矿山开采引发地面沉降、地面塌陷、滑坡、崩塌、地裂缝等不同类型的地面灾害,使矿区居民地、建构筑物、水资源、土地资源等受到不同程度的破坏和影响,严重制约着矿区的生态环境和可持续发展。近年来,高分辨率对地观测技术飞速发展,已在矿区土地利用、环境和地质灾害监测管理等方面发挥了越来越重要的作用。研究矿山地表沉陷区内典型塌陷目标在高分辨率遥感影像上的几何、纹理、光谱、上下文等影像特征,实现矿山地表沉陷区场景中典型塌陷目标的检测和识别,有助于矿区地表沉陷区的场景理解,对矿山地表沉陷区的地质灾害监测调查以及恢复治理工作具有一定的参考价值。归纳了矿山地表沉陷区内由采煤沉陷引发的典型地表现象,主要包括不同规模和形态的塌陷、地裂缝、崩塌和滑坡等地面灾害,以及居民点搬迁或分布异常、植被退化或植被类型发生改变、土地退化等地表变化,并对其在高分辨率遥感影像上的影像特征进行描述。选取山西省朔州市平朔矿区井工一矿塌陷区为研究区域,通过实地调查获取现场信息,对典型塌陷目标特征进行描述,在该区域无人机遥感影像上对该塌陷区内的地裂缝、塌陷槽、塌陷坑和崩塌等塌陷类型进行解译和分析。应用研究区的无人机遥感影像,分别选取地裂缝、槽形塌陷、不同大小的塌陷坑、崩塌、道路污染以及采煤沉陷复垦区的影像样本,对其灰度统计量和颜色直方图等颜色特征和长宽比、紧凑度、矩形度和形状指数等形状特征进行提取分析。组合霍夫变换、阴影检测和Harris角点检测方法,实现塌陷区典型塌陷目标的检测。该组合方法首先采用霍夫变换的方法对塌陷坑和槽形塌陷区的边缘形状曲线进行检测,然后采用阴影检测方法对其内部区域进行提取,再采用Harris角点检测方法在图像中定位局部特征点,并对提取出的特征点分布进行分析。结果表明,该组合方法对塌陷坑和槽形塌陷区域的目标检测具有较好的应用效果。但该组合方法也有一定的局限性,对于采煤沉陷区不同边缘形状塌陷目标,需要建立不同的形状检测模板,对塌陷目标内部区域的提取也只有当太阳高度角较小且塌陷的形成时间较短时,检测效果更好。将论文用到的图像特征提取算法进行打包整理,并添加其他算法,开发图像特征提取软件。该图像特征提取软件的功能主要包括颜色统计量特征提取、颜色直方图、LBP纹理特征提取、Harris角点检测、阴影检测、FAST特征提取、SURF特征提取、霍夫直线检测、霍夫圆检测、Canny边缘检测、Sobel边缘检测、高斯拉普拉斯(LOG)边缘检测和Prewitt边缘检测。