利用基于Transformer的深度学习技术，结合网格化的沉降测量数据，通过卫星图像监测采矿引起的地面沉降现象

《Journal of Environmental Radioactivity》：Monitoring mining-induced subsidence from satellite imagery using transformer-based deep learning trained on gridded subsidence measurements

地面沉降监测中Vision Transformer模型的应用与跨区域验证。通过191,630个地面沉降网格数据训练ViT-Base模型，在Xieqiao矿区测试准确率达94%。进一步在山西、内蒙古等10个矿区验证，准确率稳定在77.2%-84.8%，展现强泛化能力。解决了传统CNN模型需大量标注数据且识别精度不足的问题，为矿山监管提供新工具。

　　地下煤炭开采作为一种重要的能源获取方式，对环境和社会经济产生了深远的影响。然而，由于其地下作业的特性，这类活动往往难以被监管机构及时发现和控制，导致环境破坏在发生后才被识别。本文探讨了利用人工智能技术，特别是基于视觉Transformer（ViT-Base）的模型，来解决这一问题的可行性，并评估了其在不同地理和地质条件下的表现。

在煤炭开采过程中，土地沉降是其最显著的环境后果之一。这种沉降通常由两个相互关联的机制引起：地质力学机制和水文地质机制。地质力学机制方面，煤炭的开采会形成地下空洞，引发顶板塌陷和地表裂缝的传播，最终导致局部沉降，甚至在浅层开采条件下形成塌陷坑。水文地质机制则涉及矿井排水导致地下水位下降，进而引发含水层压缩和广泛的沉降。矿井关闭后，地表可能会出现轻微的隆起，但残留的地质灾害风险仍然存在。这些机制的叠加使得地表沉降对人类和环境系统造成多种负面影响，包括破坏农业生产、损坏住宅结构、影响基础设施安全以及改变周围地貌。

由于地下开采活动的隐蔽性，传统的监测方法往往难以有效追踪其对地表的影响。目前，一些常用的测量技术如网格化调查和激光雷达（LiDAR）被用于监测沉降，但这些方法存在高成本、高劳动强度以及难以实现长期、周期性监测的局限性。因此，监管机构和环境管理部门往往无法在沉降初期发现其迹象，等到农田积水或建筑物裂缝等明显表现出现时，环境损害已经难以挽回。即便对违规采矿行为进行处罚，恢复受损地貌也变得极为困难，甚至在某些情况下几乎不可能。

面对这些挑战，提升监管机构对土地沉降的监测能力，同时降低相关成本，成为解决该问题的关键。近年来，卫星遥感技术的快速发展为这一目标提供了新的可能性。例如，Copernicus计划下的Sentinel-2卫星提供多光谱图像，具有10米的空间分辨率和5天的重访周期，从而确保了全球范围内的连续覆盖。类似地，风云三号F卫星则具备约100米空间分辨率的光学图像和每天一到两次的重访频率。这些频繁且相对高分辨率的观测数据为采矿受影响区域的持续监测奠定了重要基础。

尽管卫星遥感技术提供了更广泛的监测能力，但其在识别不同沉降程度方面的效果仍面临挑战。沉降通常是一个渐进的过程，因此在遥感数据中难以区分不同影响等级的区域。此外，现有的深度学习图像识别技术在应用过程中也存在两个主要障碍：一是高质量训练数据的缺乏，二是传统卷积神经网络（CNN）架构在识别细微地表变形方面的不足。

为了克服这些限制，研究团队开发了一种基于图像识别的模型，该模型结合了来自谢桥煤矿的网格化沉降测量数据和高分辨率卫星图像。这些地面真值数据通过与中国亚景集团合作，系统性地进行了30米×30米的网格调查，从而构建了一个大规模、高质量的数据集，有效缓解了数据获取的瓶颈。此外，该模型采用了基于Transformer的架构，以应对细微地表变形识别的挑战。与传统CNN模型相比，Transformer能够捕捉更长范围的网格间空间依赖关系，从而在较少的训练数据下实现更高的识别准确率。

然而，Transformer模型的性能依赖于其对网格间空间关系的识别能力。如果这些关系发生变化或消失，模型的准确性可能会下降。相比之下，CNN模型虽然在识别网格间差异方面表现更优，但通常需要更大的数据集进行训练，且在训练完成之后，其泛化能力较强。因此，当将在谢桥煤矿训练的Transformer模型应用于其他采矿沉降区域时，可能会出现一定的准确率下降。

为验证模型的泛化能力，研究团队进一步收集了来自中国十大煤炭生产省份中十个代表性采矿受影响区域的沉降测量数据和卫星图像。这些区域包括丹南湖煤矿、哈密（新疆）、高庄煤矿（枣庄，山东）、潘安湖采矿沉降区（徐州，江苏）、奇里塔煤矿（鄂尔多斯，内蒙古）、合泰沟煤矿（庆阳，甘肃）、石嘴山煤矿（石嘴山，宁夏）、同家梁煤矿（大同，山西）、王家寨煤矿（六盘水，贵州）、日月湖采矿沉降区（永城，河南）以及黄来湾煤矿（榆林，陕西）。通过对这些区域的测试，研究团队发现该模型在不同地理和地质条件下均表现出较强的检测能力，整体准确率在77.2%至84.8%之间波动，显示出良好的适用性和稳定性。

研究的主要贡献体现在三个方面。首先，开发了一种新的方法，通过高分辨率卫星图像监测采矿引起的地表沉降，从而克服了传统基于调查的技术的局限性。其次，构建并评估了一个基于ViT-Base的模型，该模型在谢桥煤矿的训练数据上达到了94%的整体准确率，并在所有沉降严重程度类别中保持了平衡的精确度、召回率和F1分数。此外，该模型在十个代表性采矿受影响区域的独立测试中也表现出良好的性能，验证了其跨区域泛化能力，并突显了其在早期识别非法地下采矿活动方面的实际潜力。

尽管该模型在多个区域表现出色，但研究仍存在两个主要限制。首先，高精度的网格化沉降测量数据在不同地区仍存在分布不均的问题，某些地区的测量数据仅依赖于粗略的范围数据，这可能引入标签噪声，进而影响分类准确率，尤其是对于沉降差异较小的类别。其次，尽管研究覆盖了中国主要的煤炭生产省份，但某些采矿区域的地质和运营条件可能未被充分考虑，这可能限制模型在特定区域的应用效果。

为了进一步提升模型的适用性，未来的研究可以关注以下方向。一方面，可以扩大数据集的覆盖范围，特别是在那些沉降测量数据稀缺的地区，通过更精细的网格调查或引入其他测量技术，如无人机航拍和地面穿透雷达，来获取更全面的地面真值数据。另一方面，可以探索更先进的深度学习模型，如混合模型或自监督学习方法，以提高模型在不同环境下的适应能力和检测精度。此外，结合多源数据，如光学遥感、雷达遥感和地理信息系统（GIS）数据，也可以增强模型对复杂地质条件的识别能力。

研究团队还强调了模型在实际应用中的重要性。通过高精度的卫星图像识别，该模型能够为监管机构提供一种高效的工具，用于监测和管理采矿引起的地表沉降。这种技术不仅有助于及时发现非法采矿活动，还可以为合法采矿提供科学依据，从而在开采过程中采取有效的减缓措施，减少对环境和社区的潜在危害。此外，该模型的部署可以降低传统监测方法所需的高昂成本和大量人力投入，使环境监管更加经济和可持续。

总的来说，这项研究展示了基于Transformer的图像识别技术在采矿地表沉降监测中的巨大潜力。通过结合高质量的地面真值数据和先进的模型架构，研究团队成功构建了一个在多种地理和地质条件下均表现优异的模型。尽管仍存在一些限制，但该模型的开发为未来在采矿环境监测领域的研究提供了重要的参考，并为实现更加智能化和自动化的监管系统奠定了基础。未来的研究可以进一步优化模型性能，拓展其应用范围，以更好地服务于环境保护和可持续发展。