随着民商卫星的持续发射，高分辨率的遥感观测数据大幅增加，如何从海量遥感数据中快速挖掘有效的地物信息是遥感产业链面临的主要难题之一。人工智能的深入发展及深度学习在计算机视觉领域的广泛应用为遥感信息的智能化自动化提取奠定了深厚的基础。当前，人工智能技术已经在飞机、舰船等特征单一的遥感目标提取中取得了初步成功。那么，“遥感+AI”在复杂的尾矿库应急场景中又会产生怎样的火花呢？
什么是尾矿库
尾矿库是指筑坝拦截谷口或围地构成的，用以堆存金属或非金属矿山进行矿石选别后排出尾矿或其他工业废渣的场所，一般由堆存系统、排洪系统、回水系统等部分组成。
我国现存的尾矿库大体上可分为三种类型，即山谷型、傍山型和平地型。
山谷型尾矿库的特点是位于山谷谷口处，初期坝相对较短，库区纵深较长，我国现有的大、中型尾矿库大多属于这种类型。
傍山型尾矿库是在山坡脚下依山筑坝所围成的尾矿库，国内位于低山丘陵地区的小矿山常选用这种类型的尾矿库。
平地型尾矿库是在平缓地形周边筑坝形成的，国内平原或沙漠戈壁地区常采用这类尾矿库，例如山东省的一些金矿的尾矿库。
尾矿库有何危害
尾矿库中含有大量的尾砂，是一个具有高势能的人造泥石流危险源，因管理不善、降雨、地震等原因，会造成溃坝危险，存在极大的安全隐患。此外，尾矿库也会给生态环境、土壤气候等带来严重的负面影响。
尾矿库的应急监管现状
作为重大的危险源，快速准确地掌握尾矿库的数量、类型、空间分布、形变特性等信息，对于尾矿库事故的预防和应急管理具有非常重要的意义。
传统的尾矿库位置监测大多是采用地面调查和人工解译相结合的方式进行，同时结合水准测量、GNSS观测等方法实现尾矿库坝体的形变监测。
但我国尾矿库分布范围广、且多在偏远的山区，传统方式在保证全面性和时效性上就显得无能为力。因此必须考虑借助现代化高新技术，实现尾矿库的大区域、快速自动监测，以提升国家安全部门对潜在风险管理的水平和应急响应能力。
AI与干涉SAR
遥感技术具有探测范围广、受限少、成本低等优点。同时，随着大数据和人工智能技术的异军突起，深度学习在诸多领域都取得了颠覆性成果，为遥感信息产业迈向智能化、自动化提供了新的契机。
InSAR技术，全称合成孔径雷达干涉测量技术，它通过对合成孔径雷达（SAR）卫星重复获取的同一地区多幅雷达影像进行干涉处理，计算地表变形。作为一种遥感测量手段，InSAR技术具备“无论昼夜、风雨无阻”、“距以千里、感知毫厘”的技术优势，为水准测量和GPS测量等传统测量手段提供了很好的补充，在尾矿库形变监测中具有很大的应用潜力。
尾矿库大坝形变监测技术流程
中国四维技术团队在尾矿库目标检测的基础上，以卫星雷达影像为数据源，利用时间序列InSAR技术实现了对尾矿坝微小形变的高效、全面、精确测量，构建了人工解译、尾矿库自动定位和形变监测的一整套应用流程，旨在为全国尾矿库普查和开展尾矿库应急工作提供重要的信息支撑。
——文章转载于“中国四维”公众号，仅用于本站学习交流，侵权必删
| 
京公网安备 11010802022300号
