白银煤矿区矿山地质灾害遥感监测及危险性评价

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社会经济的高速发展,对矿产资源的需求与日俱增,各种矿产资源的开采活动也随之频繁。随着煤炭等矿产资源的大规模开采,严重破坏了矿区的生态平衡,造成矿区及周围的环境污染,并诱发了一系列的矿山地质灾害,矿区已经成为地质灾害的频发区。预测与评估矿区地质灾害,为矿区地质灾害的防治提供科学依据,已经成为人类刻不容缓的任务。遥感技术作为一种高新技术手段,具有快速、实时、周期性、信息丰富等特点,在地质灾害调查与监测及危险性评价领域具有重要的作用。本文以甘肃省白银煤矿区为研究区,采用2008年及2010年两期IKONOS卫星影像数据为数据源,进行地质灾害类别、规模、数量等信息提取研究。在此基础上,基于1km×1km的评价单元,采用GIS信息量法和指示指标加权平均法对地质灾害的危险性进行分区评价,取得了以下成果与创新:(1)在充分收集相关成果资料的基础上,深入研究该区的自然地理特征、区域地质矿产特征及已有的地质灾害概况,并分析了影响研究区地质灾害发生的影响因素,为后续的地质灾害专题遥感信息提取及危险性区划评价奠定了良好的基础。(2)通过对IKONOS卫星数据基本参数和波段特征的分析,研究适合研究区中低山区地形的正射方法,并选用Pansharp图像融合技术,提高影像的色调、清晰度及纹理特征,丰富遥感影像内容。此外,制作研究区三维影像图,直观再现了研究区地质灾害的三维形态特征,为矿区地质灾害信息提取创造了良好的条件,提高了研究区塌陷坑、地裂缝、地面沉降等地质灾害的解译精度。(3)在研究区地质灾害目视解译的基础上,应用ENVI、ERDAS等遥感软件,建立研究区各类地质灾害信息提取的知识模型,并进行灾害信息的计算机自动提取,通过对比分析与野外实地验证,共发现2008年塌陷坑、地裂缝分别为112处、45处,1处沉降区面积3.71km2;2010年塌陷坑增至163处,地裂缝达119处,沉降区面积扩大到18.65km2。(4)建立了参与研究区地质灾害危险性评价的三层结构指标体系,定量提取参评的灾害点密度、坡度、坡向等六大评价指标。采用GIS信息量法和指示指标加权平均法两种评价模型,对研究区进行了地质灾害危险性评价,通过对比分析和野外实地调研,划分出极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区和无危险区五个危险级别。(5)采用遥感技术,首次在研究区采用遥感影像进行矿区地质灾害监测与危险性评价,初步形成了一套较为完整的地质灾害危险性评价技术路线及方法体系,即数据收集分析-建立评价指标体系-计算划分评价单元-运用评价模型-确定危险性等级,对今后开展同类研究具有一定的参考价值和借鉴意义。
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-22页
    1.1 选题依据与研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-16页
        1.2.1 矿山地质灾害遥感监测应用进展第12-14页
        1.2.2 矿山地质灾害危险性评价的方法及研究进展第14-16页
        1.2.3 发展趋势第16页
    1.3 研究内容和技术路线第16-22页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 技术方法第17-20页
        1.3.3 技术路线第20-22页
第二章 研究区概况第22-26页
    2.1 自然地理第22-23页
    2.2 区域地质第23-24页
    2.3 区域矿产第24页
    2.4 地质灾害第24-26页
第三章 数据获取与处理第26-37页
    3.1 数据的选择第26-28页
        3.1.1 遥感数据源第26页
        3.1.2 其他数据第26-28页
    3.2 遥感图像预处理第28-31页
        3.2.1 大气辐射校正第28页
        3.2.2 几何校正第28-29页
        3.2.3 正射校正第29-30页
        3.2.4 影像镶嵌第30-31页
    3.3 遥感影像增强处理第31-35页
        3.3.1 彩色合成最佳波段选择第31-32页
        3.3.2 影像融合第32-34页
        3.3.3 影像反差拉伸第34-35页
    3.4 矿区三维可视化研究第35-36页
    3.5 小结第36-37页
第四章 地质灾害遥感监测第37-56页
    4.1 研究区地质灾害遥感调查监测内容及分类第37-39页
        4.1.1 地面沉降第37-38页
        4.1.2 地面塌陷第38页
        4.1.3 地裂缝第38-39页
    4.2 遥感图像地质灾害信息解译第39-41页
        4.2.1 影像特征分析与目视解译第39-40页
        4.2.2 基于GIS地质灾害目视解译结果统计第40-41页
    4.3 地质灾害信息自动提取第41-49页
        4.3.1 计算机自动提取方法第41-42页
        4.3.2 面向对象的地质灾害信息分类第42-45页
        4.3.3 地质灾害信息自动提取第45-49页
    4.4 结果验证第49-55页
        4.4.1 目视解译与自动提取结果对比第49页
        4.4.2 实地调研及遥感监测结果分析第49-55页
    4.5 小结第55-56页
第五章 矿区地质灾害危险性评价第56-84页
    5.1 地质灾害危险性评价指标体系第57-58页
    5.2 地质灾害危险性评价第58-79页
        5.2.1 评价单元划分第58-59页
        5.2.2 GIS的信息量法第59-72页
        5.2.3 指示指标加权平均法第72-79页
    5.3 地质灾害危险性评价结果分析第79-81页
    5.4 地质灾害成因分析第81-82页
    5.5 治理建议与改善措施第82-83页
    5.6 小结第83-84页
第六章 结语第84-87页
    6.1 结论第84-85页
    6.2 问题与展望第85-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-94页
攻读学位期间主要的研究成果第94页
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