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摘要
利用低空无人机航拍影像进行建模叠加可高效获取矿区地表沉陷信息，但植被覆盖和航测系统性误差往往会导致沉陷模型的噪声过大，制约了航测技术在矿区沉陷监测中的实际应用。为此，以陕北某矿采煤沉陷区为试验场地，利用低空无人机航拍影像数据构建初始沉陷模型。在选取非沉陷区样本分析植被、道路、沙地等主要地物对沉陷建模精度影响的基础上，利用可见光波段差异植被指数(VDVI)从初始沉陷模型中剔除对沉陷模型精度影响较大的植被覆盖区沉陷数据，再结合高斯卷积核与数字高程模型插值算法拟合植被区域沉陷信息，生成剔除植被影响的地表沉陷模型。进一步以非沉陷区下沉量应为零作为先验条件，通过统计非沉陷区域的误差分布特征，从中提取沉陷模型中潜在的系统误差，并以统计样区与控制点的距离作为权重，分析系统误差传播规律，对沉陷模型施加系统误差改正。通过与实测数据对比表明，经植被剔除后的沉陷模型精度得到显著改善；经系统误差改正后，沉陷模型主断面下沉曲线与实测数据更加吻合。研究结果表明：在剔除噪声并改正系统性误差影响后的无人机影像建模方法能够满足西部低植被覆盖区大范围、高强度采煤地表沉陷监测的基本要求，为无人机遥感技术用于西部矿区采煤沉陷的高效监测与精细建模提供了可行方案。
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