本书基于深度学习方法理论，建立了多源遥感数据的自动提取模型，提高了矿山采动沉陷灾害识别的准确性和效率；针对矿山井上变形监测，研究星基与地基增强系统融合关键算法，实现基于空天地融合导航增强服务的自动化监测；针对矿山井下变形监测，研究井上下基准构建和定位无缝连接，构建矿区全时域、全空域、基准统一的监测体系，实现井上和井下一体化变形监测；通过结合机器学习和多元非线性回归等方法，分析开采沉陷参数的演化规律及预计模型，研究影响开采沉陷相关参数的主控因素，揭示开采沉陷特征与地质采矿条件的关联机制；开发了矿山采动沉陷灾害分析决策公共服务平台，实现采动灾害态势分析、预测、应急救援决策等功能。 本书可供从事矿山采动灾害监测及云平台开发的科研人员和工程技术人员使用，也可供高等学校测绘类专业及相关专业学生参考。

1 研究概述
1.1 研究背景和意义
1.2 主要研究目标
1.3 研究思路和总体方案
1.4 云平台的主要作用
2 矿山采动沉陷灾害识别与稳定性评价
2.1 研究目标
2.2 技术路线
2.3 关键技术
2.4 应用研究
3 空天地井集成的自动化变形监测理论与技术
3.1 研究目标
3.2 技术路线
3.3 关键技术
3.4 应用研究
4 矿山采动沉陷灾害演变机理和预警
4.1 研究目标
4.2 技术路线
4.3 关键技术
4.4 应用研究
5 集成监测技术与多源异构数据融合理论
5.1 研究目标
5.2 技术路线
5.3 关键技术
5.4 应用研究
6 矿山采动沉陷灾害分析决策公共服务平台
6.1 平台设计原则
6.2 平台设计
6.3 平台体系架构与关键技术
6.4 PSPM平台简介
参考文献