基于面向?qū)ο蠓诸惖南⊥恋V開采動態(tài)監(jiān)測研究
本文選題：遙感 切入點：面向?qū)ο蠓诸?/strong> 出處：《中國地質(zhì)大學(xué)(北京)》2017年碩士論文 論文類型：學(xué)位論文
【摘要】：離子吸附型稀土礦不僅是全球范圍內(nèi)極其重要的戰(zhàn)略資源,更是我國特有的寶貴礦產(chǎn)資源。近年來,我國稀土資源儲量不斷減少,如何實時準確的反映稀土礦山開發(fā)活動情況,成為實現(xiàn)我國離子吸附型稀土資源的可持續(xù)開發(fā)的前提。遙感技術(shù)的出現(xiàn),彌補了傳統(tǒng)監(jiān)管手段的不足,特別是具有豐富空間細節(jié)信息的高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),更是為稀土礦山監(jiān)測提供了極大的便利。然而運用傳統(tǒng)的目視解譯法和基于像元分類法對高分辨率影像數(shù)據(jù)進行稀土礦山信息提取,或是耗費人力和時間,或是分類精度不高,均不能達到理想的效果。本文選用面向?qū)ο蠓诸惙?運用ENVI Feature Extraction模塊,以2005~2015年間五期國內(nèi)外高分辨率遙感數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,以江西省尋烏地區(qū)為研究區(qū),提取稀土開采區(qū),并根據(jù)提取結(jié)果開展了稀土開采動態(tài)監(jiān)測研究。主要成果如下:(1)在完成多源多時相遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理工作的基礎(chǔ)上,開展面向?qū)ο蠓诸愖罴延跋穹指畛叨妊芯�。結(jié)合稀土開采區(qū)的特點,通過對比分析,確定了各遙感影像的最佳分割參數(shù)及合并參數(shù),實現(xiàn)了影像的多尺度分割,為面向?qū)ο蠓诸愄峁⿺?shù)據(jù)基礎(chǔ)。(2)結(jié)合實際情況,選擇地形、光譜和幾何特征建立符合稀土開采區(qū)特征的規(guī)則集,實現(xiàn)面向?qū)ο蠓诸�。其�?地形特征包括高程、坡度、地表切割深度及地形起伏度;光譜特征包括NDVI指數(shù)及光譜反射率;幾何特征包括面積、延伸性和矩形相似性。最后結(jié)合規(guī)則集,選用隸屬度函數(shù)法實現(xiàn)面向?qū)ο蠓诸悺?3)運用傳統(tǒng)監(jiān)督分類最大似然分類法提取研究區(qū)的稀土開采區(qū),將其分類結(jié)果與面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)果分別進行精度評價和分析,結(jié)果表明面向?qū)ο蠓诸惙ň雀?效果更好。(4)運用先分類后比較法,開展稀土礦區(qū)開采動態(tài)監(jiān)測,總結(jié)出在2005-2015十年間,尋烏稀土礦區(qū)的開采狀況總體呈現(xiàn)先減少后增加然后趨于平穩(wěn)的趨勢。最后,結(jié)合研究結(jié)果,對該地區(qū)的環(huán)境保護治理提出了合理建議,為礦政管理部門提供數(shù)據(jù)支持與技術(shù)支撐。通過研究結(jié)果表明,運用面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù),結(jié)合高分辨率影像提取稀土開采區(qū)及動態(tài)監(jiān)測是完全可行的,并且結(jié)果較為理想。
[Abstract]:Ion adsorbed rare earth ore is not only an extremely important strategic resource in the world, but also a unique precious mineral resource in China. In recent years, the reserves of rare earth resources in China have been decreasing, so how to reflect the development activities of rare earth mines in real time and accurately? The emergence of remote sensing technology makes up for the shortcomings of traditional supervision methods, especially the high-resolution remote sensing satellite data with rich spatial details. It also provides great convenience for rare earth mine monitoring. However, using traditional visual interpretation method and pixel classification method to extract rare earth mine information from high-resolution image data may cost manpower and time, or the classification accuracy is not high. In this paper, object oriented classification method, ENVI Feature Extraction module, five periods of domestic and foreign high resolution remote sensing data from 2005 to 2015 are used as data sources, and the Xunwu area of Jiangxi Province is used as the research area to extract rare earth mining areas. Based on the extraction results, the dynamic monitoring of rare earth mining is carried out. The main results are as follows: 1) on the basis of completing the preprocessing of multi-source and multi-phase remote sensing data, According to the characteristics of rare earth mining area, the optimal segmentation parameters and merging parameters of each remote sensing image are determined by comparing and analyzing the characteristics of rare-earth mining area, and the multi-scale segmentation of the image is realized. In combination with the actual situation, the terrain, spectrum and geometry features are selected to set up the rule set that accords with the features of rare earth mining area, and the object oriented classification is realized, in which, the terrain features include elevation, slope, and so on. Surface cutting depth and topographic relief; spectral features include NDVI exponent and spectral reflectivity; geometric features include area, extensibility and rectangular similarity. The membership function method is used to realize the object-oriented classification. (3) the rare-earth mining area in the study area is extracted by the traditional supervised maximum likelihood classification method, and the accuracy of the classification results and the object-oriented classification results are evaluated and analyzed respectively. The results show that the object-oriented classification method has higher precision and better effect. The mining situation of Xunwu rare earth mining area shows a trend of first decreasing and then increasing and then tending to steady. Finally, combined with the results of the research, the reasonable suggestions for environmental protection and management in this area are put forward. The research results show that it is feasible to extract rare-earth mining areas and dynamic monitoring by using object-oriented classification technology combined with high-resolution images and the results are ideal.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TD865
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，本文編號：1576087
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