[00127941]露天煤矿土地复垦质量监管信息化技术研究与应用

我国露天煤矿开采起源于1914年,至今有百年的开采历史,适于露天开采的储量约为490亿吨。然而,露天煤矿开采挖损与压占不仅破坏地表景观,大量占压土地,而且污染大气和土壤,影响动植物生境,对当地生态环境构成严重威胁。因此,受到生态学、环境科学、信息学、农学等多学科的关注。但一直以来我国矿山土地复垦监管缺少相应的信息获取和数据分析技术手段,管理部门和企业复垦管理业务工作量繁重、手工方式处理效率低下,难以适应现代化管理需要。 项目团队以信息化为突破口和切入点,围绕管理部门和企业业务需求,自2003年至今,得到了国家国际科技合作计划、国家自然科学基金、欧盟等项目支持。并在研究过程中强调与遥感多源信息获取与提取、GIS分析与展示、人工智能技术等相关学科的交叉和渗透,注重现代信息提取技术在土地复垦中的应用,在基础理论、应用技术、系统研发等三方面取得创新成果,项目成果对提高矿山土地复垦监管水平具有十分重要的意义。主要如下： （1）提出了基于星地的煤矿废弃地土地复垦区空间信息获取方法。针对露天煤矿复垦前、中、后的全过程破坏程度、立地条件、气象条件、覆土厚度等信息获取难题。首先研究了基于像元反射率变差分析的遥感数据时空融合模型、多源图像描述自动配准方法,解决了矿区影像多元数据的融合和校准问题。然后,提出了根据露天煤矿废弃类型和废弃年限的废弃矿区边界识别方法,研究了基于多时序遥感植被指数、废弃地典型地物识别和土地覆被信息获取方法。同时,基于提取的信息,提出了面向对象的复垦工程实施前后变化监测算法。尤其针对复垦工程的覆土厚度,提出了基于EM38的土地复垦覆土厚度快速检测技术,实现了复垦工程覆土厚度的快速检查和工程土方量估算。利用空气温湿度、土壤温湿度、二氧化碳传感器和高光谱图像等采集节点,集成了环境、土壤、植被文本和图像信息的远程获取技术,实现了土地复垦区土壤信息和植被信息的在线实时获取。为矿山土地复垦监管空间信息分析处理平台奠定了基础。 （2）构建了露天煤矿废弃地空间信息分析、评价与管理方法和模型。针对露天煤矿废弃地现状调查、评价和管理过程中数据分析和处理业务需求。首先提出了基于地统计学的植被-土壤-地形相互影响关系分析方法,发明了植被指数与土壤养分空间多尺度分析方法,发现了植被恢复土壤、植被等特征指标时空变化规律。发明了基于近景摄影测量技术的植被覆盖度估算方法,解决了遥感反演信息的实地快速验证的问题。构建了土地复垦质量监测指标体系和矿山土地环境质量分类方法,建立了基于模糊综合评价-灰色关联优势分析的植被恢复潜力评价模型、基于规则的废弃地复垦方案选择模型、基于相似性原理和距离相似度算法的植物品种选择模型、基于成本核算的恢复经济成本预算模型、基于回归分析的土壤成分变化预测模型和废弃物处理方法选择模型等。制定了植被恢复生态效益评价理论框架,并提出了工程质量评价、效益评价、后评价模型,从而为废弃地复垦的环境信息采集与管理提供了技术支持,解决了国土资源管理部门矿区土地复垦监管流程信息化的问题。 （3）研发了煤矿废弃地数据采集、处理、决策和管理一体化信息系统。针对矿区土地复垦工程前期调查、中期监管和后期评价等业务需求。首先,基于近30年的典型应用区遥感影像数据和规划图件数据,构建了土地复垦空间数据库、业务管理知识库、规则库和模型库,并研发了矿山土地复垦质量信息数据库管理系统。然后,研发了基于GPS的排土场野外环境信息采集系统和矿山土地复垦土壤信息实时监测系统,并集成和实现了露天煤矿废弃地现状信息分析、评价和管理方法和模型算法。提出了基于虚拟地理环境的复垦区三维建模方法,提出了基于碰撞检测的远程设备三维布设方法,为矿山土地复垦三维可视化管理和展示系统提供了技术支撑。最终,构建了基于互联网、传感器技术和3S的土壤、生态、气象数据自动获取平台,研发了集数据传输、处理、决策和管理的一体化的决策支持系统平台,实现了对土地复垦实施进度和效果的监测和监管,对提高矿山土地复垦监管水平具有十分重要的意义。 系统在辽宁率先示范,在山西、内蒙和贵州等地进行了应用,在新疆、云南、河北进行了试用;系统还在泰国Mao Moh矿区,雅典科技大学Lavrion研究基地进行了应用。举办国际研讨会2次,来自10 多个国家的80多个专家学者参加了会议,出版会议论文集2部。成果还在2010年度中美可持续土地利用与管理合作十周年暨培训成果交流研讨会和2014年度中比合作十周年研讨会上进行了专题回顾和研讨。派出2名博士研究生到希腊和美国进行了专题合作交流和联合培养。 培养博士4人,硕士8人;先后有20多名研究生和30多名本科生参加了研究工作。发表论文45篇,其中SCI收录25篇、EI收录14篇;授权发明专利5项;获得软件著作权13项。项目部分成果被《土地复垦条例》采纳,为实现矿区土地复垦业务过程监管的信息化奠定了基础。 本成果属于首次申请奖励,未曾获任何奖励。