1、最大值的预计：预计地表或覆岩内指定部位的下沉量、倾斜、水平移动最大值、变形最大值及其位置；2、主断面上的移动变形预计；预计地表层沿下沉盆地的走向、倾向主断面的移动及变形分布情况； 3、地表面任意点的移动与变形值的预计：预计地表面沿下沉盆地内任意点的下沉值、倾斜、扭曲、水平移动变形、曲率等； 4、岩体内任意点移动与变形值预计：预计受开采影响岩体内任意点的移动和变形值； 5、多工作面、多煤层开采时岩层及地表移动的预计：主要考虑到重复采动的影响。改变语序

1、预计地表或覆岩内指定部位的下沉量、倾斜、水平移动最大值、变形最大值及其位置的预计；
2、预计地表层沿下沉盆地的走向、倾向主断面的移动及变形分布情况的主断面上的移动变形预计；
3、预计地表面沿下沉盆地内任意点的下沉值、倾斜、扭曲、水平移动变形、曲率等地表面任意点的移动与变形值的预计；
4、预计受开采影响岩体内任意点的移动和变形值的岩体内任意点移动与变形值预计；
5、主要考虑到重复采动的影响的多工作面、多煤层开采时岩层及地表移动的预计。

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NDVi最大值数据计算绿地面积

要计算绿地面积，您需要了解地表覆盖类型的信息，并且需要对遥感图像进行数字处理。NDVI（归一化植被指数）是一种常用的遥感指数，用于估算植被覆盖度。您可以使用NDVI图像来确定绿地的分布情况。

计算绿地面积的步骤如下：

1. 获取一幅NDVI图像，并将其加载到计算机中。
2. 为了确定绿地面积，您需要确定 NDVI 最大值的阈值。可以通过查看 NDVI 图像的直方图来确定合适的阈值。通常，NDVI 最大值的阈值在 0.4 到 0.6 之间。
3. 在图像处理软件中，将 NDVI 图像转换为二进制图像，其中 NDVI 值大于阈值的像素设置为1，其他像素设置为0。
4. 使用形态学处理技术（如膨胀和腐蚀）来去除图像中的噪声和孔洞。
5. 对二值图像进行连通区域分析，以确定绿地的数量和面积。
6. 最后，将绿地的面积转换为所需的单位（如平方米或公顷）。

请注意，这个过程是比较复杂的，需要一定的遥感图像处理和计算机技能。如果您没有相关的专业知识，建议寻求专业人士的帮助。

以像素值为地表反射率的遥感图像为例，结合灰度重采样方法进行分析

在遥感图像处理中，灰度重采样方法是一种常用的几何校正方法，其目的是消除图像中存在的几何失真，从而实现像素值与地表反射率之间的准确对应。下面是以像素值为地表反射率的遥感图像为例，结合灰度重采样方法进行分析的步骤：

1. 读入遥感图像
在开始分析之前，首先需要读入遥感图像，通常使用Python中的OpenCV或者PIL库进行读取。

2. 显示原始图像
读入图像后，可以使用Matplotlib库将原始图像显示出来，以便进行观察和分析。

3. 进行几何校正
使用灰度重采样方法进行几何校正，消除图像中存在的几何失真。一般情况下，灰度重采样方法包括平移、旋转、缩放等操作，具体操作方式根据实际情况而定。

4. 进行像素值插值
在进行灰度重采样时，像素值会发生变化，因此需要进行插值处理，以保证像素值与地表反射率之间的对应关系不受影响。通常使用双线性插值或者双三次插值等方法进行像素值插值。

5. 显示校正后的图像
校正完成后，可以使用Matplotlib库将校正后的图像显示出来，以便进行下一步的分析和处理。

6. 进行遥感定量化分析
基于校正后的图像，可以进行遥感定量化分析，例如计算地表反射率、提取地物信息等。具体分析方法根据需求而定。

综上所述，以像素值为地表反射率的遥感图像为例，结合灰度重采样方法进行分析的步骤包括读入遥感图像、显示原始图像、进行几何校正、进行像素值插值、显示校正后的图像以及进行遥感定量化分析。