Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2017, Vol. 29 Issue (2): 1-7    DOI: 10.6046/gtzyyg.2017.02.01
  综述 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
初论全国矿山地质环境现状与存在问题
杨金中, 聂洪峰, 荆青青
中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083
Preliminary analysis of mine geo-environment status and existing problems in China
YANG Jinzhong, NIE Hongfeng, JING Qingqing
China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China
全文: PDF(688 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 全国矿山遥感监测是一项具有中国特色的基础国情调查工作。2014年的遥感调查与监测查明,全国矿山开发占地220.42万hm2,约占全国陆域面积的0.22%; 正在利用的矿山开发占地面积约为113. 48万hm2,废弃的矿山开发占地约为98.25万hm2,已恢复治理矿山面积约为8.69万hm2; 除矿山环境恢复治理区外,全国矿山开发损毁、占用土地211.73万hm2,其中,损毁149. 33万hm2,占用62.40万hm2; 全国圈定矿山地质灾害4 716处,包括采矿塌陷1 887处、滑坡1 296处、崩塌1 093处、泥石流440处。根据上述监测成果,初步分析了全国矿山地质环境现状与目前存在的主要问题,提出了对策建议,并展望了全国矿山遥感监测领域的进一步研究方向。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王世新
田野
周艺
刘文亮
林晨曦
关键词 SAR多极化后向散射模型建筑物高度极化散射矢量最优极化组合    
Abstract:Remote sensing monitoring of the mine is a basic survey with Chinese characteristics. Occupied and damaged land of the mines in 2014 covers an area of 220.42 million hm2 in China, accounting for 0.22% of the total land area. The mining mines cover an area of 113.48 million hm2, the abandoned mines cover an area of 98.25 million hm2, and the mine geo-environment recovery area covers an area of 8.69 million hm2. 211.73 million hm2 of land have been occupied and damaged by the mines in national land, which include 149.33 million hm2 of damage and 62.40 million hm2 of occupation. 4 716 mine geological disasters were delineated in 2014, including 1 887 collapses caused by mining activity, 1 296 landslides, 1 093 avalanches and 440 debris flows. In addition, the management suggestions or countermeasures are discussed, and the orientations for further research in the field are forecast.
Key wordsSAR    multi-polarization    backscattering model    building height    polarization-scattering vectors    optimal polarized combination
收稿日期: 2015-10-13      出版日期: 2017-05-03
基金资助:中国地质调查局地质调查项目“全国矿产资源开发环境遥感监测”(编号: 121201003000150009)和“矿产资源开发环境遥感监测综合研究”(编号: 12120115062801)共同资助
作者简介: 杨金中(1970-),男,博士,研究员,主要从事矿山遥感监测和矿产资源遥感调查等工作。Email: 67786808@qq.com。
引用本文:   
杨金中, 聂洪峰, 荆青青. 初论全国矿山地质环境现状与存在问题[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 1-7.
YANG Jinzhong, NIE Hongfeng, JING Qingqing. Preliminary analysis of mine geo-environment status and existing problems in China. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2017, 29(2): 1-7.
链接本文:  
http://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2017.02.01      或      http://www.gtzyyg.com/CN/Y2017/V29/I2/1
[1] 杨金中,秦绪文,张 志,等.矿山遥感监测理论方法与实践[M].北京:测绘出版社,2011.
Yang J Z,Qin X W,Zhang Z,et al.Theory and Practice on Remote Sensing Monitoring of Mine[M].Beijing:Sinomaps Press,2011.
[2] 杨金中,秦绪文,聂洪峰,等.中国矿山遥感监测[M].北京:测绘出版社,2014.
Yang J Z,Qin X W,Nie H F,et al.Remote Sensing Monitoring of Mine in China[M].Beijing:Sinomaps Press,2014.
[3] 中国地质调查局.DD2011-06矿产资源开发遥感监测技术要求[S].北京:中国地质调查局,2011.
China Geological Survey.DD2011-06 Regulation on Remote Sensing Monitoring of Mining Exploration[S].Beijing:China Geological Survey,2011.
[4] 杨进朝,李 华.济源市矿山环境地质问题及防治对策[J].矿产保护与利用,2008(3):39-43.
Yang J C,Li H.Mine geoenvironment problems and countermeasures of Jiyuan City[J].Conservation and Utilization of Mineral Resources,2008(3):39-43.
[1] 黄鹏艳,卜丽静,范永良. 结合视觉特征的极化SAR图像分类[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 88-93.
[2] 王川,范景辉,林思美,饶月明,黄华国. 光学遥感植被指数与SAR遥感参数的相关性及其主要影响因素研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 130-137.
[3] 朱茂,沈体雁,黄松,白书建,葛春青,胡琼. InSAR技术地铁沿线建筑物形变监测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 196-203.
[4] 汪东,来风兵,陈孟禹,陈蜀江,黄铁成,贾翔. 基于InSAR技术天山乌吐劲河谷同震形变遥感研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 187-194.
[5] 国贤玉,李坤,王志勇,李宏宇,杨知. 基于SVM+SFS策略的多时相紧致极化SAR水稻精细分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 20-27.
[6] 薛娟,俞琳锋,林起楠,刘广,黄华国. 基于Sentinel-1多时相InSAR影像的云南松切梢小蠹危害程度监测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 108-114.
[7] 王群,范景辉,周伟,袁蔚林,童立强,郭兆成. DEM辅助偏移量跟踪技术的山地冰川运动监测研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 167-173.
[8] 李艳艳,唐娉,胡昌苗,单小军. 基于轨道参数修正的PALSAR-2影像正射校正技术[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 53-59.
[9] 徐佳, 袁春琦, 程圆娥, 曾晨雨, 许康. 基于主动深度学习的极化SAR图像分类[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 72-77.
[10] 章钊颖, 鲁奕岑, 吴国周, 王永利. 基于多时相Sentinel-1A SAR数据草原地区降水量反演[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 156-160.
[11] 崔师爱, 程博, 刘岳明. 基于流形学习的高分SAR图像建筑区提取方法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 48-56.
[12] 周晓宇, 陈富龙, 姜爱辉. 基于SVM雷达卧龙大熊猫栖息地森林成图[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 85-91.
[13] 卜丽静, 黄鹏艳, 沈璐. 一种结合颜色特征的PolSAR图像分类方法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 59-64.
[14] 何连, 秦其明, 任华忠. 一种自适应的混合Freeman/Eigenvalue极化分解模型[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 8-14.
[15] 王世新, 田野, 周艺, 刘文亮, 林晨曦. 基于后向散射模型的多极化SAR影像建筑物高度提取[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 37-45.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发