地理知识图谱辅助的煤矿区生态损伤智慧识别研究

引言

科学分析与评估资源采动扰动对矿区地表生态环境所造成的损伤一直是学术界、生产部门以及监管部门关注的焦点、前沿或者迫切需求。但长期以来，煤矿区生态环境的分析与评估多基于卫星遥感、地面观测等数据，由领域专家评估之后形成煤矿区生态环境状况报告，这种方式大多属于事后分析，对于非法开采、超强度开采、超计划开采、越界开采等难以有效的感知，无法及时给出合理的预警和提示。

研究背景与意义

在双碳战略、绿色矿山以及新一代信息技术广泛应用的时代背景下，体系化、精准化和智能化成为矿山生态环境治理的重要发展方向。提高监管水平，"消未起之患，治未病之疾，医之于无事之前"，开展针对煤矿区地表生态环境损伤的主动发现和智慧识别已成为新时期国家"绿色矿山"建设推进的迫切需求。

现有研究的局限性

传统分析方法

传统的煤矿区生态环境分析与评估多属于"监测-分析-评估"的被动感知模式，难以适应大数据时代煤矿区生态环境效应、环境演变智能分析、主动发现和智慧识别的需求。

知识图谱应用现状

现有生态知识图谱研究尚处于起步阶段，学术界研究重点关注文献资料、文本对象等非地理实体的语义识别；应用系统侧重于知识的查询和共享服务，顾及生态实体时空演变的地理知识图谱较为少见。

本文以采动扰动下的煤矿区生态要素损伤的主动发现与智慧识别为出发点，从知识图谱表达需求入手，将地上下统一起来开展认知学习，定义煤矿区生态要素本体的概念层次关系、语义关系以及时空关系，构建面向大数据的煤矿区生态环境地理知识图谱，基于资源采动扰动对生态要素的影响机理以及煤矿区生态环境演化规律等理论，设计采动扰动单元的推理识别规则，并以采煤塌陷水体与自然水面的智慧识别为案例，验证了基于知识图谱的空间推理方法在煤矿区生态损伤发现和识别的适应性，为生态环境的治理新模式提供新的技术思路。

煤矿区生态环境损伤主动发现与智慧识别框架

面向煤矿区生态要素采动损伤的主动发现和智慧识别的需求，结合煤炭资源采动扰动的特点，本文采用自顶向下和自底向上相结合的方法进行煤矿区生态单元实体识别与关联、语义属性逻辑映射、时空关系抽取等工作，构建了地理知识图谱辅助的煤矿区生态损伤主动发现与智慧识别应用框架。

图1：地理知识图谱辅助的煤矿区生态损伤智慧识别框架

协同感知

利用煤矿区"天-空-地-人"的立体协同监测数据集，面向生态要素采动损伤识别的需求，利用RS、GIS等现代信息技术，解译、处理、获取生态要素分析单元，构建可描述损伤状态的生态单元集合。

采动领域知识库

总结、概括与煤矿区生态环境演变相关的数据性知识、采动类知识、先验性知识，挖掘资源采动与生态要素演变之间的规律性和隐含式的领域知识，定义、分析采动扰动单元和受扰动的生态单元之间的语义逻辑关系、时空拓扑关系。

生态单元描述

对生态单元开展结构化描述，获得生态单元的属性集合信息，基于GIS提取生态单元群体之间的关系。

地理知识图谱构建

利用本体的思想，对煤矿区生态环境知识图谱的逻辑结构进行预定义，采用自顶向下和自底向上相结合的方法，基于模式层，赋予生态单元对象时空编码，关联生态单元对象的时空语义属性信息，用节点、边为载体对生态单元及生态单元之间语义关联关系开展形式化表达。

空间推理、智慧识别

以所构建的煤矿区生态环境演变知识图谱为基础，关联地下采动扰动要素与生态单元变化的扰动-损伤实体关系，建立采动扰动生态单元识别的空间推理规则，将各种数据信息与知识图谱中的空间推理规则进行匹配分析，主动发现采动扰动损伤的生态单元。

地理知识图谱构建

地理知识图谱是一种结合地理空间信息和知识图谱技术的创新应用，能够有效表达地理实体之间的复杂关系和时空演变规律。在煤矿区生态环境分析中，地理知识图谱可以将煤矿区的地理实体、生态要素、采动扰动等信息进行结构化表达和关联分析。

图2：煤矿区生态环境地理知识图谱示意

知识图谱构建流程

领域本体设计

定义煤矿区生态要素本体的概念层次关系
确立生态要素之间的语义关系
构建时空关系框架
设计属性特征体系

知识获取与表示

多源数据融合与预处理
生态单元实体识别与抽取
关系抽取与语义映射
知识形式化表达

本文利用本体的思想，对煤矿区生态环境知识图谱的逻辑结构进行预定义，采用自顶向下和自底向上相结合的方法，基于模式层，赋予生态单元对象时空编码，关联生态单元对象的时空语义属性信息，用节点、边为载体对生态单元及生态单元之间语义关联关系开展形式化表达。

知识图谱的关键组成

实体类别

包括采动扰动单元、生态要素单元、地理环境单元等多种类型的实体，每种实体具有特定的属性和特征。

关系类型

定义了实体之间的各种关系，如空间关系（相邻、包含）、时间关系（前后演变）、因果关系（扰动-损伤）等。

属性特征

描述实体的各种特性，如生态单元的面积、形状、光谱特征、纹理特征以及时空变化特征等。

空间推理规则设计

空间推理是基于地理知识图谱进行智慧识别的核心环节。通过设计合理的空间推理规则，可以有效区分采动扰动引起的生态损伤与自然变化，实现煤矿区生态损伤的主动发现和精准识别。

推理规则构建原则

关联性原则

基于采动扰动与生态损伤之间的因果关系，建立地下采动活动与地表生态变化的关联规则，确保推理结果具有科学依据。

时序性原则

考虑生态要素随时间变化的演变规律，将时间维度纳入推理规则，区分短期突变与长期演变过程。

空间性原则

基于地理位置、空间分布和地形特征等空间信息，构建空间关系推理规则，提高识别的准确性。

综合性原则

综合考虑多种因素和特征，构建多层次、多角度的推理规则体系，避免单一因素导致的误判。

塌陷水体识别推理规则示例

// 采煤塌陷水体与自然水面的区分规则
IF 水体单元位于采动影响范围内
AND 水体在采动前后时相对比中新增或面积显著扩大
AND 水体形态呈不规则形状
AND 水体周边存在地表沉降迹象
AND 水体深度与周边地形高差符合塌陷特征
THEN 识别为采煤塌陷水体
ELSE 识别为自然水体

通过构建一系列基于知识图谱的空间推理规则，本研究实现了对采煤塌陷水体的智能识别，有效区分了采动扰动引起的水体与自然水体，提高了识别的准确性和效率。

案例研究

为验证本文提出的基于地理知识图谱的煤矿区生态损伤智慧识别方法的有效性，选取山西省某矿区作为研究区，开展了采煤塌陷水体与自然水面的智慧识别实验。

研究区概况

地理位置与环境特征

研究区位于山西省某煤炭资源富集区，地形以丘陵为主，区内有多条河流和自然水体。该区域煤炭开采历史悠久，地表沉降现象明显，形成了多处采煤塌陷区和积水区。

数据来源

高分辨率卫星影像（2018-2024年）
无人机航拍数据
地面实地调查数据
煤矿开采工作面分布数据
历史地形数据与DEM

图3：研究区影像

实验结果与分析

通过应用本文提出的基于地理知识图谱的空间推理方法，对研究区内的水体进行智能识别，区分采煤塌陷水体与自然水体，并与传统方法进行对比。

识别方法	正确识别率 (%)	误识别率 (%)	漏识别率 (%)
传统遥感分类方法	78.57	21.43	12.65
基于规则的专家系统	85.32	14.68	8.92
本文知识图谱方法	94.28	5.72	3.45

图4：实验区采动扰动水体提取结果

实验结果表明，基于地理知识图谱的空间推理方法在煤矿区采煤塌陷水体识别中具有显著优势。与传统识别方法相比，本文方法对错误图斑的剔除率达到21.43%，正确识别率提高了15.71个百分点，漏识别率降低了9.2个百分点。

优势分析

知识融合优势

有效融合了煤矿开采、地表沉降、水文变化等多领域知识，提高了识别的科学性和准确性。

时空分析优势

充分考虑了水体的时空演变特征，能够有效区分采动引起的突变与自然演变过程。

主动识别优势

从被动监测转向主动发现，能够及时识别新增的采煤塌陷水体，为预警和治理提供支持。

结论

本文验证了基于知识图谱的空间推理方法在煤矿区生态损伤主动发现和智慧识别中的适应性，探索了新时期煤矿区生态环境治理的新思路与新技术。

主要结论

知识图谱在煤矿区生态环境分析与评估具有良好适应性
基于知识图谱的空间推理规则能有效区分采动扰动引起的生态损伤与自然变化
与传统识别方法相比，本文方法对错误图斑的剔除率达21.43%
地理知识图谱为煤矿区生态损伤的主动发现和智慧识别提供了新的技术路径

创新点与意义

提出了煤矿区生态环境地理知识图谱构建方法
设计了基于知识图谱的采动扰动单元空间推理规则
实现了从被动监测向主动发现的转变
为新时期复杂条件下的煤矿区生态环境治理提供了新的技术手段

未来研究将进一步完善煤矿区生态环境地理知识图谱，扩展空间推理规则体系，探索更多类型生态损伤的智慧识别方法，并将研究成果应用于实际的煤矿区生态环境监管和治理中，为"绿色矿山"建设提供技术支持。