Page 174 - 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
（3）干度指标监测
本部分利用 ENVI5.3 软件的 Band.Math 模块，对 2016 年 -2019 年四期遥感影像的干
度指数（NDBSI）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 5-5、图 5-15。
表.5-5 矿区干度指数统计表
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 0.7571 \ 0.7288 \ 0.7300 \
2017 年 0.6013 -20.58 0.5727 -21.41 0.5549 -23.98
2018 年 0.4944 -17.78 0.4561 -20.37 0.4404 -20.63
2019 年 0.6026 21.89 0.5893 29.22 0.5559 26.23
通过表 5-5 可以看出，从 2016 年到 2019 年，矿区井田区域的干度特征的变化趋势为
先下降后上升，总体呈下降趋势，下降了 20.41 个百分点；沉陷区各年份的干指标均值皆
小于井田区域，说明沉陷区地面干燥情况比整个井田情况较好，且干度指标的变化趋势与
井田相符，2019 年相比 2016 年下降了 19.14，下降程度小于井田区域；对于对照区，变
化趋势与二者相近，而 2019 年相比 2016 年下降了 23.85 个百分点，下降幅度远大于井田
及沉陷区。
图 5-19 矿区干度指标变化示意图
通过图 5-19 对矿区各区干度指标的变化趋势图，我们可以看出在各个年份，井田区
域的干度指标均大于沉陷区和对照区，且沉陷区和对照区在 2016 年度、2017 年度到 2018
年度的变化趋势几乎相同，但 2019 年沉陷区的干度指标变化速率增加较快，说明区域内
干燥情况加剧，并且加剧程度明显高于对照区，这可能是由于开采沉陷引起的水土流失造
成的。综上，我们可以看出，在沉陷累积到一定程度时，可能造成区域干度增大、对生态
环境造成负面影响。
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