引言

在党的二十大报告中指出,要推动绿色发展,促进人与自然和谐共生。大自然是人类赖以生存的最基本条件。要尊重自然、顺应自然、保护自然,践行“绿水青山就是金山银山”的理念,在人与自然和谐共生的基础上谋求发展。矿山复绿就是这种理念的深刻实践。随着环境保护、生态建设工作的不断开展，矿山区域的生态系统恢复是资源密集区的持续发展方向。本文围绕多源数据为基础，从路网选线评价、动态评价两方面入手，探寻较为科学有效的矿山土地复绿技术路径及其评估模型。

一、多源数据的概念

多源数据是指在一个空间范围内具有相互关系的异种数据。在矿山土地复绿研究中主要是对矿山土壤修复复绿，包括卫星遥感、数字高程模型(DEM)的地形地貌数据、土地利用数据、气象水文观测数据、地质调查数据、人类活动干扰因子等进行收集整理，均经过GIS与数据融合技术处理后组合在一个平台上，形成全时空动态变化的监测网络系统。多源数据与以往单一信息的采集相比，多源数据涵盖了更广泛的信息量，具有更新速度更快的信息时效和更多的信息层次，从而可以大幅提升矿区生态环境演变监测的精确度和时效性，是实现复绿路径识别与动态评估模型构建的基础支撑。

二、多源数据支持下的矿山土地复绿路径识别方法

（一）基于遥感影像变化检测的路径识别方法

遥感影像是直观并经常使用的数据源，对矿山的复绿路径认定有重要意义。可以运用它来进行各个时期的遥感资料进行变化分析，从而找到植物覆盖面积的变化、地面裸露的变化、复绿阶段的变化等。常用的有采用NDVI差异法、归一化差别土壤指数(NDSI)法和分类后对比法等。对各个时期的数据进行时间序列组合和变化研究有利于确定每个地区复绿道路空间发展的趋势。结合高清卫星图片和无人机航摄数据的遥感信息的综合利用，对采石场边界线、废渣堆场等位置的植物恢复形态进行细节区分，来辅助设计方案更具针对性。而且遥感影像变化监测也能发现修复过程中的潜在问题和反复现象，为生态恢复行动计划的及时调整提供了重要依据，提高了生态修复路线的时间性和科学性。

（二）基于地形与土地利用数据的空间识别方法

土地利用数据和地形数据是对矿山复绿路径设计的基础，通过DEM数据获得地面的相关地貌属性，如坡度、坡向、高程等，结合土地利用数据形成较为系统可行的适用于土地类别的绿色性评价模型，如平坡且高度适中的地方比较适合绿色复绿设计，但对于陡坡还需要采取其他辅助施工措施，也可以根据土地利用类型数据确定场地周边环境、建筑及复绿地的具体位置信息，来评估复绿区域与其他土地之间的关联强度。合理结合GIS空间分析技术和多类数据能准确获取存在较为较大可能性实现绿色性的土地类型，从而达到绿色性的用地类别路径分析。在考虑地下水位深度、排水分散性等环境因素数据的介入下，更能准确评估复绿持续的可能性，进一步为后续更科学地编写不同时期的复绿路径规划提供综合性的参考依据。

（三）基于自然与人为因素集成的综合识别方法

选择适当的生态修复方案需要综合自然和人为因素考虑具体的生态环境。自然因素包括地形地貌、地质土壤、水体和气候等，人为因素涉及所有权和环境政策、历史影响事件和人类活动等因素。基于各信息来源，构建综合社会、自然因素的评估系统，以及加权分配、空间聚合手段实现最佳修复道路的选择。例如某一区域具有优势的地貌条件，但严重的土壤重金属污染且没有相应的管理资金投入，可以适当下调其生态修复等级。这种综合考虑选择路径的科学性和现实有效性。该方法有利于社会参与因素，如当地社区的欢迎程度、地方政府的支持程度等等，从而推动复绿路径由技术可行转为实务可行进而实现生态效益的飞跃式提高。

三、多源数据支持下的矿山土地复绿动态评估模型构建路径

（一）构建复绿质量指标体系的路径

应该有一个完善的、准确的绿色修复效果评估指标体系作为模型构建基础条件，应当有植物修复、环境治理效果、土壤恢复、水资源管理等多方面指标的参与，完整地构建绿色修复效果，如在西部露天开采裸露矿山地区，采用多源数据得到的植被指数（NDVI）、植被覆盖度、生物量、土壤含水量等建立“复绿指数”评价复绿效果，然后结合专家权重确定指标的重要性，并结合熵值得分法综合考虑指标的客观性。多方面的实时监测数据使该评价体系不但具有静态分析的作用，也能预测未来发展趋势，该路径为复绿质量量化评判提供了科学工具，是提升检测与评估标准化程度的重要一步，也是建立绿色修复评估模型的基础。

（二）设计动态监测与数据更新机制的路径

动态监测与数据更新机制的设计是提升矿山复绿精准管理能力的关键。也就是说需要一个系统去实现对现场的实时数据的收集、快速数据处理，同时也能定期更新，能记录其恢复过程的变化情况。在一个位于中国中部地区的矿山生态修复项目中，项目组利用无人机遥感航线并配备定点监测设备和植物样点，定期获取如覆盖率、空气温度和湿度、降雨量等数据，并将数据上传至云端大数据平台，构建自动化数据采集-数据上传-数据处理的一体化系统，并在此基础上集成影像识别技术和时序分析方法，实时监测矿山恢复复绿情况，并及时监测判断出复绿植物重复暴露或植物死亡等情况。

（三）建立模型评估与反馈优化系统的路径

科学高效的模型评估体系除了能正确测量外，还应具备自我反馈的信息反馈功能。“测量-矫正-再次测量”的评估设计使其具备了在绿色治理过程中不断实时更新的能力。在以东北地区矿山的绿色治理试验为例中，设计了集成随机树模型和人工神经网络的优化绿色治理评价模型，其输入端数据主要包括各种来源的遥感影像和土壤测试和治理活动数据等，系统可根据评价数据与当前监测值的预测结果，提供评估报告并显示误差警示，若绿色治理活动的相关数据监测值低于预测值，则给出相应的改进建议，如输入更多土壤改良剂、引入其他植物种类等，实施绿色治理连续更新与优化评估，提供提高绿色治理质量的理论依据和保证绿色治理精确控制的可操作措施。

结语：在多源数据技术发展的背景下，基于多种多样的矿山土地复绿途径确定以及动态评估将逐步走向智能化、精准化。集卫星影像、地形地貌及用地类型等不同类型的数据后，可提升空间定位的精确度以及动态追踪变化、做到实时反映。制定合理品质评估体系、动态更新策略及反馈模式，以便于对生态环境恢复决策作出高效辅助。可以预见，未来，随着大数据平台应用及人工智能科技的进步，矿山复绿管理流程将更加完善、数字化，给中国生态文明建设和绿色矿业发展提供持续动力。

参考文献：

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