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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)

摘要：本发明公开了一种大范围大量异质露天煤矿开采扰动距离的自动化提取方法，方法步骤如下，步骤A计算研究区NDVI数据，并设置样区参数及研究方向，从而提取出空间轨迹序列，生成空间轨迹序列数据集；步骤B将空间轨迹输入到曲线概念模型函数中，获得空间轨迹序列的最佳拟合；步骤C通过F统计量评估最佳拟合结果与空间轨迹序列的差异，经过处理后获得开采扰动距离。与现有技术相比，本发明通过引入矿区数量多和异质性考量，拓展了研究对象的数量及煤矿的多样性分布特征，能够根据各煤矿的空间差异性分布特点，快速自动提取出开采扰动距离，克服了对于历史长时序高频次遥感影像数据的依赖性问题，显著降低数据的获取要求和数据处理的复杂性。

主权项：1.一种大范围大量异质露天煤矿开采扰动距离的自动化提取方法，其特征在于，方法步骤如下：步骤A，计算研究区NDVI数据，并以目标煤矿采场位置为中心设置样区参数及研究方向，从而提取出研究方向各个样区NDVI均值随距离变化的空间轨迹序列，生成空间轨迹序列数据集；步骤B，将空间轨迹输入到曲线概念模型函数中，函数模型通过不断迭代调整参数以获得空间轨迹序列的最佳拟合，曲线概念模型函数会输出最佳拟合的结果；根据煤矿空间上的分布类型与生态扰动效应进行组合，设置了负独立型曲线、负密集型曲线、正独立型曲线和正密集型曲线共四类曲线模型，并开发了符合四类曲线概念模型形状的函数模型；所述四类曲线概念模型的函数模型分别是，a.负独立型曲线概念模型负独立型曲线概念模型函数的四个分段的函数总体表达式，如下式所示 其中mi的值会反映了曲线拟合过程中附加因素的情况，有附加因素即为1，无为0，分别为四个分段的函数，具体的函数如公式3-6所示 其中，参数的角标n，s，r分别为内部因素、次临近煤矿、其他因素三个附加因素分段内的简称，角标的数字代表在分段内参数的序号，公式中的斜率k、截距b、常数c均为分段函数两端点的坐标计算所得；b.负密集型曲线概念模型负密集型曲线概念模型的四个分段的函数总体表达式如下式所示： 其中mi的值会反映了曲线拟合过程中附加因素的情况，有附加因素即为1，无为0，分别为四个分段的函数，具体的函数如公式8-11所示 参数的角标n，s，r分别为内部因素、次临近煤矿、其他因素三个附加因素分段内的简称，角标的数字代表在分段内参数的序号，公式中的斜率k、截距b、常数c均为分段函数两端点的坐标计算所得；c.正独立型曲线概念模型正独立型曲线概念模型的四个分段的函数总体表达式如下式所示： 其中mi的值会反映了曲线拟合过程中附加因素的情况，有附加因素即为1，无为0，分别为四个分段的函数，具体的函数如公式13-16所示 参数的角标n，s，r分别为内部因素、次临近煤矿、其他因素三个附加因素分段内的简称，角标的数字代表在分段内参数的序号，公式中的斜率k、截距b、常数c均为分段函数两端点的坐标计算所得；d.正密集型曲线概念模型正密集型曲线概念模型的四个分段的函数总体表达式如下式所示： 其中mi的值会反映了曲线拟合过程中附加因素的情况，有附加因素即为1，无为0，分别为四个分段的函数，具体的函数如公式18-21所示 参数的角标n，s，r分别为内部因素、次临近煤矿、其他因素三个附加因素分段内的简称，角标的数字代表在分段内参数的序号，公式中的斜率k、截距b、常数c均为分段函数两端点的坐标计算所得；步骤C，通过F统计量评估最佳拟合结果与空间轨迹序列的差异，并将最低的F统计量概率值poff对应的曲线模型作为最优的结果输出，输出的结果经过处理后获得开采扰动距离。

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