采煤沉陷水域水资源勘测技术应用研究——以淮南潘集矿区为例

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采煤沉陷水域水资源是研究沉陷水域环境和生态治理的关键要素之一,是矿区水生态治理的重要数据,沉陷水域水资源的快速勘测对水文、水资源经济和生态等领域具有重要意义。传统的船载声呐水资源勘测技术在浅水区域勘测效率低,工作量大,成本高。遥感水资源反演技术具有时效高,成本低等特点,是目前主要的水资源勘测补充技术。本文针对采煤沉陷水域水资源勘测技术展开研究,主要研究遥感水资源反演技术的适用性,利用Sentinel-2遥感数据和无人船实测水深数据,采用半理论半经验模型的方法,构建线性组合水深反演模型,选出精度最高的水深反演模型。利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对遥感水深反演模型进行拟合,并对遥感数据与无人船数据进行分类研究,最后采用无人机、无人船数据和遥感影像数据对淮南潘集矿区采煤沉陷水域进行水资源勘测,并分析水资源的具体应用。本文主要成果如下:(1)综合分析采煤沉陷水域的形成和水文地质条件,利用具有单波束回声探测系统和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的无人船对沉陷水域进行水深勘测。通过对无人船数据的处理得到遥感水深反演模型的参考水深值,无人船水深测量的精度为±1cm,该精度满足遥感水深反演的需要。该方法为类似水深条件和地表环境的采煤沉陷水域水深勘测提供了参考。(2)为研究适用于采煤沉陷水域的遥感水深反演模型,根据简化的光在水体中的传输原理,对实测水深数据和遥感数据进行相关性分析。分别构建单波段模型、多波段模型和对数比值模型,利用SVM算法对三种水深反演模型进行拟合。结果显示,遥感影像的绿色波段与实测水深数据的相关性最高(R=-0.771),该波段构建的单波段水深反演模型的拟合优度也是最高(R~2=0.614),三种水深反演模型中,多波段水深反演模型的拟合优度最高(R~2=0.669),利用检验组数据对三种模型进行精度评估,多波段水深反演模型的均方根误差和平均绝对误差最小,其数值分别为1.24m和1.01m;在SVM算法拟合的三种水深反演模型中,SVM多波段模型的水深反演精度最高,其检验组的拟合优度为0.759,均方根误差为1.07m,平均绝对误差0.77m;通过对不同水深范围(3m为间隔)的分段研究发现,六种水深反演模型均在3~6m水深段反演精度最高;在0~3m水深段,SVM算法对水深反演模型的精度提高较为明显,三种模型的均方根误差分别降低了32.36%、32.65%和1.33%。(3)为有效消除数据本身异常对模型构建的影响。本文采用基于联合X-Y共生矩阵法(Sample Set Partitioning based on joint X-Y distances,SPXY)和随机抽样法(Random Selection,RS)对遥感数据与实测水深数据进行训练组和检验组的分类,对比分析单波段模型、多波段模型和对数比值模型在分类方法选择、按比例分类和水深分层的反演精度。结果显示,对使用不同分类方法进行水深反演精度评价中,SPXY算法分类的多波段水深反演模型的拟合优度提高了0.012,均方根误差提高了0.03m,平均绝对误差提高了0.05m。在按比例分类的水深反演精度评价中,1:9的数据分类中出现了最高的水深反演精度,SPXY多波段水深反演模型的拟合优度提高了0.052,均方根误差提高了0.2m,平均绝对误差提高了0.16m,SPXY单波段反演模型和SPXY对数比值反演模型也有不同程度的精度提高。在水深分层的水深反演评价中,三种水深反演模型经SPXY算法分类后,各水深分层都有明显的提高。单波段和多波段模型在3~6m水深段精度最高,对数比值模型在6~9m水深段精度最高。基于SPXY算法的数据分类方法为遥感水深反演模型提供了新的数据处理流程,提高了遥感水深反演的精度。(4)为验证遥感反演水资源的适用性,分析采煤沉陷水域水资源的规划利用。本文对淮南潘集矿区周围沉陷水域水资源进行勘测研究,实验以无人机与无人船数据勘测的水资源为参考值,利用两个采煤沉陷水域的遥感数据和无人船数据构建两种水深反演模型,对比分析遥感水深反演精度。将两种遥感水深反演模型应用到潘集矿区10个采煤沉陷水域,解算出采煤沉陷水域的水资源,对遥感反演出的水资源进行精度评价。实验结果显示,两种遥感水深反演模型解算的水资源都与参考值差距较大。原因为遥感影像的高分辨率导致解算出采煤沉陷水域水资源变大,最后将采煤沉陷水域水资源按照用途进行分类,分析水资源为不同用途产生的经济效益,并对潘集矿区沉陷水域水资源利用进行规划设计。图[41]表[22]参[98]
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