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矿山修复方法与流程

915   编辑:中冶有色技术网   来源:内蒙古蒙草生命共同体大数据有限公司;内蒙古蒙草生态环境(集团)股份有限公司  
2023-09-25 14:47:32
一种矿山修复方法与流程

本发明属于环境修复技术领域,特别是涉及一种矿山修复方法。

背景技术:

伴随着经济发展的需要,不断进行采矿,采矿后的矿山没有植被生长,导致水土流失、泥石流等灾害,如何能够绿化矿山,防止水土流失也成为继续解决的问题。

当今的生态修复区划大部分是根据长期从事相关工作的专家经验,按照大体的地形、植被范围粗略的划分不同的植物适宜生长的区域。事实是,在普遍的生态修复区划图中还会有零散的耕地、林地、草地、盐碱地、矿山等土地利用类型之分,而将同一种生态修复方案施加到这些不同利用类型的土地上必然是不合理的。且大部分生态修复的方案只考虑植物能否在区域内生长,而没有考虑这些植物是否符合当地的生态功能,如水源涵养功能、水土保持功能、防风固沙功能等。

综上所述,现有技术中存在以上问题。

技术实现要素:

针对现有技术的缺陷,本发明主要解决的技术问题是提供一种

矿山修复方法,能够解决矿山修复区域划分不精确的问题。

为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是提供一种矿山修复方法,该方法包括:获取遥感数据并获得其解译结果,提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,并生成目标区域坡度范围分布图;

在所述目标区域坡度范围分区图中,进行修复措施的赋值;所述修复措施包括工程措施和植物措施;

将所述目标区域坡度范围分区图与全国生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,所述矢量图包含主导生态功能和矿山字段;

根据所述目标区域矢量图,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物。

具体的,其方法还包括:所述遥感数据包括无人机或立体相机或云相机获得的影像数据。

具体的,所述获取遥感数据并获得其解译结果包括:建立机器学习模型,经机器学习模型的深度学习,通过图像分析、建立解译标志、变化信息提取、内业预处理中的一种或多种方式的结合来解译遥感数据,并提取矿山斑块作为矿山待修复区域。

具体的,对所述遥感数据预处理,具体包括:图像融合、几何校正、颜色调配、增强处理中的一种或多种。

具体的,所属提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,包括:通过差值法或计算机监督分类法,判断变化信息,进一步采用人机交互解释方法对所述变化信息综合分析并进行解译辨识后提取矿山斑块。

具体的,所述目标区域坡度范围分布图的生成包括:获得目标区域矢量边界图,生成目标区域坡度值的分布栅格图,对所述坡度值的分布栅格图进行重分类,得到目标区域坡度范围分布图。

具体的,所述将所述目标区域坡度范围分区图与权生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,具体包括:将所述目标区域坡度范围分区图与权生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,删除目标区域之外的部分,获得目标区域矢量图,所述目标区域矢量图包含主导生态功能和矿山字段的矢量图。

具体的,所述方法包括:所述空间叠加不仅包括空间关系的比较,也包括属性关系的比较。

具体的,根据所述目标区域矢量图,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物,进一步包括:结合水源涵养、水土保持、防风固沙中一种或几种因素,选择相应生态功能的植物。

具体的,所述目标区域坡度范围分布图的范围为小于15°,15°到45°之间以及大于45°三个坡度范围。

本发明的有益效果是:区别于现有技术的情况,本发明提供一种矿山修复方法,能够根据目标区域的水源涵养功能、水土保持功能、防风固沙等实际环境情况,选择相应生态功能的植物。

附图说明

图1是本发明矿山修复方法的实施例的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,均属于本发明保护的范围。

请参阅图1,图1是本发明提供的一种矿山修复方法的流程图,包括:

步骤11,获取遥感数据并获得其解译结果,提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,并生成目标区域坡度范围分布图;

步骤12,在所述目标区域坡度范围分区图中,进行修复措施的赋值;所述修复措施包括工程措施和植物措施;

步骤13,将所述目标区域坡度范围分区图与全国生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,所述矢量图包含主导生态功能和矿山字段;

步骤14,根据所述目标区域矢量图,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物。

在步骤11中,遥感数据包括无人机或立体相机或云相机获得的影像数据,进而对遥感数据预处理的方法包括图像融合、几何校正、颜色调配、增强处理中的一种或多种。不限于以上所列举的方法。以获取更为丰富的有用的、可靠的信息,使遥感数据得到最大限度的应用。

在本实施例中,预处理后,对遥感数据进行解译,解译过程包括建立机器学习模型,经机器学习模型的深度学习,通过图像分析、建立解译标志、变化信息提取、内业预处理中的一种或多种方式的结合来解译遥感数据,并提取矿山斑块作为矿山待修复区域。

在本实施例中,对于遥感影像,一般采用字节解译标志就可以满足要求,可以清楚的看到矿山斑块的结构信息。

在本实施例中,提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,包括:通过差值法或计算机监督分类法,判断变化信息,进一步采用人机交互解释方法对所述变化信息综合分析并进行解译辨识后提取矿山斑块。将采集好的斑块信息在gismap下进行整理。

在本实施例中,目标区域坡度范围分布图的生成过程如下:首先获得目标区域矢量边界图,生成目标区域坡度值的分布栅格图,对所述坡度值的分布栅格图进行重分类,得到目标区域坡度范围分布图,例如将上述坡度范围小于15°,15°到45°之间以及大于45°三个坡度范围分布。使用arcgis中使用spatialanalyst-slope工具,生成目标区域坡度值的分布栅格图。针对每个坡度范围就需要不同的植物和工程措施。

在步骤s12中,在所述目标区域坡度范围分区图中,进行修复措施的赋值;所述修复措施包括工程措施和植物措施;在本步骤,确定适宜修复的植物和工程措施,可以说是一个初步确实确定植物修复的方法,在现有技术中就限于此,但是本方案还进行了下面与全国生态功能矢量图进行叠加的步骤。

在步骤s13中,将所述目标区域坡度范围分区图与全国生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,所述矢量图包含主导生态功能和矿山字段;

所述空间叠加是指:将以上矢量图的数据主题层进行数据叠加,产生一个新的数据层,不仅包括空间关系的比较,也包括属性关系的比较。

《全国生态功能区划》对中国生态空间特征进行了全面分析,对生态敏感性、生态系统服务功能及其重要性进行了评价,确定了不同区域的生态功能,提出了详细的全国生态功能区划方案。据此方案,全国被划分为216个生态功能区。其中,具有生态调节功能的生态功能区148个,面积占国土面积的78%;提供产品的生态功能区46个,占国土面积的21%;人居保障功能区22个,面积占国土面积的1%。

所以在本实施例中,目标区域的矢量图和全国生态功能区划矢量图,进行空间和属性值的叠加,就可以得到目标区域的矢量图,并且是包含主导生态功能和矿山字段的,所述主导生态功能,就是从全国生态功能矢量图获得的数值。

所述主导生态功能包括水源涵养、水土保持、防风固沙;

本实施例结合全国生态功能矢量图,在步骤s12确定的植物措施的基础上,与全国生态功能矢量图进行叠加,结合水源涵养、水土保持、防风固沙等生态主导功能,进一步确定植物措施和工程措施。符合当地的生态功能,更加合理。

在本实施例中,植物措施和工程措施中的的植物及栽植密度的参考数据如下:

1)主要植物株行距

无芒雀麦、景天等草本植物按30-50g/m3的播种量播种

主要参考物种

3.植物配置方法

1)山前平原、山脚处、坡度小于10°的坡体下部,可栽植小钻杨、沙兰杨、3930杨、辽育1、2号杨旱柳、白榆、稠李、臭椿、小叶白蜡、槲树等。

2)坡体中下部至中上部,10°~20°坡,可栽植刺槐、火炬树、紫穗槐、荆条、柽柳、胡枝子、小叶锦鸡儿、油松、樟子松、侧柏等。

3)坡体中上部至山顶,坡度一般大于20°,可栽种紫穗槐、荆条、刺槐等树种。

4)各种植物沿等高线呈带状混交,带宽10~20m,地表自然长草或人工种草。

5)矿渣堆积体的顶端和上半部,以栽植紫穗槐、荆条等为主。矿渣堆积体下端栽植山葡萄、三叶地锦、葛藤等藤本植物。

6)较浅的矿坑内实行人工种草或自然长草。

7)间断性地表裸岩地带,可栽植紫穗槐、荆条、胡枝子等;连续性地表裸岩和岩石明显突起地带,在适当位置栽植三叶地锦、葛藤等藤本植物。

8)各类矿石加工工厂,可多选栽火炬树、紫叶稠李、金叶刺槐、金叶皂角、金叶复叶槭、俄罗斯红叶李、红叶海棠、红叶柳、红叶杨、金叶榆等彩叶树种,增加美化绿化效果。

区别于现有技术,本发明提供一种矿山修复方法,在原有分类的基础上,空间叠加全国生态区域功能矢量图,能够结合目标区域的水源涵养功能、水土保持功能、防风固沙等实际环境情况,选择相应生态功能的植物,使得针对矿山的植物修复措施更加合理。

以上所述仅为本发明的实施方式,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征:

1.一种矿山修复方法,其特征在于,包括:

获取遥感数据并获得其解译结果,提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,并生成目标区域坡度范围分布图;

在所述目标区域坡度范围分区图中,进行修复措施的赋值;所述修复措施包括工程措施和植物措施;

将所述目标区域坡度范围分区图与全国生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,所述矢量图包含主导生态功能和矿山字段;

根据所述目标区域矢量图,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物。

2.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,其方法还包括:所述遥感数据包括无人机或立体相机或云相机获得的影像数据。

3.根据权利要求2所述的矿山修复方法,其特征在于:所述获取遥感数据并获得其解译结果包括:建立机器学习模型,经机器学习模型的深度学习,通过图像分析、建立解译标志、变化信息提取、内业预处理中的一种或多种方式的结合来解译遥感数据,并提取矿山斑块作为矿山待修复区域。

4.根据权利要求2所述的矿山修复方法,其特征在于:还包括:对所述遥感数据预处理,具体包括:图像融合、几何校正、颜色调配、增强处理中的一种或多种。

5.根据权利要求1矿山修复方法,其特征在于:所属提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,包括:通过差值法或计算机监督分类法,判断变化信息,进一步采用人机交互解释方法对所述变化信息综合分析并进行解译辨识后提取矿山斑块。

6.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,所述目标区域坡度范围分布图的生成包括:获得目标区域矢量边界图,生成目标区域坡度值的分布栅格图,对所述坡度值的分布栅格图进行重分类,得到目标区域坡度范围分布图。

7.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,所述将所述目标区域坡度范围分区图与权生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,具体包括:将所述目标区域坡度范围分区图与权生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,删除目标区域之外的部分,获得目标区域矢量图,所述目标区域矢量图包含主导生态功能和矿山字段的矢量图。

8.根据权利要求7所述的矿山修复方法,其特征在于,所述方法包括:所述空间叠加不仅包括空间关系的比较,也包括属性关系的比较。

9.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,根据所述目标区域矢量图,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物,进一步包括:结合水源涵养、水土保持、防风固沙中一种或几种因素,选择相应生态功能的植物。

10.根据权利要求6所述的矿山修复方法,其特征在于,所述目标区域坡度范围分布图的范围为小于15°,15°到45°之间以及大于45°三个坡度范围。

技术总结

本发明公开了一种矿山修复方法,包括获取遥感数据并获得其解译结果,提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,并生成目标区域坡度范围分布图;在目标区域坡度范围分区图中,进行修复措施的赋值;所述修复措施包括工程措施和植物措施;将目标区域坡度范围分区图与全国生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,所述矢量图包含主导生态功能和矿山字段;根据目标区域矢量图,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物。能够根据目标区域的水源涵养功能、水土保持功能、防风固沙等实际环境情况,选择相应生态功能的植物。

技术研发人员:哈斯尔;高俊刚;王保林;孙广福;白耀华;景文;道力格亚;张全民;敖一杰

受保护的技术使用者:内蒙古蒙草生命共同体大数据有限公司;内蒙古蒙草生态环境(集团)股份有限公司

技术研发日:2019.12.30

技术公布日:2020.05.12
声明:
“矿山修复方法与流程” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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