随着“3S”技术即地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、全球定位系统(GPS)的不断发展，其应用范围也不断扩大，基于3S技术的景观动态研究也越来越趋于成熟。调查资源的管理与发展是“3S”技术最早最深入的领域之一，并且随着煤矿产业的不断进步，采煤塌陷区景观成为景观类型中备受关注的类型，采煤塌陷区对周围的生物、植物等都有严重的危害性，破坏生态平衡，研究矿区塌陷区的景观动态变化，对于政府治理政策与可持续发展都有重要意义。　　为了完善采煤塌陷区污染治理与矿区生态建设，本文以淮北市临涣矿塌陷区为研究区域，完成了以下几项内容:　　1.研究区遥感影像的预处理及解译　　对该矿区2004年的IKONOS影像和2014年的WorldView-3影像进行图像几何校正、大气校正、图像增强后，将预处理后的影像通过ENVI软件与eCongnition软件结合RS、GIS、GPS技术及实地调查等进行分割与监督分类，最终获得了两种软件的分类结果与精度:　　a.对比总分类精度与Kappa指数:eCongnition软件的2014年遥感影像的总分类精度为88％，Kappa指数为0.905，2004年的总分类精度为81％，Kappa指数为0.823，均高于ENVI的总分类精度与Kappa指数;　　b.对比各景观类型分类精度:ENVI软件中绿地、道路、居民区分类精度高于其他类型的精度，而eCongnition软件的分类精度在耕地、塌陷区、粉煤灰与矸石山的分类上表现出色，塌陷区的分类精度2004年与2014年达到了83.47％与87.34％，而ENVI软件中塌陷区的分类精度2004年与2014年只有70.37％与81.42％。可见ENVI在城市、绿地等的城市相关类型分类出色，而eCongnition采用先分割后分类的方法，在矿区土地利用的分类上精度更高，更适合本研究域的景观类型分类。通过对比选择eCongnition软件的影像解译结果，得到景观类型动态变化图与景观类型转移矩阵。　　2.研究区景观分类指标体系的建立　　参照《土地利用动态遥感监测规程》和我国现行的《土地利用现状分类》(2007年9月发布)，并结合临涣矿区的景观格局特征与现有文献中的矿区景观类型分类等因素，将研究区分成8个一级和16个二级景观类型，合并整理为具有临涣矿区研究特色的10种景观类型:绿地、耕地、工矿用地、粉煤灰、矸石山、居民区、道路、河流、塌陷区、裸地。本文分类方法与以往研究的不同之处是将塌陷区、粉煤灰和矸石山单独进行分类对比，这对于临涣矿十年景观动态变化与塌陷区的变化有直观的认识。因塌陷区土地高低不平，反映在影像上是不规则的区域;此外，浅灰色的粉煤灰堆积成的小山和白色矸石山都很容易在影像上辨别，这些特征都便于对塌陷区、粉煤灰和矸石山进行分类处理。　　3.研究区景观动态变化分析　　2004-2014年临涣矿塌陷区不同景观类型间的转化主要是耕地面积转化为塌陷区、居民建设用地，煤矸石与粉煤灰的面积也有显著增加;耕地、居民地及工矿用地景观系统的变化主要发生在中部、西南部与东北部，这与该地区人类活动强度大及煤矿开采强度增大有密切的关系;塌陷区面积的变化主要是以中部104hm2的塌陷区为中心，四周均匀塌陷，北部与东部较为严重，这与临涣煤矿开采的地理位置有密切关系。　　4.研究区景观指数变化分析　　本文在基于景观生态学理论基础上，将本文选取的17个评价分析指数、2种相关性关系进行划分:　　a.斑块类型水平指数(class-level):斑块数(NP)、最大斑块指数(LPI)、斑块密度(PD)、景观类型面积(CA)、景观类型百分比(PLAND)、景观形状指数(LSI)、板块结合度指数(COHESION);　　b.景观水平指数:景观形状指数(LSI)、聚集度(AI)、斑块个数(NP)、最大斑块指数(LPI)、平均斑块分维数(FRAC_MN)、香浓多样性指数(SHDI)、蔓延度指数(CONTAG)、斑块聚合度指数(AI)、散布与并列指数(IJI)、香浓均匀度指数(SHEI)。　　景观指数分析结果表明:斑块个数(NP)巨幅增长，正是由于不断的煤矿开发，2004年许多的农村居民地得以开发，耕地减少，建设用地增加，大片的景观均有不同程度的破碎化。从斑块密度(PD)来看，耕地、绿地、居民区等的密度都有所增加，这与该地区采煤塌陷区塌陷和建设用地扩大导致的零星分布的耕地与裸地所致，而道路与河流的斑块个数与密度在10年的短期跨度上也基本保持不变。香农均度指数(SHEI)与香农多样性指数(SHDI)都呈现明显的增长趋势，说明了临涣矿在这十年间的各种景观类型占总体景观类型的比例差距也大幅增加，整体的景观异质性上升后，矿区区域总体上呈现了更加均衡化发展的趋势。其他指数的变化同样也反映了矿区景观的变化及共原因。　　5.研究区环境影响因素分析　　本文分析了3种自然因子对于10年景观动态变化影响极低后，通过选取8种人文环境影响因子，最终提取出第一、第二主成分的特征值分别为5.587、1.076，累计贡献率达83.3％，说明这两个主成分可以解释导致临涣矿区景观格局发生变化的驱动力。而第一主成分与房屋面积、人均GDP、总人口、煤矿年产量、固定资产投资有较大的正相关性，载荷最小为0.804，与绿地面积、粮食亩产量有负相关性，载荷均不小于0.552;第二主成分与绿地面积、粮食亩产量成正相关性，载荷为0.515，与耕地面积成负相关性，载荷为0.188。　　综上所述，第一主成分为耕地面积，其主要反映了煤矿开发、农业发展和城市化的影响，第二主成分居民建设用地的面积主要反映了政策调整的影响。因此可以将临涣矿的景观动态变化驱动力概括:煤矿开发、农业发展及城市化与政策因子两方面。