基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测

编号 zgly0001645481

文献类型 期刊论文

文献题名 基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测

作者 王立娟  靳晓  贾虎军  唐尧  马国超 

作者单位 成都理工大学环境与土木工程学院  四川省安全科学技术研究院  重大危险源测控四川省重点实验室 

母体文献 国土资源遥感 

年卷期 2018年03期

年份 2018 

分类号 TP751 

关键词 矿山监测  变化检测  高分二号卫星影像  极限学习机 

文摘内容 为了提高矿山遥感监测的自动化程度,弥补传统监测方法的缺陷,以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,根据矿山监测的目标,提取多源特征,构建一种自动化程度较高的面向对象的变化检测方法,用于矿山环境的动态监测。这种方法在利用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)进行变化检测的基础上自动选择训练样本,然后利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)提取变化信息。将该方法与其他常用的5种方法对比,实验结果表明:该方法的检测精度高达98. 73%,且自动化程度高,很适用于矿山环境的动态监测分析;以四川省攀枝花市米易县的典型矿山和尾矿库为例,开展矿山及周边环境动态监测实验,准确地检测出了矿山及其周边区域所发生的变化,验证了该方法的可行性,也为矿山实施大规模遥感动态监测提供了范例。