基于混合核函数SVM分类模型的采矿塌陷区遥感监测

采矿塌陷区是指由于采矿活动，特别是深层煤矿开采导致的地表塌陷现象，这种塌陷不仅改变了地表形态，还会导致地下水资源、土壤结构等环境要素的变化。本文提出了一种基于混合核函数支持向量机（SVM）分类模型的遥感监测方法，该方法对采矿塌陷区进行动态监测，可实现对塌陷区土地利用/覆盖的时空变化情况进行分析。 混合核函数SVM是一种有效的分类算法，它结合了不同核函数的优点，可以提高分类器的泛化能力和分类性能。核函数的作用是在高维空间中进行非线性变换，使得原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，从而通过求解最大间隔超平面来实现分类。 在遥感监测领域，Landsat系列卫星影像具有时间跨度长、覆盖范围广、数据量大等特点，是研究地表变化的重要数据源。通过选取特定区域25年间的Landsat TM/ETM+时序数据，可以提取出丰富的地表变化信息，对于监测土地利用变化尤为关键。 本文以徐州沛县大屯矿区为例，使用混合核函数SVM对土地利用和土地覆盖进行分类和时空变化分析，重点关注塌陷区积水区域的自动提取及变化检测。结果表明，塌陷地积水的变化可以反映矿区开采对土地利用破坏程度，积水面积的扩展方向与地下煤矿开采方向一致。这对于进一步研究采矿区的土地利用/覆盖变化、地表沉降和耕地资源变化等提供了基础数据，对于制定资源开发与环境保护的决策具有重要意义。 本文的研究成果可用于帮助相关管理部门监控和评估矿区开采对周围环境的影响，实现矿产资源的合理开发和土地资源的集约利用。同时，研究结果还可用于指导矿区土地利用规划、调整土地利用结构、改善生态环境，以及为后续的土地复垦、生态修复工作提供科学依据。 研究中还涉及到多时相遥感影像变化检测技术，这是一种通过分析不同时间获取的遥感影像来识别和分析地表变化的方法。该技术可以为地表环境变化研究提供空间分布及其变化的定性和定量信息。 本文提出的方法不仅可以用于采矿塌陷区监测，还可以推广至其他需要进行地表变化检测的领域，如林业监测、城市规划、灾害评估等。研究的深入和应用的广泛性，对遥感监测技术的提升和环境监测领域的发展具有积极的推动作用。