基于GIS、RS技术的陕北煤炭开发区地裂缝信息的自动提取

摘要

随着煤炭资源的大规模开采，生态环境方面的负效应也越来越突出，地下煤层采出后，造成大量的采空区，导致地表形成大小不等的塌陷坑、裂缝、塌陷盆地等地质灾害。地裂缝是煤炭开发区地质灾害中最直观的一种，也是危害性最大的一种，其数量多，分布广，危害重，不仅造成了生态环境的恶化，也阻碍着城市化进程和社会经济的可持续发展。遥感技术作为一种高新技术手段，具有宏观性、现势性、信息丰富等特点。利用遥感技术对地面变形等地质灾害进行调查研究，具有传统技术无可比拟的优越性。特别是亚米级高分辨率遥感影像的出现，推动了遥感调查由宏观化向微观化发展，为煤炭开发区地裂缝调查提供了一种快速、高效的方法。 陕北榆林市神木县大柳塔煤炭开发区是世界著名的神府东胜煤田的主矿区之一，同时也是该煤田规模最大、设备最先进的两个矿区之一。煤炭资源的开发，带动了该区经济的飞速发展，同时带来的生态环境方面的负效应也越来越突出，地裂缝是其中危害性最大的一种。本文以“国家教育部重点项目(10183)--陕北煤炭开发区地面形变导致土壤水分损失的遥感分析”为依托，选取大柳塔煤炭开发区杨家壕地区作为研究区，以Quickbird影像和实地调查数据作为数据源，应用ERDAS、ENVI等遥感处理软件对影像进行增强处理，建立地裂缝信息提取的知识模型，利用计算机自动提取出研究区的地裂缝信息，在此基础上运用ARCGIS的空间分析功能，对地裂缝信息图和监督分类结果图进行叠置分析并结合实地调查，验证地裂缝信息提取的准确性。研究结果可为陕北煤炭资源的合理开采，以及开采区生态环境的保护提供科学依据。 通过本文研究，得出以下结论和成果： (1)通过对遥感影像进行几何校正，利用数据融合和各种图像增强的方法进行对比试验。 (2)本文在充分利用光谱特征、领域知识的基础上，通过遥感影像特征分析，以利用面向对象分类方法分类，并建立基于知识的模型实现地裂缝信息计算机自动提取。 (3)利用监督分类的方法，对研究区域进行分类；在此基础上利用ARCGIS空间分析模块，把基于知识模型的地裂缝信息提取图和监督分类结果图并结合实地调查方法，验证地裂缝信息提取的准确度，结果表明准确度较高，具有可行性。

目录

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声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究现状

1.3研究内容

1.4技术路线

1.5研究难点

第二章遥感数据获取与处理

2.1数据源的选择

2.1.1传感器选择

2.1.2时相选择

2.2数据预处理

2.2.1数据处理软件的选择

2.2.2影像的导入

2.2.3影像校正

第三章线性特征的自动提取方法

3.1线性特征

3.2数据融合

3.3影像增强

3.4线性特征提取的一般方法

3.4.1主成分分析法

3.4.2 Fisher线性鉴别分析方法(FLD)

3.5线性特征自动提取方法

3.5.1影像分类的方法

3.5.2知识模型

3.5.3线性特征的自动提取

第四章陕北煤炭开发区地裂缝信息的自动提取

4.1研究区域的概况

4.2图像预处理

4.2.1数据源和软件选择

4.2.2几何校正

4.3图像增强处理

4.4面向对象地裂缝信息的分类

4.5地裂缝信息的自动提取

4.5.1建立地裂缝知识模型

4.5.2地裂缝信息自动提取

4.6结果验证

4.6.1提取结果与监督分类结果的对比

4.6.2实际调查结果分析

第五章结论和建议

5.1结论

5.2建议

参考文献

致谢