基于多时相遥感影像的采煤塌陷区典型扰动轨迹识别——以山东省济宁市典型高潜水位矿区为例

本文以济宁典型采煤塌陷地区为研究区域,首先基于1985～2018年Landsat系列遥感影像,利用动态时间规整算法获取本区域典型扰动轨迹特征,然后利用Python决策树分类算法对区域内像元扰动类型和扰动时间进行聚类和识别,从而揭示采矿活动对本区域土地的扰动类型和扰动时间的数量结构、空间分布特征。结果表明:1985～2018年间,研究区范围内存在扰动的像元数量为48517个,面积约43.67km2,占研究区总面积的62.30%,其中扰动最多的年份主要集中在1994～2007年,累计扰动的像元量为35724个,占所有扰动像元的73.78%。1998年扰动像元数量在监测期内最多,像元数为8868个,占所有扰动像元的18.28%。整个研究区域扰动像元数量呈逐步减少趋势,说明该区域整体扰动强度正在减弱,生态环境状况正逐步恢复。本研究探索了多时相遥感地表扰动监测的新方法,研究结果可为区域内生态环境治理提供一定科学依据。