SCI论文（www.lunwensci.com）
摘要：借助可视化技术推进矿山生态修复，逐步成为驱动整体行业快速发展的重要方式。通过从数据图像、技术发展、典型要素、公众参与方面加以综合阐述，深入分析矿山生态修复可视化发展路径，详细探讨数据开放共享、图像存储功能、人工智能技术、实时动态监测、环境数据分析、气候变化数据等具体措施，进而为整个行业提供必要的技术支撑。未来，相关研究亟待从智能数据分析工具，实施监测决策系统、可视化工具技术、合作平台建设、公众创新科普等发展方面加以讨论，旨在为推动矿山生态保护可视化技术进步、促进矿区可持续发展提供科学助力。
关键词：矿山生态修复,可视化,实现路径,未来发展
可视化技术业已成为推动矿山生态修复，促进矿区可持续发展的重要科技驱动。通过数据开放共享建立数据库，实现矿山生态、环境、地质、资源数据互联互通；借助云存储功能动态展示图像，助力及时掌握生态系统变化。应用人工智能技术，开展实时动态监测，提升生态修复精准性与实效性。关注矿山环境、气候变化等典型要素可视化，为矿山生态修复科学决策提供必要支持。引入社会公众参与、提升公众参与维度，提升矿山生态修复公众关注水平，促进公众参与矿山修复可视化建设。同时，通过可视化工具对多领域数据进行整合分析，动态呈现矿山生态、环境、气候变化情况，提升数据处理分析效率、监测生态系统服务变化情况，提高社会公众对矿山生态修复认知水平，促进矿山生态修复，从而为实现矿区可持续发展提供切实可行的参考。
1加强矿山生态修复数据可视化分析
1.1数据开放共享
作为矿山生态修复可视化的重要内容，矿山生态修复数据整合开放共享是所有工作顺利推进的首要环节。通过整合高分辨率遥感技术、地理信息系统（GIS）、传感器网络技术等工作方法，合理融合矿山基础地质调查、矿产资源开发利用、生态修复调查以及矿区生态环境监测数据，促进矿山生态、环境、地质、资源数据互联互通，实现矿山生态修复、生态环境、地质调查、安全应急跨部门合作，建立区域性、流域性、典型性矿山生态修复数据库。
基于现有矿山基础地质环境数据库，借助海量存储、机器学习、云计算等技术，通过数据清洗、变换、集成，统一不同来源、不同口径的数据格式，改善矿山生态修复数据质量，提高数据可用性与可靠性，提升矿山生态修复数据整合效率与分析精度。开展矿山生态修复数据库存储、处理、展示功能设计，提高数据库移动云计算、可视化分析水平，采用开放式体系结构，逐步建立集合标准整装、体系完整、数据规范、端口稳定为一体的矿山生态修复信息平台，实现不同时间、不同地点、不同接口实时动态接入与访问。重视矿山生态修复数据安全，引入数字加密技术、坚持数据定期备份、落实数据安全传输、设置用户访问权限、安装入侵监测系统、防范潜在网络攻击、开展安全风险评估、识别潜在威胁漏洞，协同推进矿山生态修复开发利用与矿山生态修复数据安全。建立矿山生态修复数据开放共享合作机制，鼓励业务主管部门、科学研究机构、资源开发企业内部交流，联合推动矿山生态修复数据开放，促进不同行业协会、学术组织、业务部门之间的数据互通，制定数据跨行业、跨部门、跨区域流动政策，突破矿山生态修复数据共享的政策瓶颈，提高矿山生态修复数据透明度和参与度，提升社会公众参与矿山生态修复积极性。所以，通过创新推进矿山生态修复数据库功能设计，关注矿山生态修复数据安全，鼓励矿山生态修复数据开放共享，促进矿产资源开发利用与矿山生态修复协同，为有效推进矿山生态修复可视化提供数据支持。
1.2图像存储功能
适时将图像云储存功能引入矿山生态保护修信息储存、管理应用、数据分析、备份恢复等方面，实现海量图像文件及时上传、集中存储、高效检索、点面兼容、访问共享，进而为矿山生态修复提供可靠、高效、弹性的图像储存服务。在矿山生态修复过程中，作为多源矿山生态修复的数据平台，图像云存储不仅可以融合来自高分辨率卫星图像、矿区实景拍摄照片、地质勘察监测数据等多源数据，增强了储存图像数据的安全性、可靠性、完整性；还可以记录矿山生态修复各个阶段历史数据，提高了生态修复全过程透明性、防篡改性、可追溯性。一方面，立足多维信息处理技术，追溯生态问题来源、生态修复过程、生态保护路径等，实现环境信息、地质信息、生态信息高效存储与管理。另一方面，借助动态可视化工具，按照时间序列对生态保护修复效果进行图像比对、叠加与展示，直观反映矿山生态系统变化，实时监测植被覆盖、土地利用、水源分布等有关生态指标情况。同时，利用网络设备工具，开展多维度图像数据分析，同步处理云端多维数据，开展远程访问、数据分析、信息提取。三维可视展示矿山地表与地下资源，全面立体呈现矿山地质地貌特性。最后，通过直观可视化功能，综合生态学、地质学、水文学等学科知识，快速识别矿山复杂系统问题，基于云端快速完成图像共享、快速访问、清晰沟通、编辑存储，提升多部门协作效率，促进生态修复保护计划有效实施。总体而言，在矿山生态修复过程中，图像云储功能不仅可以业务主管部门提供稳定高效、直观可靠的数据管理方式，也为工程施工部门提供安全透明、实时动态的基础信息来源，促进矿山生态修复精准应对科技创新挑战。
2推动矿山生态修复可视化技术发展
2.1人工智能技术
科学技术迅猛发展助推人工智能成为各领域效率提升、决策优化、价值创造的关键工具。在矿山生态修复过程中，一方面，依托图像识别处理、智能遥感技术、虚拟现实模拟、机器深度算法等手段，科学融入人工智能技术，逐步实现矿山生态系统的智能监测、智能决策、智能管理。另一方面，通过多光谱、高光谱、探底雷达、遥感等多模态技术联合应用，充分发挥人工智能优势，允许其在不同波段、不同分辨率、不同感知模式下获取数据，提供高质量、高效率、高覆盖率的地表特征信息，持续增强系统对突发事件的响应能力。在此过程中，发展智能遥感传感器技术，提升生态修复可视化精准性、实时性、高效性。持续监测特定地区或资源，采集高分辨率地表特征数据，提高矿山生态修复调查、监测与评价的准确性与全面性。借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及交互式三维地图等可视化技术手段，创建虚拟环境模拟观察生态修复过程，实时展示监测数据、历史情况、预测结果，协助利益相关方及时掌握矿山生态修复效果。在修复方案制定中，运用机器学习算法和深度学习算法，对遥感数据进行自动化分析、解释和分类，识别生态系统异常情况，挖掘生态数据潜在规律，准确研判、预测矿山生态变化趋势。构建生态风险评估模型，利用人工智能和机器学习技术，自动监测植被生长情况，持续优化植被恢复过程，改善土地资源利用方式，优化水资源分配比率，从而为矿山生态修复提供良好的外部条件。因此，综合应用人工智能技术，改良矿山生态修复决策系统，整合不同来源高分辨率数据，直观呈现矿山生态修复全过程，进而为矿山生态修复调查、监测、评价提供全面、及时、精准的基础信息。基于遥感技术与人工智能技术相结合，推动矿山生态修复可视化技术全面发展。
2.2实时动态监测
连续、及时、稳定地监测、收集矿山生态修复数据，迅速捕获矿山生态问题，调整矿山生态修复方案，从而实现矿山生态修复效果实时可视化。基于地面传感器、卫星传感器、移动传感器等先进传感技术，使用超小型、高效能、低成本的传感器，扩大监测网络覆盖范围，及时监测森林覆盖率、水土质量、资源储备量等变化情况，提高矿山生态修复监测系统全面性与实时性。首先，通过借助云计算技术、大数据分析技术、地理信息系统（GIS）技术，有效处理大量监测数据，自动检测数据异常趋势，运用高效数据传输网络，及时传送监测数据到综合处理中心，全面了解矿山生态环境变化信息。其次，通过可视化技术运用，利用实时监测地图、时间轴动画、多维度图表、热力图、三维模型、交互式可视化工具等手段，采用直观易懂方式展示复杂监测数据，提高矿山生态修复监测数据呈现效果，为实时动态监测提供技术支持。最后，为更好响应实时监测数据变化，提前发现潜在环境问题，亟待开发多层次、多因素、多功能监测预警系统，明确标准化、体系化预警级别，制定及时响应措施，合理兼顾不同监测指标，区分不同地区、不同类型预警信息，降低矿山生态潜在风险，提高监测信息可靠度。总体而言，结合传感技术创新，综合构建实时监测系统，提升矿山生态修复效果实时可视化水平，更好地服务于矿山生态资源管理与矿山环境风险管控，为促进矿山生态环境可持续发展提供强有力的支持。
3关注矿山生态修复典型要素可视化
3.1生态环境
作为评估矿山生态系统健康状况重要依据，生态环境监测数据为科学制定矿山生态修复策略提供关键信息。通过定期监测矿山空气质量、土壤污染、水体状态等多维度环境参数，全面了解矿山活动对周边环境的影响程度。上述监测数据不仅可以揭示矿山开采过程中污染类别与浓度，还能追踪其在生态系统中传播积累情况。基于生态环境监测数据分析，科学合理制定矿山生态修复计划，针对不同污染源进行精准治理与系统修复。合理利用可视化工具，直观观察热力图、时空分布图、趋势图，科学剖析自然因素、人为因素、季节性变化等多种因素对矿山生态的影响程度与分布情况。其中，热力图用于表达矿山生态修复区域内不同地点的环境参数强度，在发生地质灾害、气象灾害等紧急情况时，为紧急响应与资源调度提供信息支持；折线图或柱状图用于体现矿山生态环境、地质环境参数的长期趋势，监测水文、地质、空气质量指数等季节性变化，显现数据变化趋势与周期，便于长期分析与综合规划；雷达图用于比较矿山不同生态环境指标值，将不同生态环境参数以轴向到径向线表示，充分显示矿山温度、湿度等变量之间的关系；动画模拟用以展示时间序列数据变化，生动地呈现矿山生态环境数据的演变过程；云图动画用以展示矿山污染物分布及传播情况，帮助理解空中污染物传播路径，支持相关应急响应处置。因此，通过可视化方法推动生态环境科学研究、将生态环境监测数据转化为直观、易于理解的形式，提高公众环境保护意识、改善政策制定策略，促进矿山生态文明建设与可持续发展。
3.2气候变化
随着全球气温上升和局部气候极端事件的增加，矿山生态修复面临更加复杂严峻的环境挑战。气候变化数据可视化是了解气候趋势、制定环境政策、进行矿山生态修复规划的重要工具。通过利用趋势图表、极端事件地图、生态系统响应图、温室气体排放比例统计图、气候变化要输图表等可视化手段，制定有效策略来适应与缓解气候对生态系统影响。开发气候监测可视化工具不仅可以简化气候变化数据复杂程度，还可以揭示矿山生态系统所面临内部压力与外在风险。其中，为遴选矿山生态修复优势方案与先锋物种，长期观察矿山平均气温成为关键环节。采用线图或柱状图等趋势图表，分析气候变化趋势，进而制定人类活动因素或自然因素影响应对政策；极端时间地图用以显示暴雨、洪水、干旱等极端气候事件在矿山及周边地理空间内的发生情况，分析局部气候系统的空间分布，支持矿山生态修复的风险评估；生态系统响应图用于表示物种分布变化、生态系统服务变化等，及时做出气候变化响应，为制定矿山生态修复预案提供参考；温室气体排放比例统计图用以统计不同生态条带、不同地理单元的温室气体排放比例，协同编制矿山生态修复方案与温室气体减排计划；气象要素变化图表是以图表形式展示降水量、风速、气压等要素变化，为矿山生态修复方案编制提供气象要素参考。因此，综合考虑气候变化对矿山生态系统的影响，提高生态系统的抗逆性水平，不断优化局部气候模型与气象预测技术，提升矿山生态修复对气候变化响应准确性与颗粒度，为矿山生态修复方案制定提供可靠有效的气候数据支持。
4促进公众参与矿山修复可视化建设
4.1加强社交化可视化
在开展矿山生态修复过程中，社交化可视化作为传播工具，能够将矿山生态修复信息生动直观地呈现给社会公众，激发社交媒体参与矿山生态文明建设。通过结合图像、图表、动画、虚拟现实等形式，完美呈现矿山区域变迁情况与生态修复成果，促使更多公众关注、了解矿山生态修复工作。在社交媒体平台上，分享矿山生态修复实时情景、动态效果。通过精心设计动画，系统呈现从矿业活动影响到矿山生态修复过程演变，突出生态系统整体变化与恢复进程。这些动态图像不仅展示矿山生态修复工作的重要性，还向社会公众传递生态修复主体对于矿山生态环境保护的义务性。同时，鼓励公众通过社交媒体平台进行生态修复互动，引入特定标签和互动元素（投票、提问等），激发更多公众分享参与对于矿山生态修复的看法、经验、建议，形成开放讨论社区。总之，社交化可视化，不仅可以向公众传递关于矿山生态修复的重要信息，也可以建立互动平台，促进更多公众参与支持矿山生态修复工作。
4.2提升公众参与维度
在推动矿山生态修复过程中，公众参与是不可或缺的重要因素。基于多元化方法构建一个开放、包容的在线决策平台，为公众提供多种形式、多种层次、多种维度的参与方式，通过在线调查与问卷方式，方便公众表达基本看法、核心关切问题以及提出未来愿景，实现公众声音能够充分融入到整个生态修复过程中。为提高公众对矿山生态修复项目了解水平，采用参与式决策工具，利用虚拟实景漫游、沉浸式视频、3D等先进的可视化技术，借助音频、视频、图像等多媒体手段融入科普教育的内容，提高公众对矿山生态修复教育效果，激发公众对矿山生态修复保护兴趣。通过生动有趣的矿山生态修复科普教育活动，构建公众展示和实体参与维度。在社区中心和图书馆等公共场所，设置展示区域，展示矿山生态修复可视化内容，吸引公众参与座谈，直接与居民进行面对面进行科普教育。此外，通过举办矿山生态修复科普活动和展览，提供亲身体验机会。利用虚拟现实技术创建虚拟展览，促使社会公众远程参与矿山生态修复科普活动。建立全球性矿山生态修复科普教育网络，推动国际合作与信息共享。总之，建立全面互动的公众参与模式，发挥公众在矿山生态修复过程中的积极作用，提高整个社会对矿山生态环境的保护意识与责任感。
5结论与展望
随着矿产资源开发行业科技水平不断提升，可视化技术使得矿山生态修复过程变得更为实时、全面、高效，通过在决策制定过程中的不断强化角色，实现精准快速掌握矿山生态修复动态变化。未来，依托智能化数据分析工具，深度聚焦机器学习与深度学习算法，实现对矿山生态修复海量数据的高效率处理与深层次挖掘；紧密集成实时监测系统与决策支持系统，实现矿山生态修复监测数据即时反馈与决策实时调整；不断创新可持续发展指标的可视化工具，突出资源利用效率、生态系统健康等关键指标。建立全球性矿山生态修复可视化平台，促进数据共享与信息交流。推动生态修复国际标准制定，促进相同类型矿山生态修复数据整合对接；加强公众参与可视化深度融合，提高公众对矿山生态修复管理参与程度与认知水平。创新利用社交媒体等渠道，拓展科普教育的传播途径，提高社会对矿山生态环境保护意识。综上所述，未来矿山生态修复可视化势必在行业合作、标准参与、政策制定、教育培训等方面给予更为广泛重要的科技支撑，在矿山生态环境保护、矿区可持续发展方面提供更为精准全面的信息支持。
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！ 文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/ligonglunwen/77021.html
