[发明专利]一种矿山修复方法有效
申请号: | 201911400920.1 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111144353B | 公开(公告)日: | 2023-08-25 |
发明(设计)人: | 哈斯尔;高俊刚;王保林;孙广福;白耀华;景文;道力格亚;张全民;敖一杰 | 申请(专利权)人: | 内蒙古小草数字生态产业股份有限公司 |
主分类号: | G06Q50/26 | 分类号: | G06Q50/26;G06F16/29;G06V20/10;G06V20/17;G06V10/82 |
代理公司: | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人: | 苏利 |
地址: | 011599 内蒙古自治区呼和浩特市和林*** | 国省代码: | 内蒙古;15 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 矿山 修复 方法 | ||
1.一种矿山修复方法,其特征在于,包括:
步骤11,获取遥感数据并获得其解译结果,提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,并生成目标区域坡度范围分布图;
步骤12,在所述目标区域坡度范围分区图中,进行修复措施的赋值;所述修复措施包括工程措施和植物措施;
所述修复措施还包括将所述目标区域坡度范围分区图与全国生态功能区划矢量图进行空间叠加,获得目标区域矢量图,所述矢量图包含主导生态功能和矿山字段;根据所述目标区域矢量图,选择符合相应生态功能的植物。
2.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,其方法还包括:所述遥感数据包括无人机或立体相机或云相机获得的影像数据。
3.根据权利要求2所述的矿山修复方法,其特征在于:所述获取遥感数据并获得其解译结果包括:建立机器学习模型,经机器学习模型的深度学习,通过图像分析、建立解译标志、变化信息提取、内业预处理中的一种或多种方式的结合来解译遥感数据,并提取矿山斑块作为矿山待修复区域。
4.根据权利要求2所述的矿山修复方法,其特征在于:还包括:对所述遥感数据预处理,具体包括:图像融合、几何校正、颜色调配、增强处理中的一种或多种。
5.根据权利要求1矿山修复方法,其特征在于:所属提取矿山斑块作为矿山待修复的区域,包括:通过差值法或计算机监督分类法,判断变化信息,进一步采用人机交互解释方法对所述变化信息综合分析并进行解译辨识后提取矿山斑块。
6.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,所述目标区域坡度范围分布图的生成包括:获取目标区域坡度值的分布栅格图,对所述坡度值的分布栅格图进行重分类,生成目标区域坡度范围分布图。
7.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,获得的目标区域矢量图,具体包括:将所述目标区域坡度范围分区图与权生态功能区划矢量图进行空间叠加,删除目标区域之外的部分,获得目标区域矢量图,所述目标区域矢量图包含主导生态功能和矿山字段的矢量图。
8.根据权利要求7所述的矿山修复方法,其特征在于,所述空间叠加不仅包括空间关系的比较,也包括属性关系的比较。
9.根据权利要求1所述的矿山修复方法,其特征在于,结合水源涵养、水土保持、防风固沙中一种或几种因素,选择相应生态功能的植物。
10.根据权利要求6所述的矿山修复方法,其特征在于,所述目标区域坡度范围分布图的范围为小于15°,15°到45°之间以及大于45°三个坡度范围。
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