基于遥感和GIS的煤田火灾监测研究--以宁夏汝箕沟煤田为例.pdf

第3 4 卷第2 期 2 0 0 5 年3 月 中国矿业大学学报 J o u r n a lo fC h i n aU n i v e r s i t yo fM i n i n g ＆T e c h n o l o g y V 0 1 ．3 4N O ．2 M a r ．2 0 0 5 文章编号1 0 0 0 1 9 6 4 2 0 0 5 0 2 0 2 2 6 0 5 基于遥感和G I S 的煤田火灾监测研究 以宁夏汝箕沟煤田为例 陈云浩，李京，杨波，张松梅 北京师范大学资源学院环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京1 0 0 8 7 5 摘要煤田火灾问题存在由来已久且不仅仅局限于中国，如何利用遥感技术进行煤田火灾监测 正引起广泛关注．早期的研究主要是利用白天的L a n d s a tT M6 波段的热红外信息进行煤火的监 测．本文利用多时相的白天和夜晚热红外遥感数据，对煤田火灾进行动态监测．以宁夏汝箕沟煤 田为研究区，对煤田的火灾范围及其动态变化过程进行了分析．．据此对地下煤火的变化类型进行 判断，确定煤火是新产生的还是相对稳定的，从而为煤田灭火提供必要的决策支持． 关键词煤田火灾；遥感；G I S ；监测 中图分类号T D7 5 ；X8 3文献标识码A M o n i t o r i n gC o a lF i r e sB a s e do nR e m o t e l yS e n s e d D a t aa n dG I ST e c h n i qu ei nC o a l f i e l d s AC a s eS t u d yo fR u j i g o uC o lf i e l di nN i x i a ，C h i n a C H E ．NY u n h a o ，L IJ i n g ，Y A N GB o ，Z H A N GS o n g m e i C o l l e g eo fR e s o u r c e sS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y ，K e yL a b o r a t o r yo fE n v i r o n m e n t a lC h a n g ea n dN a t u r a l D i s a s t e ro ft h eM i n i s t r yo fE d u c a t i o no fC h i n a ，B e l l i n gN o r m a lU n i v e r s i t y ，B e l l i n g1 0 0 8 7 5 ，C h i n a A b s t r a c t T h ep r o b l e mo fc o a lf i r e sh a se x i s t e df o ral o n gt i m ea n di sn o to n l yl i m i t e di nC h i n a ． T h e r e f o r e ，g r e a tc o n c e r nh a sb e e nc a u s e db yt h er e g u l a rm o n i t o r i n go ft h e s ef i r e sb a s e do nr e m o t e l y s e n s e dd a t a ．S o m er e s e a r c h e r sh a v eu s e dd a y t i m et h e r m a li m a g e sf r o mL a n d s a tT Mb a n d6t o m o n i t o rc o a lf i r e s ．I nt h i sp a p e r ，R u j i g o uc o a l f i e l di nN i x i ah a sb e e ns e l e c t e da ss t u d ya r e a ．M u l t i t e m p o r a ld a y - - t i m ea n dn i g h t - t i m et h e r m a li m a g e so fc o a lf i e l d sw e r eu s e dt op r o v i d ea no v e r v i e wo f t h ec h a n g e si ns p a t i a ll o c a t i o na n ds c o p eo ff i r e sw i t ht i m e ．J u d g ea c c 6 r d i n g l yf o rt h ec h a n g et y p eo f u n d e r g r o u n dc o a lf i r e ，d e t e r m i n ec o a lf i r ew a san e w l yp r o d u c e do rar e l a t i v e l ys t a b l eo n e ，a n da l s o c a nm a k ed e c i s i o ns u p p o r tf o rc o a l f i e l df i r ee x t i n g u i s h ． K e yw o r d s c o a l f i e l df i r e ；r e m o t es e n s i n g ；G I S ；m o n i t o r i n g 中国煤炭资源储量居世界第一，但很多煤田却 饱受火灾困扰．据估计每年大约有1 ～2 亿t 煤炭 浪费于煤田火灾．煤自燃不仅造成自然资源的严重 浪费，也对生态环境造成很大的负面影响．我国北 方宁夏汝箕沟生产的“太西煤”是世界上质量最好 的煤炭之一，长期大量出口，然而这样优质的煤炭 其自燃历史却已达百余年之久．利用空间信息技术 进行煤火监测已经引起广泛重视阻引，尤其是利用 卫星遥感的全天候二维覆盖测量信息和G I S 的强 大分析功能，可以有效进行煤火的发生、发展和演 收稿日期2 0 0 4 0 4 2 0 基金项目中德国际合作项目 煤田火灾遥感监测与灭火技术研究，2 0 0 2 D F G 0 0 0 3 2 ；国家高技术研究发展计划 2 0 0 3 A A l 3 1 1 0 0 ， 2 0 0 2 A A l 3 0 0 2 0 作者简介陈云浩 1 9 7 4 一 ．男．安徽省固镇县人，副教授，工学博士。从事资源环境遥感方面的研究 通讯作者李京 1 i j i n g i r e s ．c n 万方数据 第2 期陈云浩等基于遥感和G I S 的煤田火灾监测研究2 2 7 变规律研究，为煤田火灾的有效防治、矿区可持续 发展提供服务． 前几年，煤火研究主要是利用白天的L a n d s a t T M6 波段和中巴合作C B E R S 一1 卫星I R M S SB 9 的热红外信息进行煤火的监测[ 3 { ] ．然而在白天，陆 地表面温度会受到太阳辐射的影响，因而不利于遥 感影像对煤火的识别．本文拟采用夜晚的L a n d s d t E T M 6 波段并结合白天的可见光、近红外和热红 外波段信息，通过辐射 或灰度值 反差增强、图像 掩膜处理、彩色图像增强 包括主成分分析、算术组 合运算 等手段，提取不同年份的煤田热异常信息， 并将提取的异常信息进行G I S 空间叠加分析和空 间逻辑分析，以形成基于遥感和G I S 的煤田火灾 监测方法．文章最后以我国西北地区的汝箕沟煤田 为例，对上述方法的有效性进行了分析． 1 研究区域 选择位于宁夏回族自治区境内的汝箕沟煤田 1 0 6 。1 ’E ～1 0 6 。1 3 ’E ，3 9 。17 N ～3 9 ⋯9N 作为研究 区 图1 ．汝箕沟煤田位于贺兰山脉中段，宁夏回 族自治区平罗县境内，西北部和内蒙阿拉善左旗相 邻，距银川市1 0 0k m ，大致分布有宁夏白岌沟、大 峰、汝箕沟3 个煤矿和内蒙古古拉本煤矿，总体呈 N N E - - S S W 长条状展布于贺兰山中段，面积约 2 0 0k m 2 ．另外，在其西部还有内蒙古的立新井田． ■研究区具体位置 图1 研究区地理位置示意图 F i g ．1 L o c a t i o no fs t u d ya r e a 2 研究方法和步骤 2 ．1资料准备 煤田燃烧区外围是烧变区、临界区和正常区， 它们有着不同的电磁波谱吸收和反射特征 图2 ． 煤层自燃殆尽，地表及近地表形成烧变岩．在煤火 熄灭后的一定时期内，烧变岩分布区与外围正常区 保持一定的温度差值，且在地表构成一定范围的热 异常．经一段时间后，热异常逐渐消失． 图2 煤层自燃与电磁波谱相关瞳线示意图 康高峰、雷学武，2 0 0 0 E 3 1 F i g ．2 S k e t c hm a po fc o r r e l a t i o nc u r v e sb e t w e e nc o a l s e a m ss p o n t a n e o u sc o m b u s t i o na n de l e c t r o m a g n e t i c s p e c t r u m K a n ge ta 1 ．2 0 0 0 [ 3 ] 研究资料表明[ 3 ] 探测煤田明火区应当选择中 红外扫描3 ～5 肛m 波段图像；探测烧变岩分布区 应选择0 ．5 ～0 ．8 肚m 对应于T M 和E T M 的 B a n d l ～4 波段的彩红外摄影图像和1 ．1 ～2 ．5p m 对应于T M 和E T M 的B a n d 5 ，7 的多波段扫描 图像；探测煤田火区在地表及近地表形成的热异常 区应选择热红外扫描8 ～1 4 肛m 波段图像．8 ～1 4 弘m 是热辐射探测的大气窗口，美国陆地卫星传感 器T M 和E T M 6 波段 波长1 0 ．4 ～1 2 ．5 肛m 就 是专为热辐射探测设计的． 根据上述分析以及研究区卫星资料实际情况， 选择以下数据 表1 作为本研究的主要数据源． 表1 研究所用数据 T a b l e1D a t au s e di nt h i sr e s e a r c hw o r k 时间_ 滁 其穹数据资料 1 9 8 9 0 7 2 1x ／ D 1t1 0 万地形图 包括汝箕沟煤矿区 1 9 9 5 0 5 2 8x ／ D 1t6 万汝箕沟煤田地质图 1 9 9 7 0 4 2 4x ／ D 矢量数据 河流、省界、煤田等 19 9 7 0 9 2 2 ＼／ N 2 0 0 2 0 9 2 l 、／ D 2 0 0 2 0 9 2 8x ／ N 注D 为白天数据；N 为夜间热红外数据． 2 ．2 方法 本次研究采用的方法流程 图3 ，主要由3 个 步骤组成 1 遥感影像的预处理和热红外图像的精确几 何校正；2 基于多时相热红外影像的煤田火灾识 别；3 G I S 支持下的煤田火灾灾情评价与动态监 测． 2 ．2 ．1卫星遥感影像的预处理和热红外图像的精 确几何校正 主要包括以下4 个步骤 万方数据 2 2 8中国矿业大学学报第3 4 卷 1 选择2 0 0 2 年白天的E T M 影像作为主影 像，因为在同年进行了地面观测，有比较详尽的地 面实测资料可以参照． 2 以图像到图像的配准方式将1 9 8 9 年，1 9 9 5 年和1 9 9 7 年的白天的T M 影像与主影像进行配 准． 3 2 0 0 2 年夜晚的E T M 6 热红外影像与主 影像进行配准．首先是将夜间的E T M 6 通道与 白天的E T M 6 通道进行配准，由于二者的分辨 率相同，故而相对而言容易找点，配准的精度较高． 然后将配准后的白天、夜晚热红外影像加密到和 E T M 1 ～5 和7 通道相同的3 0m 分辨率，将二者 与2 0 0 2 年白天的E T M 影像进行配准． 4 4 个不同时相、不同分辨率影像经过配准 后，参考1 1 0 万地形图和1 6 万汝箕沟煤田地 质图及实测地面控制点，对影像中所有通道进行精 资料的收集、获取与加上 地质、矿产资料I多时相遥感影像资料 成矿地质环境及条件分析}l 多源、多时相影像配准、校正 煤田范围圈定 l 数据融合及火区范围遥藤信息提取 矢量图层生成和G I S 叠加分析 煤火火情评价与动态监测 图3 研究工作流程图 F i g ．3 F l o wc h a r to fr e s e a r c hw o r k 确几何校正和投影变换． 2 ．2 ．2 基于多时相热红外影像的煤田火灾识别 由于煤火区、烧变区热异常和正常区有着迥然 不同的地面分布特征，故可以采用热分析方法探测 煤火．煤火和刚熄灭不久的烧变区地表就是热点地 区，如果地下存在煤火，通常会在煤火表面形成热 异常．结合它们在多时相热红外遥感影像上不同的 光谱特征，可以对煤田火区进行信息增强和识别． 以2 0 0 2 年9 月2 8 日夜晚的E T M 6 通道煤田火 区识别为例，对这一过程进行说明 1 分析E T M 6 波段原始影像直方图，发现 其有两个峰值，一个在灰度值9 8 处，一个在灰度值 1 0 6 附近，结合图像分析，确定9 8 处的峰值是由背 景区 正常区 地物辐射造成，而反映煤火区、烧变 区热异常的峰值出现在1 0 6 附近 图4 ； 2 将原图像灰度值 1 0 4 ～1 6 0 分段线性拉伸 到 o ～2 5 5 ，从而压抑背景地物辐射，起到了突出 煤田火区热红外辐射信息的作用 表2 和图4 ． 表22 0 0 2 年9 月2 8 日夜晚E T M 6 影像分段线性拉伸前后对比 T a b i e2 C o m p a r i s o nb e f o r ea n d a f t e rI i n e a r l y s t r e t c ho fE T M b a n d6i m a g e2 0 0 2 0 9 ．2 8 曲E T M ‘6 波段J 糸始影像 b 1E T M 6 波段拉伸后影像 c 原始影像直方图 d 拉伸后影像直方I { } j 图42 0 0 2 年9 月2 8 日夜间E T M 6 原始影像和拉伸后影像及其影像直方图 F i g ．4E T M b a n d6o r i g i n a li m a g ea n di t ss t r e t c h i n gi m a g ea n dt h e i ri m a g eh i s t o g r a m 3 单波段假彩色密度分割[ 6 ] 采用最优密度分割中的最优二段分割，以区分 在图像灰度值上有不同表现的煤田热异常区和背 景区． 将M a x ～M i n 1 灰度级进行两分，共有M a x M i n 种分法．最优二段分割是通过计算各种分法 的直径总和，从而找到最小的直径总和值．即对任 意一个i M i n i M a x 都可确定一个二段分割 法，{ M i n ，⋯，i ，} { i 1 ，⋯，M a x 相应两段的直径总 和为 S ；2 ’ M a x D M i n ，i D i 1 ，M a x ， 1 式中 M a x 表示被分割的最大灰度级；上标 2 表 示预分割的段数；i 表示以灰度级i 为分割点的分 割． 我们已经知道，S ；2 ’ M a x 是段{ M i n ，⋯，i 与 段{ i 1 ，⋯，M a x 的组内离差平方和 I C S S D ，S 。 ， 若以S 。与S 。分别表示对应的总离差平方和 T S S D ，S 。 与组间离差平方和 I B S S D ，S 。 ，则根据 万方数据 第2 期 陈云浩等基于遥感和G I S 的煤田火灾监测研究 2 2 9 方差分析原理有 S l S z S 3 ． 2 由于S 。 D M i n ，M a x ，对于分割的图像是固 定的，所以当组内离差平方和为最小时，必使组间 离差平方和为最大．故只要找到适当的i M i n ≤i ≤ M a x ，使得S ；2 ’ M a x 达到最小，就是所求的最优 分割．假设i i 。时，5 f 2 ’ M a x 达到最小值，即 S 警’ M a x M i n 眵} ∞ M a x - ] ， 3 则{ M i n ，⋯，i } 为最优分割的第一段；{ i 。 1 ，⋯， M a x } 为最优分割的第二段．相应的段内离差平方 和为 S ；2 ’一S g ’ M a x ． 4 4 成图．将分割得到的煤田热异常区矢量化， 并以L a n d s a tE T M 4 单波段影像图为背景，二者 进行叠加操作，圈定煤田热异常区的地面分布范 围． 图5 汝箕沟煤火动态监测图 2 ．2 ．3 煤田火灾灾情评价与动态监测 F i g 5 F i 砌i m 。f f ．a g e ，。p 。r o i n d 瓮，怒f ⋯o rm d y 枷n a , m i 。m 。m 。面g 釉B 委譬警竺耄簟翌耋譬冀譬嫠篓竺婆竺羹墨和引起很厚煤层火灾的又薹常．．tt ．v 表a x 现i t ‘x 出u 这种托 热异常信息的提取．由于图像获取的时间和季节不 1 ‘脞肽厣坏伍八A 八4 巾伏师L u 尬1 。1 9 山 同，具体采用的方法和步骤有一定差别．基本思路 2 动态煤火区煤火区 如A ，H 在空间位置 是先对研究区不同波段进行假彩色合成和主成分 上随时间变化显示出明显的变化这些可归为“动 分析，利用G I S 技术确定煤田范围．而后据此进行 态”煤火 m a s k 掩膜 处理，以去除背景影响．在掩膜过后的 3 控制煤火区煤火区 如B ，D ，G 在2 0 0 2 年 煤田范围内再进行遥感热异常信息的提取，形成对 的热异常图像中范围明显缩小，说明这些火区的灭 应每个时相的煤田热异常分布图和对应的矢量 火工作取得了阶段性成果，火区已经得到了有效的 图n ，． 控制煤火区G 在2 0 0 2 年的热异常图像中不再出 运用多源信息的综合分析方法，在分析煤田火 现，说明这些火区的火情得到了很好的控制，已经 区各类信息之间的空间关系和特征的基础上，揭示 熄灭 其内在的相互作用关系及空间分布特征．利用G I S 4 可疑煤火区有的原来没有火情的地方在 软律进行空间叠加分析和空间逻辑分析，结合其它 2 0 0 2 年的热异常图像中出现了比较明显的热异常 数据可以对煤田火灾灾情进行评价．通过多时相信 如B ，D 之间地区 ，有可能是煤堆煤火和煤矸石 息对比，可得出煤田火灾的动态变化类型和变化过 煤火，需要进行实地调查但到底是不是新生煤火 程． 如果是，其具体成因还有待进一步证实 3 研究区煤火监测结果 4 结论与讨论 汝箕沟煤田火区形成历史长，分布范围广，表 现出多煤层自燃现象普遍，沿煤层走向燃烧长度 大，沿煤层倾向燃烧深度大等特点．利用上述方法 对该煤田火灾的变化过程进行分析，通过G I S 叠 加分析可以得到多时相煤火变化叠合图 图5 ，结 合矿区的相关资料，对本区煤火可以分为以下变化 类型 1 稳定煤火区．煤火区 如F 从1 9 8 9 年或是 更早些时候就已经存在，在过去几十年里没有什么 变化，可归为“相对较老和稳定”的煤火．深部煤火 本文主要介绍了基于多时相多波段热红外遥 感数据的煤田火灾监测方法，该方法的主要优点是 能够快速识别煤火及其动态变化，并对其变化类型 进行了判断，以确定煤火是新产生的还是稳定的， 从而为煤田灭火提供必要的决策支持． 本次研究最大局限在于所用的L a n d s a t T M 6 和E T M 6 热红外波段的空间分辨率不是很高， 影响了火区地面实际定位的精度，影响对火区发展 趋势的判定．如果利用航空热红外数据，或者是其 它较高分辨率数据 如A S T E R ，效果可能会更 万方数据 2 3 0中国矿业大学学报第3 4 卷 好．此外，对于用白天和夜间影像分别提取的热异 常信息如何进行集成，怎么形成统一标准还有待进 一步研究． 致谢 本研究承蒙德国宇航局 D L R 提供遥感数据， 向德国宇航局及S t e f a nV o i g t 博士先期所做的艰 苦工作表示由衷的感谢． 参考文献 [ 1 ] P r a k a s hA ，G e n sR ，V e k e r d yZ ．M o n i t o r i n gc o a l f i r e su s i n gm u l t i - t e m p o r a ln i g h t - t i m et h e r m a li m a g e s i nac o a l f i e l di nn o r t h w e s tC h i n aE J ] ．I n t e r n a t i o n a l J o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ，1 9 9 9 ，2 0 1 4 2 8 8 3 2 8 8 8 ． [ 23 P r a k a s hA ，F i e l d i n gEJ ，G e n sR ．D a t af u s i o nf o r i n v e s t i g a t i n gl a n ds u b s i d e n c ea n dc o a lf i r eh a z a r d si na c o a lm i n i n ga r e a E l 3 ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t e S e n s i n g ，2 0 0 1 ，2 2 6 9 2 1 9 3 2 ． [ 3 ] 康高峰，雷学武．遥感技术在煤矿区地质灾害中的应 用口] ．中国煤田地质，2 0 0 0 ，1 2 2 2 3 2 5 ． K a n gGF ，L e iXW ．R e m o t es e n s i n gt e c h n i q u e ’S a p p l i c a t i o ni nc o a l f i e l d s ’g e o l o g i c a lh a z a r d s [ J ] ．C o a l G e o l o g yo fC h i n a ，2 0 0 0 ，1 2 2 2 3 2 5 ． [ 4 ] 万余庆，闫永忠．高光谱技术在汝箕沟煤田烧变岩和 F e 什丰度信息提取中的方法研究[ J ] ．国土资源遥 感，2 0 0 3 ，5 6 2 5 0 5 4 ． W a nYQ ，Y a nYZ h ．T h ee x t r a c t i o no fm i n e r a l i n f o r m a t i o nf r o mh y p e r s p e c t r a lr e m o t es e n s i n gi m a g e [ J ] ．R e m o t eS e n s i n gf o rL a n d R e s o u r c e s ，2 0 0 3 ，5 6 2 5 0 5 4 ． [ 5 3 吴君丽．C B E R S 一1 卫星I R M S S 数据在中国北方汝箕 沟煤田煤层白燃区遥感分析中的试应用研究[ J ] ．航 天返回与遥感，2 0 0 1 ，2 2 2 5 9 6 4 ． W uJL ．A p p l i c a t i o no fC B E R S 一1s a t e l l i t eI R M S S d a t at os e l f c o m b u s t i o nz o n er e m o t es e n s i n ga n a l y s e s o fR u j i g o uc o a lf i e l di nn o r t ho fC h i n a [ J ] ．S p a c e c r a f t R e c o v e r y ＆R e m o t eS e n s i n g ，2 0 0 1 ，2 2 2 5 9 6 4 ． [ 6 ]吴德文．青海芒崖地区遥感找矿信息提取方法及应用 研究[ D ] ．北京中国地质大学地球科学学院，2 0 0 1 ． [ 7 3M a n s o rSB ，S h i l i nBV ，G o r n y iVI ．M o n i t o r i n go f u n d e r g r o u n dc o a lf i r e su s i n gt h e r m a li n f r a r e dd a t a E J ] ． I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ，19 9 4 ，15 8 1 6 7 5 1 6 8 5 ． [ 8 ] D e n gW ，w a nYQ ，Z h a oRC ．D e t e c t i n gc o a lf i r e s w i t han e u r a ln e t w o r kt Or e d u c et h ee f f e c to fs o l a r r a d i h t i o no nl a n d s a tt h e m a t i cm a p p e rt h e r m a li n f r a r e d i m a g e s [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ， 2 0 0 1 ，2 2 6 9 3 3 9 4 4 ． [ 9 ] Z h a n gX ，G e n d e r e nJV ，K r o o n e n b e r gSB ．A m e t h o dt oe v a l u a t et h ec a p a b i l i t yo fL a n d s a t 一5T M b a n d6d a t af o rs u b p i x e lc o a lf i r ed e t e c t i o n [ J ] ． I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ，1 9 9 7 ，1 8 1 5 3 2 7 9 3 2 8 8 ． [ 1 0 ] Z h a n gX ，G e n d e r e nJV ，G u a nHY ，e ta 1 ．S p a t i a l a n a l y s i so ft h e r m a la n o m a l i e sf r o ma i r b o r n em u l t i s p e c t r a ld a t a [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t e S e n s i n g ，2 0 0 3 ，2 敌1 9 3 7 2 7 3 7 4 2 ． [ 1 1 ]Z h a n gX ，Z h a n gJ ，K u e n z e rC ，e ta 1 ．C a p a b i l i t y e v a l u a t i o no f3 ～5v t ma n d8 1 2 ．5p ma i r b o r n e t h e r m a ld a t af o ru n d e r g r o u n dc o a lf i r ed e t e c t i o n [ J ] ． I n t i r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ，2 0 0 4 ，2 5 1 2 2 2 4 5 2 2 5 8 ． ‘ 责任编辑陈其泰 万方数据