【摘要】：礦產(chǎn)資源是我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ),利用遙感技術(shù)對(duì)露天開(kāi)采區(qū)進(jìn)行信息提取和監(jiān)測(cè)已成為礦山自然環(huán)境問(wèn)題的重要手段,本文以安徽省銅陵市為研究區(qū)域,采用高分辨率遙感影像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用改進(jìn)帶密集連接塊(DenseBlock)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),加強(qiáng)對(duì)不同類(lèi)型遙感影像露天開(kāi)采區(qū)的特征抽取,通過(guò)構(gòu)建露天開(kāi)采區(qū)樣本庫(kù),訓(xùn)練了針對(duì)多源遙感影像數(shù)據(jù)的露天開(kāi)采區(qū)提取模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)研究區(qū)內(nèi)露天開(kāi)采區(qū)的全自動(dòng)提取,并采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。本文研究工作如下:(1)采集研究區(qū)內(nèi)的國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)、高分二號(hào)和GoogleEarth遙感影像,并對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理,通過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、圖像融合等方法來(lái)提高影像的質(zhì)量和判讀性;(2)設(shè)計(jì)了露天開(kāi)采區(qū)遙感影像深度學(xué)習(xí)樣本庫(kù)自動(dòng)化批量制作流程,并構(gòu)建一套包含國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)、高分二號(hào)和GoogleEarth影像的多源、多尺度遙感露天開(kāi)采區(qū)訓(xùn)練樣本庫(kù);(3)利用改進(jìn)的帶密集連接塊的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建和訓(xùn)練了適應(yīng)多源遙感影像的露天開(kāi)采區(qū)智能提取模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)露天開(kāi)采區(qū)的全自動(dòng)提取,加強(qiáng)了對(duì)不同數(shù)據(jù)源露天開(kāi)采區(qū)特征的抽取;(4)為了驗(yàn)證本文模型對(duì)露天開(kāi)采區(qū)邊界提取的優(yōu)勢(shì),與傳統(tǒng)分類(lèi)方法(最大似然法、決策樹(shù)分類(lèi)、支持向量機(jī))和其他深度學(xué)習(xí)方法(Deeplab、U-Net、Segnet)對(duì)比,本文方法在基于像元和基于對(duì)象的評(píng)價(jià)方面均具有一定提升,其中像元精度PA:0.9767,交并比IoU:0.7207,綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)F1:0.8377,Kappa系數(shù):0.8251,召回率:0.9130,漏警率:0.0870,虛警率:0.5333;(5)為了驗(yàn)證本文模型的對(duì)于其他數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的適用性,分別對(duì)安徽省銅陵地區(qū)和江西省九江市瑞昌縣武山區(qū)的GoogleEarth影像進(jìn)行露天開(kāi)采區(qū)提取,其中召回率為100%,證明了本文模型對(duì)于不同區(qū)域的GoogleEarth影像都具有適用性,增強(qiáng)了模型的實(shí)用性;(6)利用深度學(xué)習(xí)多源遙感影像露天開(kāi)采區(qū)全自動(dòng)提取模型,結(jié)合其他影像處理技術(shù),研究了一套露天開(kāi)采區(qū)邊界全自動(dòng)提取一體化流程,并通過(guò)Python語(yǔ)言,設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了一套露天開(kāi)采區(qū)邊界全自動(dòng)提取工具;(7)以安徽省銅陵市轄區(qū)內(nèi)露天開(kāi)采區(qū)為例,對(duì)2013年至2017年間5景銅陵市轄區(qū)的國(guó)產(chǎn)高分一號(hào)遙感影像,利用傳統(tǒng)空間分析中的疊加分析研究露天開(kāi)采區(qū)時(shí)空變化特征,實(shí)現(xiàn)了對(duì)露天開(kāi)采區(qū)的時(shí)空變化監(jiān)測(cè)。
【圖文】：

息、支持標(biāo)準(zhǔn)地理和投影坐標(biāo)系統(tǒng)，該方法使用最小二乘算法，來(lái)近似原始圖像逡逑和融合后圖像在多光譜和全色數(shù)據(jù)上的ＤＮ值關(guān)系，實(shí)現(xiàn)高性能處理，很好的保逡逑留顏色、紋理和光譜信息等［６１］。融合結(jié)果如圖２－１所示，融合后高分一號(hào)影像分逡逑辨率為２ｍ，，高分二號(hào)影像分辨率為ｌｍ。逡逑１３逡逑

在樣本庫(kù)中著重加入一些帶建筑物的露天開(kāi)采區(qū)。帶建筑物的露天開(kāi)采區(qū)在影像逡逑上的主要特征為邊界清晰、輪廓規(guī)整，可見(jiàn)大型建筑設(shè)施，建筑顏色常為藍(lán)色，逡逑整體顏色根據(jù)主要礦物類(lèi)型不同而有所區(qū)別。圖２－４為帶建筑物的露天開(kāi)采區(qū)解逡逑譯標(biāo)志。逡逑１６逡逑
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP751;TP18;TD804

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本文編號(hào)：2590557