一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统。

背景技术

在矿区煤矿开采的过程中，由于开采操作不当等原因，煤矿开采区周围的岩体原有应力容易遭受破坏，当破坏到达一定程度时，岩层和地表会出现明显的连续性的变动、变形以及非连续性的破坏，即矿区地面塌陷，所以需要对矿区的地面进行监测。

矿区地面塌陷会对矿区周围的农业生产和生态环境带来极大危害，也可能导致人员伤亡和基础设施的损坏，为了减少人员伤亡、以及对矿区塌陷产生的危害进行预防，所以需要对矿区地面塌陷情况进行识别，现有的方法对待测定矿区进行激光雷达扫描，获取矿区的激光雷达的云数据，对激光雷达的云数据进行两次滤波，之后将选取的参照区以及参照区域云数据导出，获取参照区的点集组，将点集组中分为多组点集，利用自然邻域法插值工具获取各组点集的差值栅格图，依据这些差值栅格图得到待测定矿区的差值栅格图，通过差值栅格图实现对矿区采煤塌陷盆地的测定，但是这种方法是对整体的待定矿区进行差值栅格图的获取，由于矿区有矿柱、矿房和巷道等不同结构的区域，所以不同区域的矿区信息之间有较大差异，若对不同区域的矿区信息采用相同的方法获取差值栅格图，可能会造成整体的待测定矿区的差值栅格图不准确，进而使最终获取的矿区采煤塌陷盆地的塌陷数据不精确，因此需要一种对矿区的地球表面图像进行数据处理进而实现对矿区地面塌陷进行检测的系统。

发明内容

为了解决矿区塌陷数据不精确的问题，本发明的目的在于提供一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统，该系统包括：

图像数据预处理模块，用于获取监测矿区的高程图和变形速率图；根据高程图中像素点的像素值获取差值高程图；通过分割阈值将差值高程图中的像素点划分为矿柱像素点和塌陷像素点；根据矿柱像素点和塌陷像素点获取高程图的矿柱子区域以及变形速率图中的矿柱区和塌陷区；

图像数据分析模块，用于将所述高程图中的矿柱子区域划分为至少两个类别，获取每个类别内矿柱子区域的面积极差；结合矿柱子区域的数量和每个类别的所述面积极差获取矿柱分布显著值；对每个矿柱子区域进行直线检测得到至少两条目标直线，基于每个矿柱子区域的边缘像素点和所述目标直线获取矿柱矩形显著值；结合所述矿柱分布显著值与所述矿柱矩形显著值得到矿柱显著值；

矿区塌陷检测模块，用于分别对所述变形速率图中的矿柱区和塌陷区内的像素点进行聚类，对应得到矿柱簇和塌陷簇；结合矿柱区的面积、塌陷区的面积、矿柱簇、塌陷簇和所述矿柱显著值获取波状地面塌陷显著值；基于所述波状地面塌陷显著值确定监测矿区的地面塌陷情况。

进一步地，所述图像数据预处理模块中根据高程图中像素点的像素值获取差值高程图包括：

选取高程图中所有像素点的像素值中的最小值作为最小像素值，计算高程图中每个像素点的像素值与最小像素值之间的差值作为对应像素点的像素差值，将高程图每个像素点的像素差值分别作为差值高程图中对应像素点的像素值，得到差值高程图。

进一步地，所述图像数据预处理模块中根据矿柱像素点和塌陷像素点获取高程图的矿柱子区域以及变形速率图中的矿柱区和塌陷区包括：

获取差值高程图的各个矿柱像素点在高程图中对应位置的像素点作为第一像素点，将第一像素点组成的区域作为高程图的矿柱子区域；分别获取差值高程图的矿柱像素点和塌陷像素点在变形速率图中对应位置的像素点作为第二像素点和第三像素点，将第二像素点组成的区域作为变形速率图的矿柱子区域，将变形速率图中所有矿柱子区域组成的区域作为变形速率图中的矿柱区，将第三像素点组成的区域作为变形速率图的塌陷区。

进一步地，所述图像数据分析模块中将所述高程图中的矿柱子区域划分为至少两个类别包括：

统计高程图中每个矿柱子区域内像素点的数量作为对应矿柱子区域的面积，将矿柱子区域的面积作为对应矿柱子区域内每个像素点的数值，根据像素点的数值对所有矿柱子区域内的所有像素点进行聚类，得到至少两个类别，取任意一个类别作为参考类别，当参考类别中包含任意一个矿柱子区域内的所有像素点时，将对应矿柱子区域划分至参考类别，当参考类别中存在任意一个矿柱子区域内的部分像素点时，将对应矿柱子区域作为孤立矿柱子区域。

进一步地，所述图像数据分析模块中结合矿柱子区域的数量和每个类别的所述面积极差获取矿柱分布显著值包括：

统计孤立矿柱子区域的数量作为第一数量，计算所有类别中矿柱子区域的面积极差的总和作为极差和，统计类别的数量，将类别的数量作为第一分子、第一数量与极差和的乘积作为第一分母得到的第一比值作为矿柱分布显著值。

进一步地，所述图像数据分析模块中基于每个矿柱子区域的边缘像素点和所述目标直线获取矿柱矩形显著值包括：

取任意一个矿柱子区域作为示例矿柱子区域，取示例矿柱子区域的最小外接矩形，从示例矿柱子区域的边缘像素点中分别选取与最小外接矩形的四个角距离最近的边缘像素点作为目标边缘像素点，将相邻的两个目标边缘像素点之间的边缘像素点作为一个集合，分别对每个集合内的边缘像素点进行直线拟合得到示例矿柱子区域内对应集合的拟合优度；

设置直线系数和常数系数，统计示例矿柱子区域中目标直线的数量作为第二数量，将第二数量与直线系数的差值的绝对值作为数量差值，将示例矿柱子区域内每个集合的拟合优度相加的总和作为第二分子、数量差值与常数系数的和作为第二分母得到第二比值作为示例矿柱子区域的第一结果，将所有矿柱子区域的第一结果相加的总和作为矿柱矩形显著值。

进一步地，所述图像数据分析模块中结合所述矿柱分布显著值与所述矿柱矩形显著值得到矿柱显著值包括：

将矿柱分布显著值与矿柱矩形显著值的乘积作为矿柱显著值。

进一步地，所述矿区塌陷检测模块中结合矿柱区的面积、塌陷区的面积、矿柱簇、塌陷簇和所述矿柱显著值获取波状地面塌陷显著值包括：

将变形速率图中矿柱区内像素点的数量作为矿柱区的面积、塌陷区内像素点的数量作为塌陷区的面积，统计变形速率图中矿柱簇的数量作为第三数量、塌陷簇的数量作为第四数量，将塌陷区的面积作为第三分子、矿柱区的面积作为第三分母得到第三比值，将第四数量作为第四分子、第三数量作为第四分母得到第四比值，将第三比值与第四比值的乘积作为第二结果，将以预设值为底数的矿柱显著值的对数作为第三结果，将第二结果与第三结果的乘积作为波状地面塌陷显著值。

进一步地，所述基于所述波状地面塌陷显著值确定监测矿区的地面塌陷情况包括：

设置塌陷阈值和差异阈值，当波状地面塌陷显著值大于等于塌陷阈值时，则监测矿区出现了波状地面塌陷，当波状地面塌陷显著值小于塌陷阈值时，分别计算高程图中矿柱区内各像素点的像素值的均值作为矿柱区像素均值、塌陷区内各像素点的像素值的均值作为塌陷区像素均值，当矿柱区像素均值与塌陷区像素均值之间的差值绝对值大于等于差异阈值时，则监测矿区出现地面塌陷。

进一步地，所述图像数据预处理模块中通过分割阈值将差值高程图中的像素点划分为矿柱像素点和塌陷像素点包括：

对差值高程图中像素点的像素值使用最大类间方差法获得分割阈值，将差值高程图中像素值大于分割阈值的像素点归为矿柱像素点，差值高程图中像素值小于等于分割阈值的像素点归为塌陷像素点。

本发明具有如下有益效果：

本发明由于监测矿区所处位置的海拔存在差异，所以监测矿区对应的高程图上每个像素点对应的像素值的范围差异可能较大，导致不利于分析，进而根据高程图中像素点的像素值获取差值高程图；监测矿区存在矿柱区域、以及矿房和巷道等采空区域，因为监测矿区不同区域的结构不同，所以对监测矿区的不同结构区域进行划分，通过分割阈值将差值高程图中的像素点划分为矿柱像素点和塌陷像素点，根据矿柱像素点和塌陷像素点获取高程图的矿柱子区域以及变形速率图中的矿柱区和塌陷区，以此实现对监测矿区的区域划分；监测矿区地下的矿柱起支撑作用，用以保护人员安全和巷道的完整，监测矿区的矿柱有下面特征：矿柱规则遍布整个监测矿区，且监测矿区内的矿柱一般为正方形或长方形，根据这两个特征可以得到坍塌后矿柱处仍起支撑作用呈现出的矿柱位置特征和矩形形态特征，依据矿柱规则遍布整个监测矿区的特征，结合矿柱子区域的数量和每个类别的面积极差获取能够表征矿柱位置特征的矿柱分布显著值，依据监测矿区内的矿柱一般为正方形或长方形，基于每个矿柱子区域的边缘像素点和目标直线获取能够表征矿柱矩形形态特征的矿柱矩形显著值，矿柱显著值反映了矿区地面呈现出的矿柱区和塌陷区的差异呈现出的矿柱的特征的显著程度，所以结合矿柱分布显著值与矿柱矩形显著值得到矿柱显著值；变形速率图内的各像素点对应的像素值为该位置的变形速率塌陷区对应地表发生位移的速度，由于波状地面塌陷盆地特征形态明显，地面变形不充分，根据塌陷区地面变形较大，矿柱区地面变形较小，由此分别对变形速率图中的矿柱区和塌陷区内的像素点进行聚类，对应得到矿柱簇和塌陷簇，并结合矿柱区的面积、塌陷区的面积、矿柱簇、塌陷簇和矿柱显著值获取波状地面塌陷显著值，根据监测矿区波状地面塌陷显著值得到监测矿区的地面塌陷状况，以对监测矿区地面是否出现波状地面塌陷进行评价；通过对监测矿区的不同结构区域的矿柱区和塌陷区分别进行分析，使得对检测矿区的塌陷状况的分析更加精确，存在误差的情况更小，从而提高了对监测矿区的地球表面图像进行数据处理进而实现对矿区地面塌陷进行检测的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统的系统框图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

本发明所针对的具体场景：使用InSAR获取矿区的地表相关数据，对矿区地表的波状地面塌陷进行识别。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于InSAR的地球表面图像数据处理系统的系统框图，该系统包括：图像数据预处理模块、图像数据分析模块、矿区塌陷检测模块。

图像数据预处理模块01，用于获取监测矿区的高程图和变形速率图；根据高程图中像素点的像素值获取差值高程图；通过分割阈值将差值高程图中的像素点划分为矿柱像素点和塌陷像素点；根据矿柱像素点和塌陷像素点获取高程图的矿柱子区域以及变形速率图中的矿柱区和塌陷区。

为获得精度相对较高的地表变形信息，利用DInSAR或者时序InSAR技术获取地表变形信息覆盖同一区域的多期SAR数据，本方案根据AlaskaSatelliteFacility（ASF）数据查询网站对监测矿区的SAR数据进行查询，提取监测矿区的地表变形速率和高程信息。监测矿区的地表变形速率和高程信息分别构成监测矿区的变形速率图和高程图，变形速率图上每个像素点对应的像素值为该位置对应的变形速率，高程图上每个像素点对应的像素值为该位置对应的高度。其中，提取监测矿区的地表变形速率和高程信息的过程为公知技术，具体方法在此不做介绍。

由于监测矿区所处位置的海拔存在差异，所以监测矿区对应的高程图上每个点对应的像素值的范围差异可能较大，不利于对监测矿区的信息进行分析，所以根据高程图获取差值高程图，差值高程图的获取方法为：选取高程图中所有像素点的像素值中的最小值作为最小像素值，计算高程图中每个像素点的像素值与最小像素值之间的差值作为对应像素点的像素差值，将高程图每个像素点的像素差值分别作为差值高程图中对应像素点的像素值，得到差值高程图。

为了便于对监测矿区地表的波状地面塌陷进行识别，基于差值高程图的各像素点对监测矿区的不同地面状况进行划分。波状地面塌陷主要是指房柱法开采区域因矿柱被连锁压溃、倒塌或滑移而导致采空区上覆岩土体发生切冒、塌陷或下沉，从而在地面形成波状起伏的地面塌陷现象。当监测矿区地面出现波状地面塌陷时，矿房、巷道等采空部位地面下沉幅度明显大于矿柱分布区域的下沉幅度，所以可以根据下沉幅度的明显差别，将矿柱和矿房、巷道等采空部位在监测矿区地面对应的位置划分开。

根据监测矿区的地下结构分别获取高程图和变形速率图的矿柱子区域、矿柱区和塌陷区，对高程图和变形速率图进行区域划分的方法如下：

对差值高程图中像素点的像素值使用最大类间方差法获得分割阈值，将差值高程图中像素值大于分割阈值的像素点归为矿柱像素点，差值高程图中像素值小于等于分割阈值的像素点归为塌陷像素点。获取差值高程图的各个矿柱像素点在高程图中对应位置的像素点作为第一像素点，将第一像素点组成的区域作为高程图的矿柱子区域；分别获取差值高程图的矿柱像素点和塌陷像素点在变形速率图中对应位置的像素点作为第二像素点和第三像素点，将第二像素点组成的区域作为变形速率图的矿柱子区域，将变形速率图中所有矿柱子区域组成的区域作为变形速率图中的矿柱区，将第三像素点组成的区域作为变形速率图的塌陷区。

作为一个示例，基于差值高程图中各像素点的像素值获取最大类间方差法的分割阈值，将差值高程图中像素值大于分割阈值的像素点归为矿柱像素点、像素值小于等于分割阈值的像素点归为塌陷像素点。获取差值高程图的各个矿柱像素点在高程图中对应位置的像素点，将这些像素点组成的区域作为矿柱子区域，将所有矿柱子区域构成的区域作为矿柱区，取差值高程图的各个塌陷像素点在高程图中对应位置的像素点，将这些像素点做成的区域作为塌陷区，由此获得高程图中的矿柱子区域、矿柱区和塌陷区；使用与高程图中的矿柱子区域、矿柱区和塌陷区的相同获取方法得到变形速率图的矿柱子区域、矿柱区和塌陷区。

图像数据分析模块02，用于将所述高程图中的矿柱子区域划分为至少两个类别，获取每个类别内矿柱子区域的面积极差；结合矿柱子区域的数量和每个类别的所述面积极差获取矿柱分布显著值；对每个矿柱子区域进行直线检测得到至少两条目标直线，基于每个矿柱子区域的边缘像素点和所述目标直线获取矿柱矩形显著值；结合所述矿柱分布显著值与所述矿柱矩形显著值得到矿柱显著值。

监测矿区地下的矿柱起支撑作用，用以保护人员安全和巷道的完整，矿柱一般为正方形或长方形且规则排列，为使受力均衡，矿柱一般遍布整个监测矿区，依据这些特点可以获取矿柱的位置分布特征和矩形形态特征。

矿柱的设置是为了保持地层的稳定性，所以各矿柱的大小一致。虽然在不同的区域设置矿柱受到的实际限制不同，无法使整个监测矿区内的各矿柱保持一致，但距离较为相近的矿柱的大小基本一致，这些矿柱对应的矿柱子区域会被划分到一个类别内。当出现波状地面塌陷时，不能聚类到任意一个类别内的矿柱子区域的数量较少，能够聚类到某个类别内的矿柱子区域的数量较多，且任意一个类别内各矿柱子区域的面积是一致的，所以任意一个类别的矿柱子区域的面积差异较小，结合每个类别内矿柱子区域的面积差异获取矿柱的位置分布特征。

为获取矿柱的位置分布特征，需要根据矿柱的面积将各矿柱对应的矿柱子区域划分类别，并将不能划分到任意一个类别内孤立矿柱子区域筛选出来，以便对不同类别的矿柱子区域进行分析。矿柱子区域的划分方法为：统计高程图中每个矿柱子区域内像素点的数量作为对应矿柱子区域的面积，将矿柱子区域的面积作为对应矿柱子区域内每个像素点的数值，根据像素点的数值对所有矿柱子区域内的所有像素点进行聚类，得到至少两个类别，取任意一个类别作为参考类别，当参考类别中包含任意一个矿柱子区域内的所有像素点时，将对应矿柱子区域划分至参考类别，当参考类别中存在任意一个矿柱子区域内的部分像素点时，将对应矿柱子区域作为孤立矿柱子区域。

作为一个示例，统计高程图内所有矿柱子区域的数量为

优选的，本发明实施例中邻域半径阈值取经验值100，邻域密度阈值

需要说明的是，本发明选取DBSCAN对所有矿柱子区域内的每个像素点进行聚类，具体方法在此不做介绍，为本领域技术人员熟知的技术手段。

分别从每个类别中选取矿柱子区域的面积的最大值、最小值，将一个类别内矿柱子区域的面积的最大值与矿柱子区域的面积的最小值的差值作为对应类别中矿柱子区域的面积极差，依次获取每个类别中矿柱子区域的面积极差，分别记为

式中，

需要说明的是，对高程图中矿柱子区域的划分本质上是基于矿柱子区域的面积进行的，当孤立矿柱子区域的数量越多，表明孤立矿柱子区域的面积与监测矿区内其他矿柱子区域的面积差异越大，导致监测矿区内矿柱的分布排列不均匀，进而使得矿柱分布显著度越小；当类别中矿柱子区域的面积极差的均值越小，表示所有类别中各矿柱子区域的面积的大小基本一致，即高程图中各矿柱子区域的面积基本相同，表明监测矿区的矿柱越容易均匀排列，使得矿柱分布显著度越小。

矿柱的形状为正方形或长方形能够更好的对监测矿区起支撑作用，对保护人员安全和巷道的完整发挥更大的作用，通过判断矿柱各边是否符合矩形的边的特征，以及矿柱区域内直线的数量获取矿柱得到矿柱矩形显著值。

通过拟合优度判断矿柱子区域各边是否符合矩形各边的特征，进而判断能够呈现矩形形态特征的矿柱矩形显著值。获取矿柱子区域的拟合优度的方法如下：取任意一个矿柱子区域作为示例矿柱子区域，取示例矿柱子区域的最小外接矩形，从示例矿柱子区域的边缘像素点中分别选取与最小外接矩形的四个角距离最近的边缘像素点作为目标边缘像素点，将相邻的两个目标边缘像素点之间的边缘像素点作为一个集合，分别对每个集合内的边缘像素点进行直线拟合得到示例矿柱子区域内对应集合的拟合优度。

作为一个示例，取任意一个矿柱子区域作为示例矿柱子区域，取示例矿柱子区域的最小外接矩形，从示例矿柱子区域的边缘像素点中分别选取与最小外接矩形的四个角距离最近的四个边缘像素点，将这四个边缘像素点作为目标边缘像素点。将相邻的两个目标边缘像素点之间的边缘像素点作为一个集合，则示例矿柱子区域内集合的数量为

需要说明的是，本发明选取最小二乘法对边缘像素点进行直线拟合，具体方法在此不做介绍，为本领域技术人员熟知的技术手段。

同时，分别对高程图中每个矿柱子区域进行霍夫直线检测得到目标直线，任意一个矿柱子区域内的目标直线的数量为

则矿柱矩形显著值

式中，

需要说明的是，当每个矿柱子区域内目标直线的数量越接近4条，表明该矿柱子区域对应的矿柱的形状越接近矩形或长方形，使该矿柱的矩形特征越明显，则矿柱矩形显著值越大；拟合优度表明直线与集合内各边缘像素点的拟合程度，由于集合内的边缘像素点能够代表矿柱的边，当矿柱子区域内各集合的拟合优度越大，表示集合内边缘像素点的分布越接近直线，即矿柱的各条边越直，越符合矩形的特征，则矿柱矩形显著值越大。

根据代表位置分布特征的矿柱分布显著值与代表矩形形态特征的矿柱矩形显著值获取矿柱显著值，将矿柱分布显著值与矿柱矩形显著值的乘积作为矿柱显著值，则矿柱显著值的计算公式如下：

式中，

需要说明的是，矿柱显著值反映了监测矿区地面呈现出的矿柱特征的显著程度，矿区地下的矿柱起支撑作用，用以保护人员安全和巷道的完整，当矿柱为正方形或长方形，且规则排列，能够更好的支撑监测矿区，当矿柱分布显著值越大，表示监测矿区内的矿柱的排列较为规律，当矿柱矩形显著值越大，表示矿柱的形状趋近于矩形，使矿柱对监测矿柱起更好的支撑作用，则矿柱显著值越大。

矿区塌陷检测模块03，用于分别对所述变形速率图中的矿柱区和塌陷区内的像素点进行聚类，对应得到矿柱簇和塌陷簇；结合矿柱区的面积、塌陷区的面积、矿柱簇、塌陷簇和所述矿柱显著值获取波状地面塌陷显著值；基于所述波状地面塌陷显著值确定监测矿区的地面塌陷情况。

波状地面塌陷盆地面积较大，波峰部位对应井下矿柱位置，波谷部位对应井下矿房及巷道位置，盆地形态特征明显，地面变形不充分，即地面倾斜、曲率和水平变形很大，塌陷区地面呈波状起伏，波峰与波谷间相对高差3～10m。

将变形速率图中矿柱区内像素点的数量作为矿柱区的面积

变形速率图内的各像素点对应的像素值为该位置的变形速率塌陷区对应地表发生位移的速度，由于波状地面塌陷盆地特征形态明显，地面变形不充分，所以塌陷区内各像素点对应的像素值差异较大，而矿柱区内像素点的像素值基本保持不变，为便于分析将矿柱区和塌陷区内的像素点分别进行划分。以

优选的，本发明实施例中邻域密度阈值取经验值5。

需要说明的是，本发明选取OPTICS算法对变形速率图中的矿柱区和塌陷区中的像素点分别进行聚类，具体方法在此不做介绍，为本领域技术人员熟知的技术手段。

基于矿柱区的面积、塌陷区的面积、矿柱簇的数量和塌陷簇的数量，并结合矿柱显著值构建反映地面塌陷程度的波状地面塌陷显著值：将变形速率图中矿柱区内像素点的数量作为矿柱区的面积、塌陷区内像素点的数量作为塌陷区的面积，统计变形速率图中矿柱簇的数量作为第三数量、塌陷簇的数量作为第四数量，将塌陷区的面积作为第三分子、矿柱区的面积作为第三分母得到第三比值，将第四数量作为第四分子、第三数量作为第四分母得到第四比值，将第三比值与第四比值的乘积作为第二结果，将以预设值为底数的矿柱显著值的对数作为第三结果，将第二结果与第三结果的乘积作为波状地面塌陷显著值。

则波状地面塌陷显著值

式中，

需要说明的是，出现波状地面塌陷时，地面塌陷区域较大，而矿柱支撑基本无塌陷的区域较小，所以当塌陷区的面积较大、矿柱区的面积较小时，表明地面出现波状地面塌陷的可能性越大，即波状地面塌陷显著值越大；波状地面塌陷盆地特征形态明显，地面变形不充分，所以塌陷区内各像素点之间的像素值差异较大，而矿柱区存在矿柱的支撑使得矿柱区内和像素点之间的像素值基本保持不变，导致塌陷簇的数量较多、矿柱簇的数量基本不变，表明波状地面塌陷显著值越大；矿柱显著值能够呈现监测矿区内矿柱的位置分布特征和矩形形态特征，当矿柱的位置分布特征和矩形形态特征越明显，表示矿柱对监测矿区的支撑能力越强，越可以体现监测矿区的波状地面塌陷显著值。

基于波状地面塌陷显著值评价监测矿区的波状地面塌陷情况，具体方法为：设置塌陷阈值和差异阈值，当波状地面塌陷显著值大于等于塌陷阈值时，则监测矿区出现了波状地面塌陷，当波状地面塌陷显著值小于塌陷阈值时，分别计算高程图中矿柱区内各像素点的像素值的均值作为矿柱区像素均值、塌陷区内各像素点的像素值的均值作为塌陷区像素均值，当矿柱区像素均值与塌陷区像素均值之间的差值绝对值大于等于差异阈值时，则监测矿区出现地面塌陷。

作为一个示例，设置塌陷阈值

优选的，本发明实施例中塌陷阈值

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。