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矿山修复方法与流程

1015   编辑:中冶有色网   来源:内蒙古蒙草生命共同体大数据有限公司;内蒙古蒙草生态环境(集团)股份有限公司  
2023-09-25 14:47:32
本发明属于环境修复技术领域,特别是涉及一种矿山修复方法。 背景技术: 伴随着经济发展的需要,不断进行采矿,采矿后的矿山没有植被生长,导致水土流失、泥石流等灾害,如何能够绿化矿山,防止水土流失也成为继续解决的问题。 当今的生态修复区划大部分是根据长期从事相关工作的专家经验,按照大体的地形、植被范围粗略的划分不同的植物适宜生长的区域。事实是,在普遍的生态修复区划图中还会有零散的耕地、林地、草地、盐碱地、矿山等土地利用类型之分,而将同一种生态修复方案施加到这些不同利用类型的土地上必然是不合理的。且大部分生态修复的方案只考虑植物能否在区域内生长,而没有考虑这些植物是否符合当地的生态功能,如水源涵养功能、水土保持功能、防风固沙功能等。 综上所述,现有技术中存在以上问题。 技术实现要素: 针对现有技术的缺陷,本发明主要解决的技术问题是提供一种 矿山修复方法,能够解决矿山修复区域划分不精确的问题。 为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是提供一种矿山修复方法,该方法包括: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; 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; 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,在所述修复措施中,选择符合相应生态功能的植物。 具体的,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。 具体的,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。 具体的,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。 具体的,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。 具体的,所述目标区域坡度范围分布图的生成包括:获得目标区域矢量边界图,生成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,
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“矿山修复方法与流程” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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