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论文编号 201202-216
论文题目 煤矿区塌陷地积水提取的尺度效应与决策级融合研究
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煤矿区塌陷地积水提取的尺度效应与决策级融合研究

首发时间:2012-02-10

吴春花 1   

吴春花(1986-),女,硕士研究生,主要研究方向:环境遥感

杜培军 1   

杜培军(1975-),男,教授,主要研究方向:遥感,地理信息系统

  • 1、中国矿业大学,国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州 221116

摘要:利用遥感影像提取矿区塌陷地积水是煤矿区地质环境监测和调查的有效途径。如何选择煤矿区塌陷地积水提取的最佳尺度、提高识别和提取的精度等一直是应用中的难点。本文基于尺度效应和决策级融合的思想,利用ALOS多光谱数据、ASTER可见光近红外数据以及CBERS多光谱数据对试验区塌陷地积水进行提取。试验结果表明,针对本文研究区而言,单一数据源中,ASTER可见光近红外数据所对应的15米空间分辨率是提取矿区塌陷地积水的最佳尺度;基于投票法的ALOS和ASTER数据组合是决策级融合中的最佳融合策略。

关键词: 遥感 煤矿区塌陷地积水 尺度效应 决策级融合

For information in English, please click here

Study on scale effect and decision fusion of coal mining collapse seeper extraction

Wu Chunhua 1   

吴春花(1986-),女,硕士研究生,主要研究方向:环境遥感

Du Peijun 1   

杜培军(1975-),男,教授,主要研究方向:遥感,地理信息系统

  • 1、China University of Mining and Technology, Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of SBSM, Xuzhou 221116

Abstract:Using remote sensing imagery to extract the coal mining collapse seeper is an effective way of geological environment monitoring and investigation. Extracting coal mining collapse seeper from remotely sensed images are often faced with some problems in application, such as the choose of optimal scale, the improve of recognition and extraction precision et al. Based on the thought of scale effect and decision fusion, using the ALOS multi-spectral data, ASTER VNIR data and CBERS multi-spectral data to extract the mining collapse seeper in study area. According to the mining area, the experimental results show that: for the single data source, the optimal scale extraction is the ASTER VNIR data corresponding to the spatial resolution of 15 meters; the voting method that based on the ALOS and ASTER data combination is the best fusion strategy in decision level fusion.

Keywords: remote sensing coal mining collapse seeper scale effect decision fusion

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吴春花,杜培军. 煤矿区塌陷地积水提取的尺度效应与决策级融合研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2012-02-10]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201202-216.

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