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遥感技术在生态环境监测中的应用研究
（2）湿度指标监测
本部分利用 ENVI5.3 软件的 Band.Math 模块，对 2016 年 -2019 年四期遥感影像的湿
度指数（WET）进行指数计算，并对整个井田、沉陷区、对照区分别进行数据统计工作，
统计结果见表 5-4、图 5-18。
表.5-4 矿区湿度指数统计表
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 0.7973 \ 0.8225 \ 0.8063 \
2017 年 0.8389 5.22 0.8626 4.87 0.8527 5.76
2018 年 0.8989 7.15 0.9172 6.34 0.9117 6.93
2019 年 0.8625 -4.05 0.8754 -4.56 0.8723 -4.33
图 5-18 矿区湿度指标变化示意图
通过表 5-4 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
先上升后降，2019 年相比 2016 年，总体呈上升趋势，上升了 8.18 个百分点；沉陷区各年
份的湿度指标均值皆大于井田区域，说明沉陷区地表水分较多，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 年上升了 6.43 个百分点，上升程度
小于井田区域；对于对照区，各年份的湿度指标均值皆大于井田区域，却小于沉陷区，变
化趋势与二者相近，而2019年相比2016年上升了8.19个百分点，上升幅度和井田几乎一致，
而沉陷区 2019 年相比 2016 年的上升率略低于井田和对照区。
通过图 5-14 对矿区各区湿度指标的变化趋势图，我们可以看出井田、沉陷区和对照
区的变化趋势几乎一致，而沉陷区在各个年份的湿度均大于井田和对照区，这可能受到了
开采沉陷导致地下水变化的影响，但沉陷区整体变化趋势没有异常情况出现。综上，在该
年度内进行的开采活动导致的沉陷对矿区可能存在一定程度引起湿度增大的现象，但影响
程度较弱。
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