相邻两景sar影像期间的地表形变量，其表达式为

且有

式中，i为sar数据的时序编号。

由于“时序相邻式”双轨d-insar模式可以及时地监测到任意相邻两景sar数据间的开采沉陷形变量，并能够真实地反映相邻影像数据间微量的形变，有利于通过动态反演来识别采矿初期的地下开采事件。基于上述分析，本发明采用“时序相邻式”双轨d-insar数据处理的方案。

实施例

本发明实施例提供了一种集成d-insar和gis技术的地下非法采矿识别系统，包括

数据采集模块，用于通过双轨d-insar技术获取矿区地面沉降信息，并对影像对的配准、滤波、相位解缠、基线参数计算、多视处理系数的选取等关键步骤和方法进行了精化，获取矿区更为精确的地面沉降信息；

时空数据库，包括概念、逻辑和物理三个层面，概念上对时空数据库所含信息进行完整描述，在逻辑上运用地理建模理论建立一种包含时空过程、几何、尺度、语义的开采沉陷时空数据模型，完整描述和表达沉降的时间、空间和属性信息；在物理存储中则采用空间数据引擎(sde)与关系型数据库管理系统(rdbms)相结合的方式

地下非法采矿识别分析模块，用于根据开采沉陷的空间、几何、形变特征提取出各影像干涉对周期由地下开采而引起的地表沉降信息，再对相邻时序的监测数据进行空间叠加分析和统计运算来识别出地下非法开采状况；具体包括：

数据管理模块，用于对空间和属性数据进行检索、添加和编辑操作，由此可以查看和编辑数据的基本信息，经选择和整理后加载到分析平台中，从而完成相应的时空分析和非法采矿的自动识别；

地表形变信息提取模块，包括形变区域查询、形变等值线绘制和形变分类统计三个模块，通过对差分干涉形变栅格数据的处理，可以掌握不同时期内区域形变的空间分布特征，并能以等值线或者分类渲染的形式来直观和定量地表达地表的形变情况；

开采沉陷区圈定模块，包括形变梯度计算模块、沉降轮廓生成、开采沉陷区筛选三个模块；形变梯度是某一时期开采沉陷漏斗横向变化的表征值，能揭示该时期漏斗可容空间变化特征；沉陷区轮廓生成模块利用开采沉陷的形变特征(即形变区域边缘处的梯度大于等于非形变区域的梯度)生成地表沉降区域的轮廓；开采沉陷区筛模块利用沉降梯度的向量值来判断地表的沉降区和凸起区，从开采沉陷区域中分离出地表凸起区，得到地表沉降区域；考虑到开采沉陷并不是导致地表沉降的唯一因素，故还需根据地表的沉降形状和梯度两个参照对生成的地表沉降区域进行相关性检测，下式为参照判定公式：

covm＝a*covshape+b*covgrad

式中：covshape是形状因子，covgrad是梯度因子，a、b分别代表是形状因子和梯度因子所占的权重，计算得到具有高相关值的区域就可以确定为开采沉陷区；

非法采矿识别模模块，用于通过裁剪掉采矿权边界范围内的开采沉陷区，提取矿权边界以外的沉陷区，再对相邻时序提取的开采沉陷区进行空间叠加分析和分布变化统计，从而实现地下非法采矿的识别。

识别结果输出，用于通过不同格式的空间数据输出识别的地下非法采矿结果；所述空间叠加分析就是对相邻时序提取开采沉陷信息按照图层的方式分层存储，然后将各层的各种专题要素自动叠加和相交，便可以得到包含原始图层空间信息以及通过叠加获取新的空间信息，以此发现空间信息的变化情况并及时识别出新的地下非法采矿事件。所述分布变化统计是非法采矿区分类统计的动态形式，可以反映区域范围内开采沉陷的整体发展变化。非法采矿点定位从大范围区域中确定出地下非法采矿开切眼的具体位置，并以图形或者坐标的形式输出，提高执法人员对到实地查处非法事件的工作效率。

该系统为基于应用层、技术层和数据层的三层c/s结构，应用层位于系统的最外层，用于为用户提供应用服务的图像界面，通过应用程序的交互操作完成非法采矿的识别分析；数据位于最底层，用于定义、维护、访问和更新数据并管理和满足应用服务对数据的请求，技术层位于应用层和数据层之间，用于实现系统具体操作功能和服务处理。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。