金属矿山

作者：张笑蓉贾俊乾杜玉柱

单位：1.山西水利职业技术学院测绘工程系,山西 运城 044000;2.吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林 长春 130000

关键词：多源遥感数据,支持向量机,土地利用变化,矿区环境监测,数据融合,

基金：2024年山西省水利科学技术研究推广项目(编号:2024GM11)。

矿区土地利用变化的准确监测和分析,是矿区环境管理中的关键环节。传统方法在数据获取和分析精度方面存在局限,难以全面反映矿区土地利用变化的时空特征。以山西省某矿区为例,提出了一种基于多源遥感数据融合和支持向量机(SVM)分类算法的矿区土地利用变化分析方法。首先对矿区2020—2024年高分二号(GF-2)和高分三号(GF-3)卫星影像、Landsat 8光学遥感数据以及Sentinel-1雷达数据通过辐射校正、几何校正和噪声滤除等步骤进行预处理,并采用加权平均的多源数据融合技术,生成具有丰富信息的综合数据。然后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对不同时间段的融合遥感数据进行分类,准确识别并量化了土地利用类型变化。研究结果表明:多源数据融合显著提高了土地利用分类精度,分类准确率达到了94.3%。该方法揭示了矿区不同土地利用类型的时空变化特征,为矿区土地利用规划和环境监测提供了一种科学方法,有助于促进矿区环境可持续发展。

来源：2025年第11期

《金属矿山》期刊编辑部

查看金属矿山杂志2025年第11期