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目前,高分辨率的无人机遥感影像已经应用到了很多领域,其中也在矿区的快速动态监测方面得到广泛的应用。利用无人机低空摄影测量技术对矿区的地物地形进行监测,所需的作业时间短且精度高[11。本文利用无人机低空摄影测量技术采集淮南某矿区原始影像,同时对原始影像进行预处理,对生成的无人机正射影像进行信息的提取,将2017年淮南某矿区的各地物面积统计出来,同时利用Landsat8多光谱遥感数据,采用归一化水体指数(NDWI)对同一范围矿区内的水域进行提取,利用Landsat8多光谱遥感数据提取出近五年的沉陷区水域面积,通过对统计数据的分析可知,沉陷区的水域面积从2013年开始呈增加的趋势,2013年至2014年的年增长率为1.07;2014年至2015年的年增长率为0.06;2015年至2016年的年增长率为1.13;2016年至2017年的年增长率为0.15;其中2015年至2016年的年增长率最大,沉陷区的水域面积增大了 1.9521km2。从而实现矿区沉陷水域面积变化情况动态监测。无人机正射影像具有更加丰富的地物信息,如颜色、纹理、几何等,但是无人机正射影像波段数较少。因此本文应用面向对象的分类方法[2],对无人机预处理生成的正射影像采用人机交互式解译[3]。通过对分类方法有效的利用,将无人机正射影像定量分类且获得较高的解译精度[4]。实验中选取淮南市某矿区作为研究区域,应用SKYLAND-DF150固定翼无人机获取单张影像数据,采用武汉航天远景软件对获取的单张影像数据进行预处理,生成矿区的正射影像图DOM及数字高程模型。继续应用Ecognition、ArcGIS等软件进行影像的分类工作。并且利用MATLAB软件对影像数据进行分析整理。将分析所得的数据作为影像分割、分类的依据。主要研究成果如下:1)应用SKYLAND-DF150固定翼无人机获取矿区的单张影像数据,运用EPT、Agisoft Photoscan软件进行原始单张影像数据的预处理,空中三角测量加密控制点工作在HAT软件中进行[5],并且使用EPT软件将处理得到的中心投影的影像纠正为正射投影的影像图。2)针对遥感影像分割后对象内同质性、对象间相异的特性,使用eCognition软件对上述处理的正射影像进行分割,将分割的矢量数据导入ArcGIS中,结合分割质量评价公式,运用MATLAB数据处理软件对数据进行分析,寻求不同地物合适的分割尺度。3)使用eCognition软件对分割的对象选择某类地物具有代表性的样本,将选择的样本矢量数据导入ArcGIS中,生成MATLAB软件可以打开的文件形式,利用特征库优选公式,计算出适合的特征和阈值。4)运用上述优选出的特征,对无人机影像进行第一阶段的分类,对于容易出现混淆且不易分离的地物类别采用第二阶段的监督分类。5)采用归一化水体指数法提取出Landsat8影像数据的水域面积,利用Landsat8多光谱遥感数据提取出近五年的沉陷区水域面积,分别计算出年增长率,实现矿区水域面积变化情况动态监测。图[36]表[22]参[62]