准确、快速、低成本的获取高潜水位煤矿区沉陷耕地的面积、分布、受损等信息对耕地保护有重要的意义。色彩空间转换、纹理分析和植被指数等方法能够有效的增强和挖掘影像潜在的信息,对信息提取有很大帮助。利用2018年4月获取的无人机可见光影像对典型高潜水位煤矿区--山东兖州兴隆庄煤矿的沉陷耕地进行了提取研究。首先统计了耕地、积水区等地物在可见光三波段的均值和标准差,比较发现耕地与积水区在红、绿、蓝3个波段均有重合。其次对研究区影像进行了色彩空间转换与二阶矩阵纹理滤波,统计了耕地与积水区共27项色彩与纹理特征指标,利用均值和标准差计算了变异系数和相对差异值,最终选取色度(变异系数26%,相对差异73.33%)和绿色信息熵(变异系数20.59%,相对差异72.79%)作为耕地提取的最优特征,采用最大似然法进行耕地提取。之后计算了备选的6种可见光植被指数,根据结果分布图,选取了过绿指数EXG(excess green index)、可见光差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)、红绿蓝植被指数RGBVI(red green blue vegetation index)及归一化绿红差异指数NGRDI(normalized green-red difference index)作为沉陷耕地提取指数,利用双峰阈值法确定了耕地提取阈值。比较提取结果得出,EXG和NGRDI指数无法全面、客观反映研究区实际情况,VDVI指数的耕地总体分类精度为81.05%,高于RGBVI指数的71.38%,是本研究中最适用于高潜水位煤矿区沉陷耕地提取的指数。最后利用验证区影像,以基于样本面向对象提取的沉陷耕地面积作为参考值,通过比较面积及误差得出,基于色彩与纹理特征法提取的面积与参考面积更接近,误差(6.8%)小于可见光植被指数法(16.0%),更适用于高潜水位煤矿区沉陷耕地的提取。本研究结果客观反映了由于采煤沉陷导致耕地颜色、纹理、疏密等变化特征,为�
