沛北矿区积水特征的遥感监测与预测研究

发布时间：2020-09-28 07:55

　　 在人地矛盾日益突出的背景下,对于采矿区的环境治理更加迫切。研究以江苏省徐州市沛北矿区为研究对象,采用2000-2018年Landsat数据为数据源,提取了沛北矿区及煤矿区积水,辅以监督分类结果进行精度验证;计算沛北矿区积水和煤矿区积水的部分景观格局指数,对2000-2018年沛北矿区积水的时空演变及景观格局进行分析;在2000-2018年的数据基础上,应用GM(1,1)模型对沛北矿区及煤矿区的积水面积分别进行了预测。研究的主要研究结论如下:(1)采用九种水体指数对2014年沛北矿区积水区域进行提取,NCIWI(阈值为NCIWI1.8)为其中结果最优的方法。首先,九种水体指数提取2014年沛北矿区积水区的结果中,精度由高到低分别为:AWEI_(nsh)NDWIAWEI_(sh)NCIWISWIR1NIR谱间关系法WI_(2015)MNDWI,其中只有前四者Kappa系数在0.8以上,但只有AWEI_(nsh)和NCIWI两种方法则能够很好地将建筑物信息与水体信息分离,从而获得精度更高的积水区提取结果。此外,利用AWEI_(nsh)指数法(阈值为AWEI_(nsh)1.0)和NCIWI指数法(阈值为NCIWI1.8)对沛北矿区2000-2018年共7期数据进行积水区提取,发现AWEI_(nsh)指数法在Landsat 7 SLC故障之后的2006年、2009年和2012年的水体提取结果精度尤其差,而NCIWI指数法提取的2000-2018年积水区精度均较好。(2)2000-2018年沛北矿区积水区整体上呈现增长趋势,其中微山湖积水面积占比较大,其余积水区以煤矿区为界呈现多中心发展趋势,且煤矿区积水面积占沛北矿区积水面积的比重由28.81%增至39.44%。NCIWI指数法积水提取结果表明,2000-2018年期间,沛北矿区积水面积增长43.06%,;区域分布上,九个沛北矿区镇级行政单元中,2000-2018年积水面积变化较大的为大屯镇、龙固镇、杨屯镇,其次为沛城镇,而安国镇、鹿楼镇、朱寨镇、沛县经济开发区、沛县新城区等由于积水区面积较小,变化趋势不太明显;对典型积水区的分析表明,小型积水区不断出现且零星分布,且融合成为大型积水区态势显著;煤矿区积水面积增长95.89%,且煤矿区积水面积在研究区内积水总面积中的比重逐年增大。(3)2000-2018年,沛北矿区积水斑块密度增加,形状趋于不规则,分布较为零散,且破碎化程度始终较高;煤矿区积水斑块密度呈增加趋势,形状同样向不规则发展,聚集性增强,破碎度减小,连通性变差。(4)研究表明,若预测年限内研究区的煤炭开采强度与当前保持一致,则GM(1,1)模型群在沛北矿区积水面积预测方面的应用较好,最终预测精度能够达到1级(好)。沛北矿区积水在2020-2028年期间(间隔期为2年)的面积将分别达到153.9982 km~2、163.1738 km~2、172.9308 km~2、183.3082 km~2、194.3476 km~2,模型预测精度达到1级(好);煤矿区积水在2021-2033年期间(间隔期为3年)的面积分别为64.5770 km~2、72.2424 km~2、80.8472 km~2、90.5095 km~2、101.3624 km~2,模型预测精度达到1级(好)。
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TD74
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外相关研究进展
    1.3 研究目标与主要内容
    1.4 技术路线
2 研究区概况与数据基础
    2.1 研究区概况
    2.2 数据源
    2.3 Landsat数据预处理
3 基于水体指数的积水区信息提取的比较研究
    3.1 基于遥感的积水区信息提取原理
    3.2 水体指数法在沛北矿区积水区提取中的应用
    3.3 不同水体指数积水区信息提取的对比与验证
    3.4 本章小结
4 基于NCIWI指数的积水区时空演变研究
    4.1 2000-2018年沛北矿区积水区提取
    4.2 沛北矿区积水区时空演变研究
    4.3 典型积水区时空演变研究
    4.4 煤矿区积水区时空演变研究
    4.5 本章小结
5 基于非等间隔GM(1,1)模型的积水区预测研究
    5.1 理论基础
    5.2 沛北矿区积水区预测
    5.3 煤矿区积水区预测
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
附录
作者简介
学位论文数据集

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本文编号：2828537