基于高分遥感影像的露天矿区土地利用动态监测——以平朔矿区为例

煤炭能源是我国能源体系的重要组成部分，煤炭的露天开采相较于井工开采对周边环境影响更加深远。平朔矿区是我国早期开发的露天矿区，主要采用边修复边开采的露天开采模式，导致矿区内部土地利用变化较快，亟需高效、准确提取各类地物类型及监测其生态恢复情况。以多期高分辨率影像为数据基础，通过多尺度分割和机器学习的面向对象分类方法，提取了研究区2013～2020年的土地利用信息，并进一步分析了平朔露天矿区的土地利用动态变化情况。结果表明：2013～2020年，矿区逐年向东迁移，矿区面积减少7.84 km²，农田面积减少36.08 km²，林地和草地面积增加64.77 km²，水体、排土场、矿区面积减少低于10 km²。研究区内土地利用面积变化分析结果表明，绿色矿山建设效果显著。结合平朔煤矿绿色发展政策，本研究将为绿色矿山建设评价提供方法和数据支撑。