基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。

基于决策树模型的采煤沉陷湿地信息提取

为探求高潜水位沉陷湿地水生植被信息遥感提取的有效方法,以潘集矿区采煤沉陷湿地为研究对象,构建水生植被信息提取的决策树模型。选用研究区2021a 9月11日的Sentinel-2影像数据验证模型的有效性,结果显示决策树模型的总体分类精度为83.1%,Kappa系数为0.78,高于支持向量机、神经网络和分类与回归树法方法的分类精度。在只针对浮叶植被和挺水植被进行提取的情况下,决策树模型的总体分类精度和Kappa系数可以达到91.3%和0.81,而其他3种分类方法没有明显的提高,说明构建的决策树模型在水生植被的提取上更具优势。决策树模型普适性检验的结果表明,该模型可应用于矿区其他沉陷湿地水生植被的提取,为矿区湿地植被资源监测提供技术参考。

采煤沉陷湿地高分辨率遥感精准监测方法与应用

为实现对采煤沉陷区管理和治理成效的科学评定,开展采煤沉陷湿地地表覆盖和生态系统变化监测工作具有重要意义。文中以唐山市南湖采煤沉陷区为研究区域,提出了一套利用高分辨率遥感影像WorldView数据进行精细化地表生态系统分类的技术流程和方法。该方法主要基于采煤沉陷湿地生态系统分类体系划分、遥感影像多尺度分割、面向对象的特征提取三个主要步骤,通过分类对象的解译标志库建立和样本集的训练,建立与当地分类系统相适应的决策树指标和结构;然后,通过决策树的子分级,进行各生态系统类型的不断掩膜和提纯,最终实现单个分类类别的最终分类。经精度评定,该方法的总体分类精度达到了94%,最小识别积水区达到20m^(2),可以有效获取采煤沉陷区域地表生态系统精细分类信息。通过对2020年南湖区域生态系统分类结果的分析,得出了2020年南湖地区景观类型多样,物种丰富,生态稳定性较强,虽然自然生态系统和人居生态系统相互作用,但景观格局协调、稳定的结论。获取了2015~2020年间各生态系统类别面积变化情况,得出了唐山市南湖地区2015~2020年总体呈现自然类型生态系统退化、人工表面扩张、自然生态系统向复合型生态系统转化的趋势的结论。

高潜水位煤矿区采煤沉陷湿地及其生态治理

高潜水位煤矿区采煤结束后改变了原有的地质结构,地表形成采煤沉陷湿地。通过污水处理、水系修复及基底改造等生态治理措施将其改造为湿地公园、水库等,发挥了采煤沉陷湿地的生态能力,取得了较好的效益和治理成效。

基于Landsat影像的近郊采煤沉陷湿地植被覆盖度提取

文中以2016年12月唐山南湖近郊采煤沉陷次生湿地的Landsat8遥感影像为数据源,利用ENVI遥感信息处理软件,基于像元二分模型和NDVI指数进行了该区域植被覆盖度的提取。实例结果表明该方法能够简便快速的估算植被覆盖度,且结果能够较为准确的反映研究区地面植被覆盖情况。

采煤沉陷次生湿地土地利用变化及驱动力分析

以具有百年开采历史的某矿采煤沉陷次生湿地为研究对象,选用1993年、2000年、2007年、2009年及2013年5个时相Landsat TM遥感影像为数据源,采用基于监督分类的多层次遥感信息提取方法获取了土地利用类型分类,分析了各时相不同土地利用类型面积变化特征及土地利用类型间空间转换特征,对研究区各时段土地利用变化的驱动因素进行探讨。结果表明研究区土地利用变化的驱动力主要是人为因素对其产生的扰动。