基于PCA和纹理分析的矿山挂白信息提取研究

发布时间：2021-11-05 10:59

　　本文通过对研究区高分辨率影像进行主成分（PCA）计算,采用第二主成分进行阈值分割提取初步的挂白信息,再利用第一主成分的纹理分析对初步挂白信息进行掩膜计算;然后结合研究区矿山开采面切面边界清晰和含积水层的特点,辅以人工修正,最后筛选出矿山挂白图斑。通过外业调查验证,挂白图斑总体精度达到91.17%,Kappa系数为0.805,证实该方法的可靠性、准确性,从而为政府部门开展矿山挂白治理提供一定的辅助决策依据。 

【文章来源】：亚热带水土保持. 2020,32(02)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

研究区矿山挂白分布图

水域层在矿山中的影像特征图

综合上述两个逻辑判断出的矿山挂白信息层,再结合矿山图斑之间具有聚集性、远离城区或位于城区边缘等特点,进一步结合人为辅助经验,再对主体周围的相关矿山挂白信息进行补充完整,如矿山挂白周围联系较紧密的固体废弃物等,最终筛选出该研究区的矿山挂白信息,最后叠加矿山图斑内的水域层提取出研究区域完整的矿山挂白最终信息。图5 水域层在矿山中的影像特征图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3477672