矿产资源开发导致的生态环境损害问题主要包括土地损毁、生态完整性破坏、水土流失/土地荒漠化和环境污染等。自20世纪70年代开始, 矿山生态环境遥感监测一直是国内外研究的热点问题, 一些学者利用多光谱数据对矿区植被变化和污染信息、地面沉陷和开采环境动态等进行监测; 另一些学者则利用高光谱遥感数据监测矿区重金属和黏土导致的水污染、植被污染和土壤污染等; 还有一些学者综合运用多光谱和高光谱数据开展了矿山生态环境损害的单指标或多指标监测。上述研究多基于人工目视解译方法或基于高光谱遥感数据的应用性探索, 监测指标缺乏系统性, 尚未建立一套完整有效的矿山生态环境遥感监测体系。同时, 由于矿山生态环境问题复杂多样, 传统遥感技术仅依靠地物的光谱信息监测各项指标, 受时空分辨率的结构性限制, 导致很多微地形无法精确识别或者获取的数据精度较低, 特别是在植被结构信息提取方面, 仅开展了水平方向上的植被覆盖研究, 无法获取植被的垂直结构参数。

激光雷达(light detection and ranging, LiDAR)由20世纪70年代美国太空总署(NASA)研发, 是继GPS应用以来遥感界的又一项技术革命。LiDAR具有主动性强、穿透性强、扫描速度快、实时性强和精度高等特点。目前, LiDAR技术已被应用于基础测绘、数字城市、工程测量、文物保护和变形监测等领域。LiDAR扫描可以获取三维点云数据, 精度达到毫米级, 在矿区高精度数字高程模型(digital elevation model, DEM)和植被垂直结构参数提取方面具有独特优势。目前, 关于LiDAR技术在矿山生态环境监测中的应用研究较少, 且集中在某一指标的监测, 例如边坡稳定性、开采沉陷、矸石山复垦等。为此, 笔者从露天开采和地下开采所导致的不同矿山生态环境问题入手, 全面分析了LiDAR技术在矿山生态环境监测中的适用性, 探讨了LiDAR技术在矿山生态完整性损失、土地损毁和土壤侵蚀3大类指标参数提取中的应用潜力, 以期为加强矿山生态环境遥感监测提供新方法, 为矿山生态保护与修复提供高精度的数据支撑。

1矿山生态环境问题与传统遥感监测

1.1 矿山生态环境问题的分类

矿山地质环境是生态环境的重要组成部分。不同开采方式造成的矿山生态环境问题的差别较大。一般来讲, 露天开采相比于地下开采会带来更大的地面扰动和土地损毁, 地下开采相对露天开采会带来更严重的水资源破坏和地面沉陷。

露天采矿过程需要大范围剥离土层和岩体, 会摧毁地表植被和自然生态系统, 造成严重的土地挖损和排土/岩场占压土地。土地损毁的形式一般包括采场、排土场、尾矿库、工矿建设用地及道路占地等。露天开采不仅影响矿山边坡稳定性, 造成滑坡、泥石流和土壤侵蚀等, 而且堆放的废弃物会造成扬尘污染或对土壤和水体造成污染。露天开采会破坏原始地形地貌, 影响生态系统完整性。

矿山地下开采会带来复杂的生态环境问题。就类型而言, 开采沉陷可分为冒落式、沉陷式、地堑式3种类型。作为一种人为的地质灾害, 地下开采会产生地下采空区、地表沉陷、崩塌或地裂缝等不同于露天开采的土地损毁, 不仅影响耕地和建筑物, 而且破坏地表植被生长。地下开采需要大规模排抽地下水, 不仅造成矿坑排水的二次污染, 而且使得地下水系不同程度地遭到破坏, 形成地下水疏干区或降落漏斗, 导致地下水位下降, 严重的可导致地表植被枯萎。

1.2 传统遥感在矿山生态环境监测中存在的问题

西方发达国家在20世纪70年代已将先进的遥感技术应用于矿山环境综合监测。我国的相关工作起步较晚, 20世纪90年代后期才将其应用于矿山土地复垦和恢复治理等工作, 但发展迅速。2014年至今, 环境保护部南京环境科学研究所等单位依托国家科技基础性工作专项“西部重点矿区土地退化因素调查”, 运用多种先进遥感技术实现了更多的矿山生态环境指标监测。比如, 一些学者利用多光谱数据(TM、OLI、MODIS数据产品等)分析矿区土地退化特征及其驱动因素、矿山开采带来的土壤侵蚀问题和对植被的影响、泥石流灾害的潜在危险性等; 还有一些学者利用高分辨率数据(WorldView、ZY-3、国产高分数据等)分析了矿区地裂缝对植被覆盖的影响, 调查矿区土地退化人为影响因素, 估算矿区植被净初级生产力; 更多的学者开始综合利用多种遥感数据源监测矿区土地退化的各类指标, 如白淑英等利用Landsat多光谱影像结合Quikbird高分辨率影像, 分析了内蒙古草原矿区和白云鄂博矿区的土地退化特征, 陶文旷等利用TM和MODIS影像分析了开采沉陷区植被扰动响应的时间特征。