矿山开采引发的地质灾害不但对矿山环境造成严重破坏,也威胁着人民生命财产安全。多年来,众多学者在矿山地质灾害基础理论和评估预测方面开展了大量研究,逐步建立了一系列矿山地质灾害调查评价技术方法体系。但现有研究方法存在监测手段单一、时效性不强,以及评价预测的精准性和智能化水平低等问题。论文以国家大型能源化工基地--宁东煤炭基地煤炭地下开采引发地表塌陷等地质灾害为研究对象,针对以上研究存在的问题,综合应用卫星遥感、无人机、机载LIDAR等多源遥感监测手段,结合人工智能、大数据与数值模拟等新技术,开展基于多时空尺度、地上地下一体化的矿山地质灾害智能动态评价技术方法研究,为矿区可持续发展和智能防灾减灾提供了新的解决方案,以及可推广应用技术手段。论文开展的主要研究工作和取得的成果如下:1.系统阐述了矿山地质灾害的定义和分类,针对煤炭集中开采区采空塌陷引发的地表塌陷问题,分析灾害影响因素和形成机理。建立了新的煤炭集中开采区矿山地质灾害基本理论框架和基于多源遥感监测与评价预测技术方法体系。2.开展了基于无人机载LIDAR技术的重点矿区开采沉陷动态监测研究。采用ANSYS联合FLACD的数值模拟方法,建立了地下煤层及岩体三维数值模型,模拟预测不同开采进度下地表的移动变形特征和变化规律。通过机载LIDAR监测结果与数值模拟预测沉降结果的对比分析,验证了模型有效性。形成了一套基于地表与地下一体化三维开采沉陷监测和模拟预测的技术方法流程。3.以煤炭开采引发的地裂缝为研究对象,开展了基于无人机航片的矿区复杂地质灾害要素的智能识别方法研究。研究了基于深度学习的多模型U-Net、Res-U-Net、BASNet以及PSPNet融合的语义分割技术,形成地裂缝检测技术,利用MIOU指标对检测结果进行精度评价。总结分析了不同模型对不同条件下的地裂缝识别效果,为地裂缝智能识别方法选择提供参考。4.以中高分辨率多源卫星遥感数据为基础,应用PCIGXL遥感数据智能处理系统,开展了海量卫星数据自动化快速处理流程研究。对宁东煤炭基地开发建设过程长序列的矿山地质灾害监测示范应用研究。建立矿区地质灾害危险性评价指标体系,采用XGBoost机器学习算法结合层次分析法,完成矿山区域地质灾害危险性评价,有效解决了采用单一传统评价方法中受人为因素干扰的局限性。