煤炭学报

作者：王东, 尹立, 吴一鸣, 孟翔宇, 邢晓宇, 武国良, 朱振宇, 张鹏姣,

关键词：滑坡, 遥感, OpenCV, 累计差异度, 演化规律, 截断误差,

针对露天矿山高大边坡变形区滑坡演化过程难以定量描述的科学问题，图像数据具有多维信息的优势，基于边坡监测的时空无人机遥感图像数据，以图像像素所蕴含的边坡空间数据为切入点，驱动识别遥感图像的工程地质滑坡灾害演化信息，耦合OpenCV技术，采用逐时段对比图像相似度方法进行分析处理，提出累计差异度−时间(Cumulative Difference Degree-Time，CDD-T)概念，构建了累计差异度的滑坡演化描述方法，消除了现有的边坡监测系统空间数据处理过程中截断误差的影响，并以我国锡盟地区贺斯格乌拉南露天矿外排土场变形区为典型工程案例，定量描述了变形区的滑坡时空演化规律。研究结果表明：采用nn×nn精细化均匀分割方法，绘制分割区域的CDD-T演化曲线，分析得知滑坡区+985～+970 m坡顶范围和西南侧+970～+940 m水平范围为相对危险区域，结合精细化分区各时间点的CDD-T热图，定量表征了精细化区域滑坡时空演化规律，确定潜在滑坡力学机制为推动式；滑坡演化过程中，时空无人机遥感图像CDD-T曲线与对应区域的累计位移−时间曲线变化规律基本一致，两者的曲线斜率角度的最大相对差值为0.046，平均相对差值为0.006；83%的GNSS监测点所在区域CDD-T斜率大于监测点位移曲线斜率，由此证明图像累计差异度相较于累计位移更早识别滑坡风险。研发的遥感图像累计差异度计算方法可定量描述滑坡演化规律，为工程地质灾害防治研究开辟新途径。

来源：2026年第4期

《煤炭学报》期刊编辑部

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