专利名称：矿区环境的测量方法、装置以及数据处理设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及监测领域，具体而言，涉及一种矿区环境的测量方法、装置以及数据处理设备。
背景技术：
随着我国能源需求的增大，能源的开采力度也随之增大，而过快的能源开采对生态环境也造成了一定的影响，特别是占我国能源消耗70%的煤炭资源，由于其开发规模迅速扩张，导致煤田矿区生态环境状况受到不同程度的影响。为了掌握煤田矿区生态环境状况并指导矿区进行合理的治理，使煤田矿区在经济增长的同时也实现绿色GDP的增长，因此，必须及时、准确地掌握煤田矿区的生态环境状况，并进行合理的测量。现有技术的测量方法主要建立在人工调查的基础上，其调查的准确性、全面性和及时性等都受到很大的局限，不仅经济投入高而且测评周期长，这种方法在对大范围的煤田矿区进行动态的生态测评时尤其显得不足。针对相关技术中矿区环境的测量方法难以达到快速准确的调查需求的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明提供了一种矿区环境的测量方法、装置以及数据处理设备，以至少解决相关技术中矿区环境的测量方法难以达到快速准确的调查需求问题。为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种矿区环境的测量方法。根据本发明的矿区环境的测量方法包括获取卫星遥感影像数据；从卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，环境数据为与矿区环境相关的数据；获取测量参数；以及通过测量参数测量环境数据。进一步地，在获取卫星遥感影像数据之后，上述方法还包括获取基础数据资料， 其中，基础数据资料为与矿区地形相关的数据；结合基础数据资料对卫星遥感影像数据进行几何纠正处理；对经过几何纠正处理的卫星遥感影像数据进行图像融合处理；以及对经过图像融合处理的卫星遥感影像数据进行匀色处理。进一步地，获取测量参数包括通过环境数据获取矿区环境的测量因子，通过测量参数测量环境数据包括通过测量因子测量环境数据。进一步地，从卫星遥感影像数据中解译出环境数据包括获取卫星遥感影像数据中的遥感解译标识，其中，在卫星遥感影像数据中预先建立遥感解译标识；以及通过遥感解译标识解译卫星遥感影像数据。进一步地，在预先建立遥感解译标识之前，上述方法还包括对矿区环境在卫星遥感影像数据上的特征进行分析，以利用分析后的数据对卫星遥感影像数据建立遥感解译标识。进一步地，通过环境数据获取矿区环境的测量因子包括获取以下矿区环境的測量因子中的任意ー个或多个生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数和环境质量指数，其中，生物丰度指数=AbioX (0. 35 X林地面积+0.21X草地面积 +0. 28 X水域湿地面积+0. 11 X耕地面积+0. 04 X建设用地面积+0. 01 X未利用地面积)/ 区域面积，其中，Abio是生物丰度指数的归ー化系数,植被覆盖指数=AvegX (0. 38X林地面积+0. 34X草地面积+0. 19X耕地面积+0. 07X建设用地+0. 02X未利用地)/区域面积，其中，Aveg是植被覆盖指数的归ー化系数，水网密度指数=ArivX河流长度/区域面积+AlakX湖泊或水库面积/区域面积+AresX水资源量/区域面积，其中，Ariv是河流长度的归ー化系数，Alak是湖泊或水库面积的归ー化系数，Ares是水资源量的归ー 化系数，水资源量指被測量区域内地表水资源量和地下水资源量的总量，水资源量从矿区统计数据中获得，土地退化指数=AeroX (0.05X轻度侵蚀面积+0.25X中度侵蚀面积 +0. 7X重度侵蚀面积)/区域面积，其中，Aero是土地退化指数的归ー化系数，轻度侵蚀面积、中度侵蚀面积和重度侵蚀数面积据从地面监测与遥感解译结果中获�。肪持柿恐甘� =0. 4X (100-AS02XS02排放量/区域面积+0. 4X (100-AC0DXCOD排放量/区域年均降雨量)+0. 2 X (100-Asol X固体废物排放量/区域面积)，其中，AS02是S02的归ー化系数， ACOD是COD的归ー化系数，Asol是固体废物的归ー化系数，COD指化学需氧量，S02指ニ氧化硫，降雨量指被測量区域内年度降水总量，降雨量从矿区统计数据中获得，Sol指矿区内每年由于エ业生产产生并排放的固体废物总量,归ー化系数=100/A最大值，A最大值指归一化处理前的最大值。进ー步地，通过测量因子测量矿区的环境包括将多个測量因子分别乘以相应的系数的和作为矿区环境的測量结果，其中，測量結果=0. 25X生物丰度指数+0. 2X植被覆盖指数+0. 2X水网密度指数+0. 2X 土地退化指数+0. 15X环境质量指数。为了实现上述目的，根据本发明的另ー个方面，提供了一种矿区环境的測量装置， 该装置用于执行本发明提供的任意一种矿区环境的測量方法。根据本发明的另一方面，提供了一种矿区环境的測量装置。该装置包括第一获取単元，用于获取卫星遥感影像数据；解译单元，用于从卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，环境数据为与矿区环境相关的数据；第二获取单元，获取测量參数；以及测量单元，用于通过测量參数测量环境数据。进ー步地，上述装置还包括第三获取单元，用于获取基础数据资料，其中，基础数据资料为与矿区地形相关的数据；纠正单元，用于结合基础数据资料对卫星遥感影像数据进行几何纠正处理；融合単元，用于对经过几何纠正处理的卫星遥感影像数据进行图像融合处理；以及匀色単元，用于对经过图像融合处理的卫星遥感影像数据进行匀色处理。进ー步地，第二获取单元包括第一获取�？椋糜谕ü肪呈莼袢】笄肪车臏y量因子，测量单元包括測量�？椋糜谕ü郎y量因子测量环境数据。进ー步地，解译单元包括第二获取�？椋糜诨袢∥佬且８杏跋袷葜械囊８薪庖氡晔叮渲校谖佬且８杏跋袷葜性は冉⒁８薪庖氡晔叮灰约敖庖肽？椋糜谕ü８薪庖氡晔督庖胛佬且８杏跋袷�。进ー步地，上述装置还包括分析単元，用于对矿区环境在卫星遥感影像数据上的特征进行分析，以利用分析后的数据对卫星遥感影像数据建立遥感解译标识。进ー步地，第二获取单元包括第三获取�？椋糜诨袢∫韵驴笄肪车臏y量因子中的任意一个或多个生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数和环境质量指数，其中，生物丰度指数=AbioX (O. 35X林地面积+0. 21 X草地面积+0. 28X水域湿地面积+0. 11 X耕地面积+0. 04 X建设用地面积+0. 01 X未利用地面积)/区域面积,其中，Abio是生物丰度指数的归一化系数，植被覆盖指数=AvegX (O. 38X林地面积+0. 34X 草地面积+0. 19X耕地面积+0. 07X建设用地+0. 02X未利用地)/区域面积，其中，Aveg 是植被覆盖指数的归一化系数，水网密度指数=ArivX河流长度/区域面积+AlakX湖泊或水库面积/区域面积+AresX水资源量/区域面积，其中，Ariv是河流长度的归一化系数，Alak是湖泊或水库面积的归一化系数，Ares是水资源量的归一化系数，水资源量指被测量区域内地表水资源量和地下水资源量的总量，水资源量从矿区统计数据中获得，土地退化指数=AeroX (O. 05 X轻度侵蚀面积+0. 25 X中度侵蚀面积+0. 7 X重度侵蚀面积)/ 区域面积，其中，Aero是土地退化指数的归一化系数，轻度侵蚀面积、中度侵蚀面积和重度侵蚀数面积据从地面监测与遥感解译结果中获取，环境质量指数=O. 4X (100-AS02XS02 排放量/区域面积+0. 4 X (100-AC0DXC0D排放量/区域年均降雨量)+0. 2 X (100-Asol X 固体废物排放量/区域面积)，其中，AS02是S02的归一化系数，ACOD是COD的归一化系数， Asol是固体废物的归一化系数，COD指化学需氧量，S02指二氧化硫，降雨量指被测量区域内年度降水总量，降雨量从矿区统计数据中获得，Sol指矿区内每年由于工业生产产生并排放的固体废物总量，归一化系数=100/A最大值，A最大值指归一化处理前的最大值。进一步地，测量模块包括测量子模块，用于将多个测量因子分别乘以相应的系数的和作为矿区环境的测量结果，其中，测量结果=O. 25X生物丰度指数+0. 2X植被覆盖指数+0. 2X水网密度指数+0. 2X 土地退化指数+0. 15X环境质量指数。为了实现上述目的，根据本发明的再一个方面，提供了一种数据处理设备，该设备包括本发明提供的任意一种矿区环境的测量装置。通过本发明，由于借助了卫星遥感影像数据进行测量，从而解决了矿区环境的测量方法难以达到快速准确的调查需求的问题，进而能够快速准确地测量矿区环境。
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中图I是根据本发明实施例的矿区环境的测量装置的结构框图；图2是根据本发明第一优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框3是根据本发明第二优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框4是根据本发明第三优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框5是根据本发明第四优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框6是根据本发明第五优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框7是根据本发明第六优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框8是根据本发明实施例的矿区环境的测量方法的流程图；以及图9是根据本发明优选实施例的矿区环境的测量方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将參考附图并结合实施例来详细说明本发明。本发明实施例提供了一种矿区环境的測量装置，以下对本发明实施例所提供的矿区环境的測量装置进行介绍。图I是根据本发明实施例的矿区环境的測量装置的结构框图。如图I所示，该矿区环境的測量装置包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取单元13以及测量单元14。第一获取单元11用于获取卫星遥感影像数据。由于高分辨率光学卫星影像能够客观、准确地反映煤田矿区的生态环境地表状况，且在某种程度上反映煤炭开采引起的地表破坏情況。解译单元12用于从第一获取单元11获取的卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，环境数据为与矿区环境相关的数据。通过高分辨率遥感影像数据，可以直接获取煤田矿区的植被、地表水、排矸(土) 场、地面塌陷漏斗、地裂缝以及人工工程等信息数据。第二获取单元13用于获取测量參数。测量单元14用于通过第二获取单元13获取的测量參数测量环境数据。在本实施例中，借助了卫星遥感影像数据，通过卫星遥感影像数据进行測量，解决了矿区环境的測量方法难以达到快速准确的调查需求的问题，进而能够快速准确地测量矿区环境。图2是根据本发明第一优选实施例的矿区环境的測量装置的结构框图。该实施例可以作为上述实施例的优选实施方式。如图2所示，该矿区环境的測量装置除了包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取单元13以及测量单元14之外,还包括第三获取单元15、纠正单元16、融合单元17和匀色单元18。第三获取单元15用于获取基础数据资料，其中，基础数据资料为与矿区地形相关的数据，主要包括大比例尺地形图、数字高程模型(DEM)和已有控制点等资料。纠正单元16用于结合第三获取单元15获取的基础数据资料对卫星遥感影像数据进行几何纠正处理。融合単元17用于对经过几何纠正处理的卫星遥感影像数据进行图像融合处理。匀色单元18用于对经过图像融合处理的卫星遥感影像数据进行匀色处理。在该实施例中，对卫星遥感影像数据进行纠正、融合和匀色等处理，能使遥感影像数据的几何定位精准，色彩亮度适中，几何分辨率高。图3是根据本发明第二优选实施例的矿区环境的測量装置的结构框图。该实施例可以作为上述实施例的优选实施方式。如图3所示，该矿区环境的測量装置包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取単元13以及测量単元14，其中，第二获取单元13包括第一获取�？�132，测量单元14包括測量�？�142。第一获取�？�132用于通过环境数据获取矿区环境的測量因子。通过遥感获取的数据结合已有的环境、采矿活动、地质等信息数据，最終获取煤田矿区环境测量因子。测量�？�142用于通过第一获取�？�132获取的测量因子测量环境数据。在该实施例中，通过获取到的测量因此，能够更加简便地测量环境数据。图4是根据本发明第三优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框图。该实施例可以作为上述实施例的优选实施方式。如图4所示，该矿区环境的测量装置包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取单元13以及测量单元14，其中，解译单元12包括第二获取�？�122和解译�？�124。第二获取�？�122用于获取卫星遥感影像数据中的遥感解译标识，其中，在卫星遥感影像数据中预先建立遥感解译标识。解译�？�124用于通过第二获取�？�122获取的遥感解译标识解译卫星遥感影像数据。在该实施例中，通过预先建立遥感解译标识，能够更加便捷地对卫星遥感影像数据进行解译。图5是根据本发明第四优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框图。该实施例可以作为上述实施例的优选实施方式。如图5所示，该矿区环境的测量装置除了包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取单元13以及测量单元14之外,还包括分析单元19。分析�？�19用于对矿区环境在卫星遥感影像数据上的特征进行分析，以利用分析后的数据对卫星遥感影像数据建立遥感解译标识。其中，上述的特征可以包括纹理特征、 色彩差异和几何形状等特征。特征分析主要是根据矿区所处的地理位置、气候环境、数据获取时间等相关因素， 对矿区内的不同环境地理要素进行纹理、色调、几何形状等特征进行分析，进而建立实地地物与影像之间的关系(即解译标志)的过程。解译标志的建立也即建立了矿区内各实地要素与影像中对应特征之间的对应关系，通过这种对应关系可以对影像进行各要素的解译工作。在该实施例中，通过对卫星遥感影进行分析，为建立遥感解译标识提供了基�。佣憬莸囟晕佬且８杏跋袷萁薪庖搿Ｍ�6是根据本发明第五优选实施例的矿区环境的测量装置的结构框图。该实施例可以作为上述实施例的优选实施方式。如图6所示，该矿区环境的测量装置包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取单元13以及测量单元14，其中，第二获取单元13包括第三获取�？�134。第三获取�？�134用于获取以下矿区环境的测量因子中的任意一个或多个生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数和环境质量指数，其中，各种指数的算法如下生物丰度指数=Abio X (O. 35 X林地面积+0. 21 X草地面积+0. 28 X水域湿地面积+0. IlX耕地面积+0. 04X建设用地面积+0. OlX未利用地面积)/区域面积,其中,Abio
是生物丰度指数的归一化系数。植被覆盖指数=AvegX (O. 38 X林地面积+0. 34 X草地面积+0. 19 X耕地面积 +0. 07 X建设用地+0. 02 X未利用地)/区域面积，其中，Aveg是植被覆盖指数的归一化系数。水网密度指数=ArivX河流长度/区域面积+AlakX湖泊或水库面积/区域面积+AresX水资源量/区域面积,其中,Ariv是河流长度的归ー化系数,Alak是湖泊或水库面积的归一化系数，Ares是水资源量的归ー化系数，水资源量指被測量区域内地表水资源量和地下水资源量的总量，水资源量从矿区统计数据中获得。土地退化指数=AeroX (0. 05X轻度侵蚀面积+0. 25X中度侵蚀面积+0. 7X重度侵蚀面积)/区域面积，其中，Aero是土地退化指数的归ー化系数，轻度侵蚀面积、中度侵蚀面积和重度侵蚀数面积据从地面监测与遥感解译结果中获取。环境质量指数=0.4X (100-AS02XS02 排放量 / 区域面积 +0. 4X (100-AC0DXC0D 排放量/区域年均降雨量)+0. 2X (100-Asol X固体废物排放量/区域面积)，其中，ASO2是 SO2的归ー化系数，ACOD是COD的归ー化系数，Asol是固体废物的归ー化系数，COD指化学需氧量，SO2指ニ氧化硫，降雨量指被測量区域内年度降水总量，降雨量从矿区统计数据中获得，Sol指矿区内每年由于エ业生产产生并排放的固体废物总量。在以上公式中，归ー化系数=100/Am, 指归ー化处理前的最大值。通过该实施例，能够得出矿区环境的測量因子，从而实现快速准确地测量矿区环境。图7是根据本发明第六优选实施例的矿区环境的測量装置的结构框图。该实施例可以作为上述实施例的优选实施方式。如图7所示，该矿区环境的測量装置包括第一获取单元11、解译单元12、第二获取单元13以及测量单元14,测量单元14包括测量模块142,其中，测量�？�142还包括测量子�？�1422。测量子�？�1422用于将多个测量因子分别乘以相应的系数的和作为矿区环境的測量结果，其中，測量結果=0.25X生物丰度指数+0.2X植被覆盖指数+0.2X水网密度指数+0. 2X 土地退化指数+0. 15X环境质量指数。通过该实施例，得出测量的结果，实现了快速准确地测量矿区环境。本发明提供了ー种数据处理设备，该数据处理设备中可以包括本发明实施例所提供的任意一种矿区环境的測量装置，或者，使得该矿区环境的測量装置运行于该数据处理设备之上，以使得该数据处理设备能够获取卫星遥感数据，并从卫星遥感影像数据中解译出环境数据进行环境状态的测量，达到了快速准确测量环境状态的目的。本发明实施例还提供了一种矿区环境的測量方法，该方法可以基于上述的装置来执行。图8是根据本发明实施例的矿区环境的測量方法的流程图。如图8所示，该矿区环境的测量方法包括如下的步骤S802至步骤S808。步骤S802，获取卫星遥感影像数据。该卫星遥感影像数据可以为待测区域的卫星遥感影像数据，例如，在需要对待测区域A进行矿区环境测量吋，则首先获取待测区域A的卫星遥感影像数据。本实施例中所说的卫星遥感影像数据可以是高分辨率光学卫星数据。在获取卫星遥感影像数据后，本发明实施例提供的数据处理设备会对该卫星遥感影像数据进行处理， 该处理能使卫星遥感影像数据的几何定位精准，色彩亮度适中，几何分辨率高。该过程包括
1以下几个步骤。首先，获取基础数据资料，并结合基础数据资料对卫星遥感影像数据进行几何纠正处理。基础数据资料为与矿区地形相关的数据，主要包括大比例尺地形图、数字高程模型 (DEM)和已有控制点等资料。通过几何纠正处理，可以达到卫星遥感影像数据精确定位。然后，对经过几何纠正处理的卫星遥感影像数据进行图像融合处理，该处理增强了影像空间分辨率和光谱信息。最后，对经过图像融合处理的卫星遥感影像数据进行匀色处理，该处理使整幅影像达到色彩均衡，明暗反差适中，纹理清晰，因此提高影像的视觉效果和地理定位精度。步骤S804，从卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，环境数据为与矿区环境相关的数据。例如，可以利用预先设定的解译标志进行解译，通过对卫星遥感影像数据进行解译，能够获取矿区植被覆盖、地表水数据以及采矿活动引起的土地退化等信息数据。解译的过程包括如下步骤。首先，对矿区环境在卫星遥感影像数据上的特征进行分析，以利用分析后的数据对卫星遥感影像数据建立遥感解译标识。这些特征包括纹理特征、色彩差异和几何形状等特征。然后获取卫星遥感影像数据中的遥感解译标识，其中，在卫星遥感影像数据中预先建立遥感解译标识。最后，通过遥感解译标识解译卫星遥感影像数据，即，对整个矿区内的植被覆盖信息、地表水系以及工矿用地信息的相关数据进行解译。其中植被覆盖信息主要包括矿区内的耕地、林地、草地和裸地的面积信息数据；地表水系主要包括河流、湖泊以及坑塘的面积信息数据；采矿活动影响范围信息数据包括矿区内城镇村、排矸(土)场以及其他工矿用地等占地面积数据。步骤S806，获取测量参数。上述对遥感影像进行解译获取数据的过程也可以包括测量因子(或评价因子)的获取过程，根据测量因子的不同，对解译获取的植被、水系、排土场等要素数据利用也就不同。在本实施例中，通过环境数据获取矿区环境的测量因子，结合已有的环境调查数据、采矿活动数据、相关地形资料以及地质资料等，将煤田矿区遥感解译的矿区植被覆盖、 地表水数据和采矿活动数据等成果，进行优化处理，排除干扰信息。通过对优化的遥感解译成果整理，获取以下矿区环境的测量因子中的任意一个或多个生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数和环境质量指数，其中，各种指数的算法如下生物丰度指数=AbioX (O. 35 X林地面积+0. 21 X草地面积+0. 28 X水域湿地面积+0. IlX耕地面积+0. 04X建设用地面积+0. OlX未利用地面积)/区域面积,其中,Abio 是生物丰度指数的归一化系数。植被覆盖指数=AvegX (O. 38 X林地面积+0. 34 X草地面积+0. 19 X耕地面积 +0. 07 X建设用地+0. 02 X未利用地)/区域面积，其中，Aveg是植被覆盖指数的归一化系数。水网密度指数=ArivX河流长度/区域面积+AlakX湖泊或水库面积/区域面积+AresX水资源量/区域面积,其中,Ariv是河流长度的归一化系数,Alak是湖泊或水库面积的归一化系数，Ares是水资源量的归一化系数，水资源量指被测量区域内地表水资源量和地下水资源量的总量，水资源量从矿区统计数据中获得。土地退化指数=AeroX (O. 05X轻度侵蚀面积+0. 25X中度侵蚀面积+0. 7X重度侵蚀面积)/区域面积，其中，Aero是土地退化指数的归一化系数，轻度侵蚀面积、中度侵蚀面积和重度侵蚀数面积据从地面监测与遥感解译结果中获取。环境质量指数=O.4X (100-AS02XS02 排放量/ 区域面积+0. 4X (100-AC0DXC0D 排放量/区域年均降雨量)+0.2X(100-ASolX固体废物排放量/区域面积)，其中，AS02 是S02的归一化系数，ACOD是COD的归一化系数，Asol是固体废物的归一化系数，COD指化学需氧量，S02指二氧化硫，降雨量指被测量区域内年度降水总量(单位_)，降雨量从矿区统计数据中获得，Sol指矿区内每年由于工业生产产生并排放的固体废物总量。在以上公式中，归一化系数=100/Ai±{t，指归一化处理前的最大值。由于不同矿区所处的地理环境、气候环境等不尽相同，各测量因子的计算系数可根据不同矿区进行调整。步骤S808，通过测量参数测量环境数据。在通过环境数据获取矿区环境的测量因子后，通过测量因子测量环境数据。环境数据=0. 25X生物丰度指数+0. 2X植被覆盖指数+0. 2X水网密度指数 +0. 2X 土地退化指数+0. 15X环境质量指数。根据得到的生态环境状况指数，将矿区生态环境分为五级，即优、良、一般、较差和差，具体见表I。表I
级别优良一般较差差指数EI ≥ 7555 ≥ EI<7535 ≥ EI<5520≥EI<35EI <20状态植被覆盖度高，生物多样性丰富，生态系统稳定，最适合人类生存。植被覆盖度较高，生物多样性较丰富，基本适合人类生存。植被覆盖度中等，生物多样性一般水平，较适合人类生存，但有不适人类生存的制约性因子出现。植被覆盖较差，严重干旱少雨，物种较少，存在着明显限制人类生存的因素。条件较恶劣，人类生存环境亚少进一步地，通过定期与前期获取的测量数据进行对比分析，能够获取的环境测量因子可以对煤田矿区环境进行动态测量，获取煤田矿区环境变化趋势。根据得到的生态环境状况变化幅度数据对矿区生态环境状况变化幅度分为4级， 即无明显变化、略有变化(好或差)、明显变化(好或差)、显著变化(好或差)，见表2。表权利要求
1.一种矿区环境的測量方法，其特征在于，包括获取卫星遥感影像数据；从所述卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，所述环境数据为与矿区环境相关的数据；获取测量參数；以及通过所述測量參数测量所述环境数据。
2.根据权利要求I所述的矿区环境的測量方法，其特征在于，在获取卫星遥感影像数据之后，所述方法还包括获取基础数据资料，其中，所述基础数据资料为与所述矿区地形相关的数据；结合所述基础数据资料对所述卫星遥感影像数据进行几何纠正处理；对经过所述几何纠正处理的所述卫星遥感影像数据进行图像融合处理；以及对经过所述图像融合处理的所述卫星遥感影像数据进行匀色处理。
3.根据权利要求I所述的矿区环境的測量方法，其特征在干，获取测量參数包括通过所述环境数据获取矿区环境的測量因子，通过所述測量參数测量所述环境数据包括通过所述測量因子測量所述环境数据。
4.根据权利要求I所述的矿区环境的測量方法，其特征在于，从所述卫星遥感影像数据中解译出环境数据包括获取所述卫星遥感影像数据中的遥感解译标识，其中，在所述卫星遥感影像数据中预先建立所述遥感解译标识；以及通过所述遥感解译标识解译所述卫星遥感影像数据。
5.根据权利要求4所述的矿区环境的測量方法，其特征在于，在预先建立所述遥感解译标识之前，所述方法还包括对矿区环境在卫星遥感影像数据上的特征进行分析，以利用分析后的数据对所述卫星遥感影像数据建立遥感解译标识。
6.根据权利要求3所述的矿区环境的測量方法，其特征在于，通过所述环境数据获取矿区环境的測量因子包括获取以下矿区环境的測量因子中的任意ー个或多个生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数和环境质量指数，其中， 所述生物丰度指数=AbioX (0. 35X林地面积+0. 21 X草地面积+0. 28X水域湿地面积+0. IlX耕地面积+0. 04X建设用地面积+0. OlX未利用地面积)/区域面积,其中,Abio 是生物丰度指数的归ー化系数，所述植被覆盖指数=AvegX (0. 38X林地面积+0. 34X草地面积+0. 19X耕地面积 +0. 07X建设用地+0. 02X未利用地)/区域面积，其中，Aveg是植被覆盖指数的归ー化系数，所述水网密度指数=ArivX河流长度/区域面积+AlakX湖泊或水库面积/区域面积+AresX水资源量/区域面积，其中，AriV是河流长度的归ー化系数,Alak是湖泊或水库面积的归一化系数，Ares是水资源量的归ー化系数，水资源量指被測量区域内地表水资源量和地下水资源量的总量，所述水资源量从矿区统计数据中获得，所述土地退化指数=AeroX (0. 05X轻度侵蚀面积+0. 25X中度侵蚀面积+0. 7X重度侵蚀面积)/区域面积，其中，Aero是土地退化指数的归一化系数，轻度侵蚀面积、中度侵蚀面积和重度侵蚀数面积据从地面监测与遥感解译结果中获�。龌肪持柿恐甘�=O. 4 X (100-AS02XS02排放量/区域面积+0. 4 X (100-AC0DXC0D 排放量/区域年均降雨量)+0. 2 X (100-Asol X固体废物排放量/区域面积)，其中，ASO2是 SO2的归一化系数，ACOD是COD的归一化系数，Asol是固体废物的归一化系数，COD指化学需氧量，SO2指二氧化硫，降雨量指被测量区域内年度降水总量，所述降雨量从矿区统计数据中获得，Sol指矿区内每年由于工业生产产生并排放的固体废物总量，所述归一化系数=100/Am, 指归一化处理前的最大值。
7.根据权利要求6所述的矿区环境的测量方法，其特征在于，通过所述测量因子测量所述矿区的环境包括将多个所述测量因子分别乘以相应的系数的和作为所述矿区环境的测量结果，其中，测量结果=O. 25 X生物丰度指数+0. 2 X植被覆盖指数+0. 2 X水网密度指数+0. 2 X 土地退化指数+0. 15X环境质量指数。
8.一种矿区环境的测量装置，其特征在于，包括第一获取单元，用于获取卫星遥感影像数据；解译单元，用于从所述卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，所述环境数据为与矿区环境相关的数据；第二获取单元，用于获取测量参数；以及测量单元，用于通过所述测量参数测量所述环境数据。
9.根据权利要求8所述的矿区环境的测量装置，其特征在于，所述装置还包括 第三获取单元，用于获取基础数据资料，其中，所述基础数据资料为与所述矿区地形相关的数据；纠正单元，用于结合所述基础数据资料对所述卫星遥感影像数据进行几何纠正处理； 融合单元，用于对经过所述几何纠正处理的所述卫星遥感影像数据进行图像融合处理；以及匀色单元，用于对经过所述图像融合处理的所述卫星遥感影像数据进行匀色处理。
10.根据权利要求8所述的矿区环境的测量装置，其特征在于，第二获取单元包括第一获取�？椋糜谕ü龌肪呈莼袢】笄肪车牟饬恳蜃樱� 测量单元包括测量�？椋糜谕ü霾饬恳蜃硬饬克龌肪呈�。
11.根据权利要求8所述的矿区环境的测量装置，其特征在于，所述解译单元包括 第二获取模块，用于获取所述卫星遥感影像数据中的遥感解译标识，其中，在所述卫星遥感影像数据中预先建立所述遥感解译标识；以及解译�？椋糜谕ü鲆８薪庖氡晔督庖胨鑫佬且８杏跋袷�。
12.根据权利要求11所述的矿区环境的测量装置，其特征在于，所述装置还包括分析单元，用于对矿区环境在卫星遥感影像数据上的特征进行分析，以利用分析后的数据对所述卫星遥感影像数据建立遥感解译标识。
13.根据权利要求10所述的矿区环境的测量装置，其特征在于，所述第二获取单元包括第三获取�？椋糜诨袢∫韵驴笄肪车牟饬恳蜃又械娜我庖桓龌蚨喔錾锓岫戎甘�、植被覆盖指数、水网密度指数、土地退化指数和环境质量指数，其中， 所述生物丰度指数=AbioX (0. 35X林地面积+0. 21 X草地面积+0. 28X水域湿地面积+0. IlX耕地面积+0. 04X建设用地面积+0. OlX未利用地面积)/区域面积,其中,Abio 是生物丰度指数的归ー化系数，所述植被覆盖指数=AvegX (0. 38X林地面积+0. 34X草地面积+0. 19X耕地面积 +0. 07X建设用地+0. 02X未利用地)/区域面积，其中，Aveg是植被覆盖指数的归ー化系数，所述水网密度指数=ArivX河流长度/区域面积+AlakX湖泊或水库面积/区域面积+Ar e s X水资源量/区域面积，其中，Ar i V是河流长度的归ー化系数,Al ak是湖泊或水库面积的归一化系数，Ares是水资源量的归ー化系数，水资源量指被測量区域内地表水资源量和地下水资源量的总量，所述水资源量从矿区统计数据中获得，所述土地退化指数=AeroX (0. 05X轻度侵蚀面积+0. 25X中度侵蚀面积+0. 7X重度侵蚀面积)/区域面积，其中，Aero是土地退化指数的归ー化系数，轻度侵蚀面积、中度侵蚀面积和重度侵蚀数面积据从地面监测与遥感解译结果中获�。龌肪持柿恐甘�=0. 4X (100-AS02XS02排放量/区域面积+0. 4X (100-AC0DXC0D 排放量/区域年均降雨量)+0. 2X (100-Asol X固体废物排放量/区域面积)，其中，ASO2是 SO2的归ー化系数，ACOD是COD的归ー化系数，Asol是固体废物的归ー化系数，COD指化学需氧量，SO2指ニ氧化硫，降雨量指被測量区域内年度降水总量，所述降雨量从矿区统计数据中获得，Sol指矿区内每年由于エ业生产产生并排放的固体废物总量，所述归ー化系数=100/Am, 指归ー化处理前的最大值。
14.根据权利要求13所述的矿区环境的測量装置，其特征在于，所述测量模块包括测量子�？椋糜诮喔鏊鰷y量因子分别乘以相应的系数的和作为所述矿区环境的測量结果，其中，测量結果=0. 25X生物丰度指数+0. 2X植被覆盖指数+0. 2X水网密度指数+0. 2X 土地退化指数+0. 15X环境质量指数。
15.ー种数据处理设备，其特征在于包括权利要求8至14任一项所述的矿区环境的测量装置。
全文摘要
本发明公开了一种矿区环境的测量方法、装置以及数据处理设备，该矿区环境的测量方法包括获取卫星遥感影像数据；从卫星遥感影像数据中解译出环境数据，其中，环境数据为与矿区环境相关的数据；获取测量参数；以及通过测量参数测量环境数据。通过本发明，能够快速准确地测量矿区环境。
文档编号G01C11/00GK102607529SQ20121009160
公开日2012年7月25日 申请日期2012年3月30日 优先权日2012年3月30日
发明者孟淑英, 张志峰, 张敦芳, 李程, 王瑞国, 白璐, 赵福明 申请人:中国神华能源股份有限公司, 神华地质勘查有限责任公司
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