Page 172 - 遥感技术在生态环境监测中的应用研究
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第五章 遥感技术在煤矿矿山地质环境监测中的应用研究
（四）煤矿沉陷区生态环境监测与影响研究
1. 评价指标监测
（1）绿度指标监测
本部分利用 ENVI5.3 软件的 Band Math 模块，对 2016 年 -2019 年四期遥感影像的归
一化植被指数（NDVI）进行指数计算，并对整个井田、沉陷区、对照区分别进行了数据
统计工作，统计结果见表 5-3、图 5-17。
表.5-3 矿区绿度指数统计表
井田 沉陷区 对照区
年份
平均值 变化率，% 平均值 变化率 平均值 变化率，%
2016 年 0.6373 \ 0.6587 \ 0.6626 \
2017 年 0.6678 4.79 0.6854 4.06 0.7031 6.11
2018 年 0.5685 -14.87 0.6190 -9.69 0.6255 -11.04
2019 年 0.6262 10.15 0.6567 6.09 0.6628 5.96
图 5-17 矿区绿度指标变化示意图
通过表 5-3 可以看出，从 2016 年到 2019 年，矿区井田区域的绿度特征的变化趋势为
先上升、再下降后上升，2019 年相比 2016 年，总体呈略微下降的趋势，下降了 1.74 个百
分点；沉陷区各年份的绿度指标均值皆大于井田区域，说明沉陷区的植被覆盖度略高，沉
陷区 2016 年到 2019 年绿度指标的变化率趋势与井田相符，2019 年相比 2016 年下降了 0.132
个百分点，下降程度小于井田区域；对于对照区，各年份的绿度指标均值皆大于井田区域
和沉陷区，变化趋势也与二者相近，而 2019 年相比 2016 年略微上升，上升了 0.03 个百分点。
通过图 5-13 对矿区各区绿度指标的变化趋势图，我们可以看出沉陷区和对照区的变
化趋势几乎一致，而井田区域再 2018 年的下降趋势略大，这是由于矿区西北部地区出现
的植被变差情况。综上，在该年度内进行的开采活动导致的沉陷对矿区的绿度指标影响程
度较弱或几乎不构成影响。
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