随着煤炭行业对精细化管理的需求日益增长，传统的库存盘点方式已难以满足现代企业的运营需求。卫星遥感技术凭借其覆盖范围广、周期短、成本低等优势，为煤炭堆场库存量测算提供了全新的技术路径。

一、遥感数据获取与预处理

高分辨率卫星影像（如Sentinel-2、Landsat系列）是测算的基础数据源。通过多光谱和全色波段融合，可获得0.5-10米分辨率的堆场影像。预处理环节需完成辐射校正、大气校正和几何精校正，消除云层遮挡和地形畸变的影响。

二、特征提取与堆场识别

采用面向对象分类方法（OBIA）提取堆场边界：

1. 基于NDVI指数区分煤炭与周边环境

2. 利用纹理特征（GLCM）识别堆积形态

3. 通过高程数据（DSM）辅助体积计算

三、库存量计算模型

建立三维表面模型是关键步骤：

1. 摄影测量法生成点云数据

2. 三角网构建（TIN）还原堆体表面

3. 体积计算采用截锥体公式：

V=∑(S₁+S₂+√(S₁×S₂))×h/3

其中S₁、S₂为相邻截面面积

四、精度验证与优化

实测数据显示：

- 10米分辨率下误差约8-12%

- 1米分辨率可将误差控制在5%以内

通过时序分析可进一步降低系统误差，结合机器学习算法能提升小规模堆场的识别率。

该技术已在多个大型煤炭物流基地应用，相比人工盘点效率提升20倍以上。未来随着SAR卫星和激光雷达技术的融合，测算精度有望突破3%的行业标准。需要注意的是，该方法对堆场规整度较敏感，对于极端天气条件下的数据需进行特殊处理。