综合机载LiDAR与高分影像的煤矿区典型地物提取方法

综合利用LiDAR点云数据与WorldView-2高空间分辨率遥感影像,采用面向对象分类的矿区地表覆盖信息提取方法,利用nDSM高度阈值区分候选分割对象,构建了基于决策树分类器的矿区典型地物提取模型,在此基础上将图像光谱信息、DSM数据和地形参数等多源数据进行了融合,提取了出矸石堆、煤堆等典型煤矿区地物要素及植被、道路、水体等地表覆被要素信息。     

基于LiDAR的煤矿地表沉陷监测方法研究

传统的矿区地表变形监测获取数据量少、监测周期长、效率不高;结合LiDAR及RTK技术应用到煤矿区地表沉陷监测工作中,进行外业数据采集与内业数据处理,对得到的点云数据和生成的DEM进行煤矿区沉降变形分析,并以贵州某煤矿区为例进行了地表沉陷监测试验,满足精度要求,验证了该方法的可行性。     

Visual Basic程序设计在计算煤岩层产状中的利用

通过推导相关公式,得出煤矿井下由巷道掘进方向视倾角和迎头断面视倾角计算煤岩层真倾向与真倾角的方法,并通过Visual Basic编程实现由两向视倾角计算真倾角与倾向的应用程序,为煤矿地质人员测量与计算井下煤岩层产状提供方便.     

云南宣威煤矿开发遥感调查研究

以2010年获取的WorldView -2遥感图像为主要数据源,以GIS平台为支撑,对云南宣威市(羊场、东山、海岱、田坝)煤矿矿山进行调查;结合野外实地查证及研究区矿权数据和地质资料,系统建立了煤矿矿山遥感解译标志,对矿山开采情况进行解译.结果表明,研究区内煤矿矿山硐口分布明显受含煤地层及断层限制,硐口越界现象较为普遍.建议矿政管理部门充分考虑矿区地形、地质条件,针对硐口越界矿山,变更采矿权范围,促进矿业秩序全面好转.     

基于ArcEngine的煤与瓦斯突出预测模型实现

煤与瓦斯突出作为一种在煤矿生产中最为常见的自然灾害之一,直接威胁着生产者的安全.所以有效地对煤与瓦斯突出区域进行预测是提高煤矿安全生产水平的一个前提.本文利用主流的ArcEngine组件实现一个概念模型,通过对矿井采集的相关数据进行插值分析和多因子叠加,完成对危险区域的预测,提高了预测的准确度和可视化效果.     

煤矿测量信息管理系统的开发与研究

煤矿测量信息管理系统的开发与研究杜明清谢拂晓（鹤壁矿务局四矿４５８０００）随着计算机在煤矿测量领域的普及,缺少方便实用的测量软件一直是计算机在测量领域推广应用的瓶颈。为此我们对煤矿常用的导线测量计算、导线误差预计、落地煤量计算、测量业务保安、坐标正反...     

基于国产高分辨率遥感影像的农村生活垃圾监测与核查整治

针对当前农村生活垃圾堆放点分布零散、位置隐蔽等特点,传统调查工作量大、工作周期较长等问题,本文基于国产高分辨率卫星遥感影像,快速、准确获取了全省102个涉农县（市、区）200 m2以上非正规垃圾堆放点位、数量、规模和分布情况。通过两期卫星监测核查与整治,结果表明：农村生活垃圾数量从2021年第四季度的4 164个减少至2022年第二季度的1 150个,总体下降72%,乱堆乱放现象得到有效遏制,同时验证卫星遥感技术在开展垃圾监测方面的可行性。     

高时间跨度地类变迁与压占恢复遥感分析

以宣下矿区为研究区,基于1972年、2003年、2013年、2018年4期地类数据,利用遥感技术分析了整个矿区在建矿前、生产中、闭坑后的地类变迁情况以及高时间跨度上的地类流量变化。结果表明,1972年研究区开展了大规模煤矿建设和开采活动,城乡居民与工业用地快速扩展,占用了大量耕地。分析土地的破坏与占用面积以及地貌类型发现,研究区矿山及其相关用地压占土地资源较多,破坏了地形地貌与生态环境,影响程度严重。     

基于多尺度分割的煤矿区典型地物遥感信息提取

根据煤矿区典型地物类型的特点,研究遥感影像信息提取时面向对象分类方法的最优分割尺度问题。试验结果表明:在适于不同地物提取的最优分割尺度下,充分利用煤矿区影像对象的光谱、形状、纹理以及类间相关等特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取出煤矿区地物信息,与最大似然分类法相比,能够较好地消除"椒盐现象",其总体分类精度可提高26.2%。     

黑龙江省矿集区尾矿库遥感监测与分析

尾矿库是一个具有高势能的人造泥石流危险源,存在溃坝危险,一旦失事,容易造成重大或特大事故。尾矿库不仅占据了大量的土地资源、破坏土地植被,给环境安全带来隐患,同时尾矿中含有的各种重金属矿物和毒性物质经过淋滤和渗透,会严重污染尾矿库周边和下游的生态环境。为实现对尾矿库的遥感监测与分析,以黑龙江省重点矿集区尾矿库为研究对象,利用高分辨率遥感图像建立准确的遥感解译标志,对尾矿库进行遥感解译;利用GIS软件提取尾矿库的相关信息,摸清现有尾矿的基本类型、堆存数量、地理位置和有害因素等;同时了解和掌握尾矿堆放区的环境地质情况和生态状况,以期为尾矿库的监督和管理提供科学依据。     

煤炭储量分级的不确定性及其度量

传统的煤炭储量分级方法人为地根据地质条件和煤层条件确定级别,存在较大的不确定性.本文对传统储量分级过程中的不确定性进行分析,基于钻孔分布的空间邻近关系,构建了控制程度误差指数来度量分级的不确定性,从而更科学地划分储量级别,并以吕家坨煤矿为研究区进行验证,结果表明这种方法更趋合理.     

An approach of surface coal fire detection from ASTER and Landsat-8 thermal data: Jharia coal field,India

Radiant temperature images from thermal remote sensing sensors are used to delineate surface coal fires, by deriving a cut-off temperature to separate coal-fire from non-fire pixels. Temperature contrast of coal fire and background elements (rocks and vegetation etc.) controls this cut-off temperature. This contrast varies across the coal field, as it is influenced by variability of associated rock types, proportion of vegetation cover and intensity of coal fires etc. We have delineated coal fires from background, based on separation in data clusters in maximum v/s mean radiant temperature (13th band of ASTER and 10th band of Landsat-8) scatter-plot, derived using randomly distributed homogeneous pixel-blocks (9 × 9 pixels for ASTER and 27 × 27 pixels for Landsat-8), covering the entire coal bearing geological formation. It is seen that, for both the datasets, overall temperature variability of background and fires can be addressed using this regional cut-off. However, the summer time ASTER data could not delineate fire pixels for one specific mine (Bhulanbararee) as opposed to the winter time Landsat-8 data. The contrast of radiant temperature of fire and background terrain elements, specific to this mine, is different from the regional contrast of fire and background, during summer. This is due to the higher solar heating of background rocky outcrops, thus, reducing their temperature contrast with fire. The specific cut-off temperature determined for this mine, to extract this fire, differs from the regional cut-off. This is derived by reducing the pixel-block size of the temperature data. It is seen that, summer-time ASTER image is useful for fire detection but required additional processing to determine a local threshold, along with the regional threshold to capture all the fires. However, the winter Landsat-8 data was better for fire detection with a regional threshold.     

煤矿巷道自动生成模块的研究与开发

通过对煤矿巷道编码的研究,抽象出巷道的拓扑关系,在分析了煤矿巷道中线算法的基础上,基于SuperMaP Objects和C平台开发出适用于煤矿巷道自动生成的模块,通过本模块,煤矿设计人员只需要输入必要的参数,就可以自动绘制出相应的巷道图,大大减少巷道成图的过程,并提高了精度。     

基于WebGIS的煤炭销售系统设计与应用

为推进煤炭企业的现代化管理,实现煤炭销售管理的规范化、自动化、高效化,本文提出了基于Web-GIS的煤炭销售管理系统,系统采用Browser/Server模式设计,应用数据挖掘的算法处理数据,得到煤炭销售数据的评估和预测,从而为领导决策服务。该系统完成了合同管理、称重管理等多个模块,在实际应用中效果显著。     

煤矿开采岩层与地表变形数值模拟分析

岩层与地表变形研究是一个综合性的课题,涉及多个领域的专业知识。我国煤矿对覆岩破坏与地表沉降进行研究的很多,而对中间岩层的变形进行分析的还比较少。本文运用FLAC3D分别对3上、3下煤开采岩层与地表变形情况进行模拟计算,并用MATLAB软件对地表与中间岩层的变形规律进行分析,经误差分析,最终确定了地表与内部岩层变形的最佳拟合函数。     

煤矿开采沉陷自动化监测系统设计与实现

文中以GNSS CORS技术、GIS技术、计算机网络通讯技术、移动PDA技术、现代测量数据处理技术、数据库技术、软件工程技术等为支撑,构建了煤矿开采沉陷自动监测系统。该系统软件由数据监控中心软件、矿山开采沉陷综合数据处理与分析系统软件包、实时数据采集终端系统软件等三大软件构成。该系统为矿区开采沉陷监测提供了一种高效的数据采集、数据处理和移动变形分析的自动化手段。     

深部开采保护煤柱的设计方法

为了减小或者完全避免地下开采对地表建筑物的有害影响,根据深部开采地表移动的实测数据,本文给出了地表移动和变形预计参数,利用概率积分法对地表任意点的下沉值进行计算,分析了建筑物受地下开采的影响程度,以此对矿区地表建筑物保护煤柱进行设计。研究表明,基于地表移动和变形预计理论的保护煤柱设计方法,对减少深部开采保护煤柱的压煤量、保护地表建筑物、实现地下煤炭开采的可持续发展具有一定的参考价值。     

煤矿三维地质与巷道建模方法研究及应用

煤层地质空间三维建模及空间分析方法的研究已成为助力数字矿山、智能矿山建设与发展的研究热点.论文将煤层与对其开采过程中常涉及的自然实体(如地层、断层)、人工实体(如巷道)等多种类型的三维实体及其所占有的三维空间定义为煤层地质空间.三维地质建模技术可以构建科学的地质空间的几何及拓扑,为地下资源分布与工程构筑物的直观可视化和资源开发决策提供保障.     

基于灰色系统的原煤回采成本预测分析

运用灰色预测理论结合VB编程,对煤炭回采成本中的各组成部分分别建立了预测模型,对平煤集团某煤矿的原煤回采成本进行了预测.经检验并与多项式回归方法及实际回采成本作对比,结果较为理想,使煤炭回采成本的预测更加符合实际,为煤炭回采成本的控制提供可靠的依据.     

Subsidence monitoring in coal area using time-series InSAR combining persistent scatterers and distributed scatterers

In coal mining areas, ground subsidence persistently happens, which produces serious environmental issues and affects the development of cities. To monitor the ground deformation due to coal mining, a modified time-series InSAR technique combining persistent scatterers (PSs) and distributed scatterers (DSs) is presented in this paper. In particular, DSs are efficiently identified using classified information and statistical characteristics. Furthermore, a two-scale network is introduced into traditional PSI to deal with PSs and DSs in a multi-layer framework by taking the advantage of the robust of PSs and the widely distribution of DSs. The proposed method is performed to investigate the subsidence of Huainan City, Anhui province (China), during 2012–2013 using 14 scenes of Radarsat-2 images. Experimental results show that the proposed method can ease the estimation complexity and significantly increase the spatial density of measurement points, which can provide more detailed deformation information. Result shows that there are obvious subsidence areas detected in the test site with subsidence velocity larger than 5 cm/year. The proposed method brings practical applications for non-urban area deformation monitoring.