煤炭学报

作者：王静, 郭文兵, 陈志超, 白二虎,

关键词：采动影响, 地表沉陷, 植被长势, 冬小麦, UAV遥感, 生物量反演,

为了监测煤矿采动影响下耕地损毁范围和程度，探索地表沉陷与植被长势之间的响应关系，以河南新郑种植的冬小麦为研究对象，利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)激光雷达结合实时动态定位技术(Real-Time Kinematic, RTK)监测采煤沉陷情况，并验证地表高程与沉降数据的精度，基于UAV多光谱影像提取植被指数及纹理特征，采用皮尔逊相关性分析法筛选数据，结合田间同步实测生物量数据，构建决策树回归(DTR)、随机森林回归(RFR)以及支持向量回归(SVR)的生物量反演模型，通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型，以确定研究区冬小麦生物量的空间分布反演结果。结果表明：① 所选植被指数(VIs)与纹理特征(TFs)均与生物量显著相关，与单一变量相比，植被指数和纹理特征结合作为输入变量，模型估算精度最高，且采用SVR模型预测精度最高；② 研究区生物量在Ⅲ级(414～661 g/m2)和Ⅳ级(662～822 g/m2)的区域占整体的66.4%，表明大部分样本的生物量集中在中高范围，生物量低于414 g/m2的小麦区域占25.93%，说明植被长势受采动影响严重；③ 采动影响下从返青期到拔节期的下沉值与拔节期冬小麦生物量之间存在明显的负相关关系，即随着下沉值的增大，冬小麦生物量减小，在冬小麦返青期到拔节期下沉量大于2.1 m，生物量等级为Ⅰ级。研究结果为制定精确的土地复垦和生态修复策略提供了依据，为煤粮复合区耕地产能提升提供技术支撑。

来源：2025年第6期

《煤炭学报》期刊编辑部

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