SAR与光学影像在煤矿信息解译的互补应用研究

"SAR与光学影像在煤矿信息解译中的应用" 本文主要探讨了如何利用合成孔径雷达（SAR）和光学影像技术在煤矿信息提取和解译方面的应用。研究者赵静和武文波选取SAR和SPOT5影像作为数据源，通过深入分析矿区目标的成像特性，旨在提升遥感图像解析的准确性和效率。 在方法上，首先进行了必要的几何校正等预处理步骤，以确保图像的精度。接着，他们采用了阈值分割技术，这是一种常见的图像处理方法，用于将图像分割成不同的区域或对象，以便于后续分析。形态学滤波则被用来消除噪声，增强图像的清晰度，这对于识别像煤矿中的露天采场、大型车辆这样的复杂目标至关重要。此外，他们还利用特征融合策略，结合SAR和SPOT5影像的不同优势，构建了一种互补模式的信息提取方法。这种方法能够提取到更丰富的特征信息，从而提高解译的准确性。 通过对比分析SAR、SPOT5单个影像以及融合后的影像解译效果，研究发现，该方法能有效地识别和解译矿区的多种典型地物，包括露天采场、大型车辆、矿山道路网、复垦区、排土场、管线以及建筑物等。这些地物的准确识别对于煤矿的安全监测、资源管理以及环境评估具有重要意义。 该研究受到辽宁省创新团队计划和中国地质调查局矿山遥感调查与监测项目的资助，作者赵静是硕士研究生，专注于遥感影像信息提取、解译和重建领域的研究。研究成果表明，结合SAR和光学影像的解译方法在煤矿监测中具有实际的应用价值和指导作用，为今后的矿山遥感应用提供了新的思路和技术支持。 关键词：合成孔径雷达（SAR）、SPOT、高空间分辨率、融合、典型地物、信息提取、解译、煤矿。中图分类号：P627，文献标志码：A。