摘要
本发明涉及地质开采技术领域,具体涉及一种基于遥感长时序的植被扰动动态检测系统及方法,包括以下步骤:将地表沉陷数学模型输出的矿区地表沉陷数据,矿区干旱指数,以及矿区气象数据作为植被扰动特征,利用机器学习模型建立地表沉陷对植被生物量的统计关系模型;基于地表沉陷对植被生物量的统计关系模型,量化地表下沉对植被生长的扰动阀值,并识别引发最大生态扰动的时空窗口。本发明通过卫星遥感的长时序持续监测,揭示地表形变、土壤水分、植被生物量之间的时空变异规律,构建了植被生物量动态预计模型,实现了地下开采过程中对作物生物量的实时监测与预计,分析出了地下开采动态扰动所产生的系列环境效应。
技术关键词
高光谱遥感影像
动态检测方法
植被
机器学习模型
数学模型参数
动态检测系统
指数
纹理特征
时序
矿区地表
概率积分法
关系
标识符
气象设备
地质开采技术
数据处理单元