清远市位于广东省的中北部、北江中下游、南岭山脉南侧与珠江三角洲的结合带上。全境位于23º26′56″～25º11′40″N、111º55′17″～113º55′34″E之间，南北相距190 km，东西相隔约230 km，边界线长约1 200 km，土地总面积19 000 km²。清远市属于华夏活化陆台的湘粤褶皱带，矿产种类多，分布范围广，主要矿产种类有铅锌矿、铜矿等。

崇义县位于江西省西南边陲，章江源头，113°55′～114°38E′，25°24′～25°55′N，东西长约73 km，南北宽约59 km，总面积2 206.27 km²。崇义县属于诸广山脉南端丹霞地貌，成矿条件好，品种多，储量大，有色金属采选和冶炼一直以来是其主导产业，主要矿产种类有钨锡矿、银铅矿等，见图1。

图1可知，研究区域均属于我国南方多有色金属开采典型地区，是我国开展历史遗留固废排查工作的重点区域，选择上述2个研究区域开展卫星遥感技术在矿山历史遗留固废排查中的应用效果研究具有普适代表性。

本研究采用北京二号数据作为最新数据源，数据获取来源为中国航天科技集团公司，历史数据采用了多种高分辨率遥感卫星影像数据，包括北京二号、高分二号、资源卫星等。北京二号星座由3颗0.8 m分辨率的光学遥感卫星组成。卫星SSTL-300S1敏捷平台能够提供45º的快速侧摆能力，在轨实现多景、条带、沿轨立体、跨轨立体和区域等5种成像模式。VHRI-100成像仪在轨提供幅宽约24 km、0.8 m分辨率（Ground Sampling Distance-GSD）全色和3.2 m分辨率蓝、绿、红、近红外多光谱图像，见表1。本研究单时相影像遥感解译采用北京二号2022年8月卫星影像确认历史遗留固废图斑，多时相影像遥感解译和人工解译修正采用2013—2022年前后北京二号、高分一号、高分二号卫星多时相影像进行了对比，确认历史遗留固废图斑。

通过解译实践，遥感影像能短时间内一次性获取大范围的地表覆盖物特征，为地表基质调查选区、外业调查提供技术支撑^[10]。设置遥感影像系统解译标志库，有助于增强遥感影像系统进行目标对象特征研究数据收集时的精度、准确性和客观性^[11]。本研究采用高效的自动化专业卫星影像处理软件并结合高精度的人工干预处理方式实现影像数据预处理，卫星影像预处理流程，见图2。对筛选后的卫星遥感影像数据进行预处理，主要完成影像全色波段和多光谱波段数据的辐射校正、系统几何校正、几何精校正、正射校正和影像融合。完成卫星数据处理后，根据清远市和崇义县矿山开采特征及研究区域矿产开发情况，明确目标历史遗留固废遥感解译类型并建立了历史遗留固废遥感影像系统解译标志库。

遥感图像识别和分类目前有人工目视解译和机器学习解译2种途径，人工目视解译相较于机器学习解译，具有分类精度高、漏判率低、不需要收集大量学习样本训练机器模型等优势^[12]。本研究通过采用人工目视解译的方式完成历史遗留固废识别。人工目视解译主要基于影像色调、阴影、形状、纹理、相对位置关系等特征，对比预处理后的卫星遥感影像数据和解译标志库，解译疑似历史遗留固废图斑^[13]。本研究对2处研究区域开展单时相影像、多时相影像进行遥感解译和人工解译修正。单时相影像遥感解译采用单期影像，耗时较短能快速指导排查现场工作开展。多时相影像遥感解译采用前后多时相影像进行对比，确认历史遗留固废图斑，耗时较长。人工解译修正是在多时相影像遥感解译的结果基础上，对数据开展人工互检和专检，进一步确认历史遗留固废图斑。

根据遥感解译结果，对所有疑似历史遗留固废图斑进行现场核查，核查手段包括无人机航拍和现场踏勘等，排除不属于矿山活动形成的固体废物堆点（如建筑材料堆体、石料厂物料堆存点、非采矿活动造成的山体裸露处等），同时，通过现场踏勘登记卫星遥感未发现的废弃矿渣堆存点，以对单时相影像、多时相影像遥感和人工解译修正的遥感解译结果进行全面性和准确性评价。全面性评价主要通过计算漏判率进行判定，准确性主要通过计算总体精度评价^[12]，另外，本研究计算近似精度进一步评价各类型图斑的误判情况。

为判断遥感解译结果的全面性，对研究区域完成单时相影像遥感解译、多时相影像遥感解译和解译修正后，通过计算漏判率（False alarm rate，FA）评价遥感解译结果是否全面排查到目标图斑^[13]，见式（1）：

式中：PT为遥感解译判断存在历史遗留固废且经过现场核查结果无误的图斑数量，个；C为通过综合应用卫星遥感、无人机和现场踏勘等手段，最终确定为具有历史遗留固废的图斑数量，个。

为评价遥感解译结果的准确性，对研究区域完成单时相影像遥感解译、多时相影像遥感解译和解译修正后，通过计算总体精度（Overall Accuracy，$ {P}_{\mathrm{o}\mathrm{a}} $）评价遥感解译结果是否准确识别目标图斑^[13]，见式（2）：

式中，N为遥感解译判断存在历史遗留固废数量，个。

为评价遥感解译结果对特定图斑识别的准确性，本研究通过计算近似精度（Approximate Accuracy，$ {P}_{\mathrm{a}\mathrm{a}} $）评价遥感解译结果是否准确识别目标图斑和近似图斑，见式（3）：

式中，PA为通过遥感解译判断为历史遗留固废，但经过现场核查确定为采选在产企业、尾矿库、非采选企业的临时堆场、河沙厂、正在开展整治和已整治的矿山的近似图斑数量，个，见表2。

根据清远市和崇义县矿产开发情况，结合矿山开采特征及研究区域矿产开发情况，明确目标历史遗留固废遥感解译类型，共建立了4种类型的解译标志，分别为采矿区、选矿区、矿渣堆存点、尾矿库等。

影像特征中地表多为白色或黄色，且有多级台阶或陡立的边坡，纹理分布相对杂乱，存在黄白相间的不规则多边形，一般占地面积较大，见图3。

存放有矿石原材料、成品矿石以及废料等堆砌物，分布有选矿设备及厂房等选矿设施，形状不规则，具有灰白色影像特征，见图4。

包括排土场、固废堆场等区域，影像特征表现为纹理杂乱，存在褐色或白色凸起，空间分布上靠近道路等区域，见图5。

常有积水或镜面影纹特征，尾矿坝呈阶梯状，多沿山体沟道呈长条状分布，尾部多有积水。影像特征高亮区域一般为积水，梯状区域为坝体，见图6。

为判断遥感解译的全面性，对研究区域先后开展单时相影像遥感解译、多时相影像遥感解译和解译修正得到的三期漏判率评价分析，见图7。经过单时相影像遥感解译得到的崇义县遥感图斑，经现场踏勘核查后发现漏判率为35.2%，经过多时相影像遥感解译和解译修正后遥感图斑漏判率分别为11.7%和0%；经过单时相影像遥感解译得到的清远市遥感图斑，经现场踏勘核查后发现漏判率为77.4%，经过多时相影像遥感解译和解译修正后遥感图斑漏判率分别为6.5%和0%，说明对多时相影像进行遥感解译能大幅降低研究区域目标图斑漏判率，这与包玉斌等^[13]的研究结果一致。同时，经过解译修正得到的江西省崇义县和广东省清远市遥感图斑漏判率皆为0%，说明能全面排查到研究区域内的矿山历史遗留固废。另外，采用单时相影像遥感解译得到的江西省崇义县和广东省清远市遥感图斑漏判率较高，说明开展矿山历史遗留固废排查时，应避免使用单时相影像遥感解译结果作为现场核查依据。

经过单时相影像遥感、多时相影像遥感解译和解译修正得到的崇义县遥感图斑总体精度评价为8.87%、13.39%和12.88%，见图7（b），说明经过多时相影像遥感解译和解译修正，遥感图斑总体精度未能有效提高。经过单时相影像遥感、多时相影像遥感解译和解译修正得到的清远市遥感图斑总体精度评价为5.0%、23.6%和21.7%，见图7（a），遥感图斑总体精度得到提高，但远低于其他遥感解译识别研究。如霍东等^[10]对本溪－凤城－丹东黑土地表层地表基质类型与分布范围进行遥感解译，总体精度达90%以上；张凯翔^[14]对河南省境内的典型示范区域豫中非金属矿研究区和豫西金属矿研究区，开展露天矿地质环境要素信息提取，环境要素总体精度达到79.8%；许文佳等^[15]对黄河源区矿山开发造成的生态系统结构和功能受损状况图斑进行遥感技术识别诊断，总体精度达95%以上。因此有必要对2个研究区域的核查结果进一步分析，以判断单时相影像遥感、多时相影像遥感解译和解译修正的遥感解译误判原因。

通过对单时相影像遥感、多时相影像遥感解译和解译修正得到的疑似历史遗留固废图斑进行现场核查，见图8。崇义县和清远市单时相影像遥感因高速公路施工点、裸露山体、农田、果园、林地开发、房地产开发和居民建筑等因素而造成的误判比例较大，分别达39.5%和56.8%。崇义县单时相遥感解译结果误判原因主要为林地开发和高速公路施工点，分别为9.68%和7.26%；清远市单时相遥感解译误判原因主要为裸露山体、农田和林地开发，分别为12.95%、10.07%和10.07%。但2个研究区域的多时相影像遥感解译和解译修正结果因上述因素造成误判的比例都大幅降低，其中，崇义县多时相影像遥感解译和解译修正结果因上述因素造成误判的比例为5.36%和4.55%，清远市的误判比例为3.25%和2.80%。相对的，崇义县和清远市单时相影像遥感因采选在产企业、尾矿库、非采选企业的临时堆场、河沙厂、正在开展和已整治的矿山等因素而造成的误判比例会提高。因此，有必要对非目标图斑进行区分，以更好地评判遥感解译结果的准确度。本研究将对非目标图斑进一步分类，将存在固体废物但非历史遗留的判定为近似图斑（PA），将不存在历史遗留固废的图斑判定为错误图斑（PF），分类见表3。

图8可知，对非目标图斑进一步分类并开展近似精度评价，经过单时相影像遥感、多时相影像遥感解译和解译修正得到的崇义县遥感图斑近似精度评价分别为58.06%、94.64%和95.45%，经过单时相影像遥感、多时相影像遥感解译和解译修正得到的清远市遥感图斑总体精度评价分别为43.2%、96.7%和97.2%。说明经过多时相影像遥感解译和解译修正，能有效提高遥感图斑的近似精度，提高对高速公路施工点、裸露山体、农田、果园、林地开发、房地产开发和居民建筑等错误图斑，减少上述因素导致的解译结果误判。综上所述，开展多时相影像遥感解译和解译修正能提高对错误图斑的识别率，同时说明近似精度可作为历史遗留固废遥感解译精度评价的指标。

本研究基于矿山历史遗留固废特征构建遥感解译数据库，对广东省清远市和江西省崇义县2个研究区域先后开展单时相影像遥感解译、多时相影像遥感解译和人工解译修正，通过计算漏判率、总体精度，评价卫星遥感解译在矿山历史遗留固废排查工作中的应用效果，并对非目标图斑进行分类，提出近似精度作为矿山历史遗留固废遥感解译精度评价参数，结果如下。

（1）近似精度可作为矿山历史遗留固废排查遥感解译分类准确度评价的指标，以判断错误图斑的识别率。

（2）经过解译修正得到的遥感图斑能全面排查到研究区域内的矿山历史遗留固废。单时相影像遥感解译得到的遥感图斑漏判率较高，开展矿山历史遗留固废排查时，应避免使用单时相影像遥感解译结果。

（3）经过多时相影像遥感解译和解译修正，能有效提高遥感图斑的近似精度，减少因高速公路施工点、裸露山体、农田、果园、林地开发、房地产开发和居民建筑导致的解译误判。但多时相影像遥感解译和解译修正未能解决因采选在产企业、尾矿库、非采选企业的临时堆场、河沙厂、正在开展和已整治的矿山导致的解译结果误判。上述因素造成的误判并会导致现场核查时间和工作量增加，在矿山历史遗留固废排查实际工作中，需要通过其他手段如资料收集分析、人员访谈和无人机现场核查等手段解决。