矿山地质环境动态监测的遥感与GIS应用毕业论文【附数据】

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（1）矿山地质环境动态监测方法

矿产资源是经过漫长的地质过程，埋藏于地下或出露于地表，具有开发和利用价值的非可再生资源，是社会生产稳定发展的经济基础，是人民生活的物质来源，是国防安全的重要保障。随着“工业4.0”的提出，第四次工业革命的到来，现代生态农业的发展，军工强国梦的实现，物质和精神文明的追求，矿产资源的需求将日益增加。我国矿产资源种类多，储量丰富，但人均占有量低，贫矿较多富矿稀少，且开发难度较大，共生伴生矿床多，单一矿床少，分布范围较广且不均匀，是矿产资源相对贫乏的国家。然而，我国矿产资源粗放型的开采方式，加之矿山企业“重利益，轻环保”的生产管理模式，以及政府管理部门疏于监督，矿产资源滥采乱挖现象屡见不鲜，在开发利用过程中不可避免地改变和破坏地表环境，直接或间接地对岩石圈、大气圈、生物圈和水体造成严重影响和污染，并带来一系列地质灾害和隐患，严重影响了社会生产和人民生活，阻碍经济可持续发展，因此平衡矿业生产和环境保护是我国亟待解决的难题。

遥感技术的应用：
- 高分辨率卫星数据：本文以我国五大露天煤矿区之一的准格尔为研究区，采用2007年QuickBird和2012年WorldView-2高分辨率卫星数据作为基期和末期遥感监测数据源，展开矿山地质环境动态监测和评价方法的理论研究。高分辨率卫星数据能够提供详细的地表信息，适用于大范围、高精度的地质环境监测。
- 动态遥感监测方法：遥感技术在矿山地质环境监测中的应用现状表明，动态遥感监测方法主要有分类后比较法和比较后分类法。本文采用“先分类后比较”的方法检测矿山地质环境变化信息。该方法虽然人为主观成分较大，但有效地避免了“同物异谱、同谱异物”的遥感信息识别，不受遥感数据自身特点、计算机性能和图像处理软件功能等条件束缚，特别针对高分影像数据，其操作性强，灵活度高，有效地提高了矿山地质环境动态监测的效率和精度。
实证分析：
- 研究区特征：全面了解研究区地形地貌、气象水文和土壤植被等特征，综合分析地层岩性和地质构造，结合矿山开发利用现状及地质环境类型，确定矿山地质环境动态监测目的和内容。准格尔地区地形以丘陵和盆地为主，气候干旱，植被覆盖率较低，地质环境脆弱，矿山开采对地表环境的影响尤为显著。
- 监测结果：基于2007年和2012年的高分辨率卫星数据，通过“先分类后比较”的方法，检测了矿山地质环境变化信息。结果表明，准格尔地区露天煤矿开采区以采坑、排土场和恢复治理区等地质环境类型面积增减和类型转移的动态变化最为显著，且呈现西北区域环境治理力度大于矿山开采力度而东南区域相反的时空格局，且“开采兼治理”的矿业生产模式为由西北向东南发展之趋势。

（2）矿山地质环境动态遥感监测模式

监测模式设计：
- 信息提取：分别提取各监测时期露天开采矿山地质环境现状遥感信息，基于计算几何基元相交的原理和方法，针对基、末两期矿山地质环境图形要素，通过节点搜索、属性分配和拓扑重构快速检测面积增减和类型转移的变化图形要素，实现矿山地质环境一体化动态监测。
- 动态统计分析：构建动态统计分析数学模型，通过变化度和转移矩阵以不同空间单元统计矿山地质环境数量变化，辅以邻接度指数验证和预判其类型转移的动态和趋势，实现矿山地质环境多维动态监测。
- 地学信息图谱：采用地学信息图谱，经各矿山面积变化幅度和综合动态度专题分析，反映监测时段内矿山地质环境时空布局。分析各监测时期不同矿山地质环境重心分布，揭示其时空演变趋势。
实证分析：
- 监测结果：基于该监测模式进行准格尔2007年到2012年矿山地质环境动态遥感监测，形象直观地揭示了露天煤矿开采区以采坑、排土场和恢复治理区等地质环境类型面积增减和类型转移的动态变化最为显著，且呈现西北区域环境治理力度大于矿山开采力度而东南区域相反的时空格局。
- 时空演变：通过地学信息图谱，分析了各监测时期不同矿山地质环境重心分布，揭示了其时空演变趋势。结果表明，“开采兼治理”的矿业生产模式为由西北向东南发展之趋势，符合研究区的实际情况。

（3）矿山地质环境综合评价体系

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综合评价体系构建：
- 评价指标：结合研究区矿山地质环境遥感监测现状信息和动态变化，在常用的矿山地质环境综合评价体系中引进了“污染”变化幅度、“治理”变化幅度和综合动态度组成的“动态变化”评价指标，建立自然地理、基础地质、矿山开发和动态变化对矿区环境影响的综合评价体系。
- 评价单元划分：合理划分评价单元，结合专家经验，采用层次分析法分配各评价指标权值，通过指标加权计算研究区矿山地质环境综合分值，根据评价分级标准进行等级划分，评判研究区地质环境质量优劣程度。
- 实证分析：基于遥感的准格尔2012年矿山地质环境综合评价结果反映了矿山开发对地表环境的影响和破坏程度，通过“动态变化”评价指标更进一步揭示了露天煤矿区在持续开采过程中，其开发占地和固体废弃物的动态变化是矿区地质环境质量的重要影响因素之一，同时影响严重区域空间分布与矿山地质环境动态遥感监测之“西北-东南”格局稳合。
信息系统设计与开发：
- 数据管理：针对矿山地质环境数据多源异构、海量混乱等特点，将矿山地质环境通过数据模型转换为计算机能够识别的数据库记录信息，采用栅格/矢量混合数据模型，将矿山地质环境监测相关的遥感影像、现状数据、动态信息、基础地理等分组分层，以监测区为单元，通过空间数据库引擎建立数据模型和关系型数据库的联系通道，另通过二维表记录监测区信息、采矿权信息、地质环境现状信息和动态信息，以此构建空间维、专题维和时间维的多维时空数据库，实现矿山地质环境数据入库、更新和查询的科学管理与合理存储。
- 系统架构：设计并开发了矿山地质环境动态遥感监测与评价信息系统。从模块化和动态化角度研究其体系结构和运行方式，基于模型-视图-控制器设计模式将系统划分为操作系统层、基础框架层、应用框架层、数据层和表示层。通过插件技术将系统表现层和业务逻辑层分离，设计了插件引擎和宿主程序，构建了集信息提取、动态监测、环境评价、数据入库、数据查询和成果制图为核心功能的插件框架，其轻巧的宿主程序和灵活的插件方式确保了应用程序的高聚合低耦合。采用反射机制，实现了插件对象动态加载与实例化，是信息系统具体功能的呈现和扩展。
- 实证应用：以准格尔研究区为例，基于插件式应用系统执行矿山地质环境动态遥感监测和地质环境综合评价，形象直观地揭示了研究区矿山地质环境时空演变趋势和质量优劣程度，为矿产资源利用和生态环境治理提供基础信息和决策服务支撑。

import arcpy
import numpy as np
from osgeo import gdal

# 读取遥感影像数据
def read_raster(file_path):
    dataset = gdal.Open(file_path)
    band = dataset.GetRasterBand(1)
    array = band.ReadAsArray()
    return array

# 计算变化度
def calculate_change_degree(initial_array, final_array):
    change_array = final_array - initial_array
    change_degree = np.abs(change_array).sum() / initial_array.size
    return change_degree

# 构建转移矩阵
def build_transition_matrix(initial_array, final_array):
    unique_values = np.unique(np.concatenate((initial_array, final_array)))
    transition_matrix = np.zeros((len(unique_values), len(unique_values)))
    for i, value1 in enumerate(unique_values):
        for j, value2 in enumerate(unique_values):
            transition_matrix[i, j] = np.sum((initial_array == value1) & (final_array == value2))
    return transition_matrix

# 综合评价
def comprehensive_evaluation(change_degree, transition_matrix):
    # 权重设置
    weights = {'change_degree': 0.4, 'transition_matrix': 0.6}
    
    # 计算综合评分
    score = weights['change_degree'] * change_degree + weights['transition_matrix'] * np.sum(transition_matrix)
    return score

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 读取基期和末期遥感影像数据
    initial_raster = read_raster("path/to/initial_raster.tif")
    final_raster = read_raster("path/to/final_raster.tif")
    
    # 计算变化度
    change_degree = calculate_change_degree(initial_raster, final_raster)
    print(f"Change Degree: {change_degree}")
    
    # 构建转移矩阵
    transition_matrix = build_transition_matrix(initial_raster, final_raster)
    print(f"Transition Matrix:\n{transition_matrix}")
    
    # 综合评价
    evaluation_score = comprehensive_evaluation(change_degree, transition_matrix)
    print(f"Comprehensive Evaluation Score: {evaluation_score}")
    
    # 将结果保存到GIS数据库
    arcpy.env.workspace = "path/to/geodatabase.gdb"
    arcpy.CreateFeatureclass_management(arcpy.env.workspace, "EvaluationResults", "POINT")
    arcpy.AddField_management("EvaluationResults", "Score", "DOUBLE")
    
    cursor = arcpy.da.InsertCursor("EvaluationResults", ["SHAPE@", "Score"])
    point = arcpy.Point(0, 0)  # 示例点坐标
    cursor.insertRow([point, evaluation_score])
    del cursor

矿山地质环境动态监测的遥感与GIS应用毕业论文【附数据】

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