近年来随着我国煤炭开采政策的变化,煤矿开采区域逐渐向西部转移。在以黄土沟壑区为代表的西部生态脆弱区中,矿山开采造成大量地裂缝的现象已十分普遍。与东部平原区域相比,矿区大量的采煤裂缝会对黄土沟壑区域造成更加严重的水土流失问题,更容易导致各类地质灾害,加剧土地可持续利用的压力;传统采用人工实地调查的方法对采煤塌陷裂缝进行监测,效率低、危险性大、主观性强。目前针对采煤塌陷裂缝的自动化监测研究较少,尤其是对黄土沟壑区裂缝的数字化提取尚未形成一套合适的提取方案。本文以陕西省神木市柠条塔煤矿采煤塌陷裂缝区作为研究区,基于机载LiDAR技术和裂缝提取算法对矿区地裂缝进行识别和提取,并进一步对示例区裂缝的面积、长度和宽度等裂缝参数进行计算;总结出以机载LiDAR为数据源的黄土沟壑区裂缝信息提取方案;结合人工实地采集的典型性裂缝的深度和裂缝台阶高、裂缝宽数据,得到了最佳的裂缝深反演模型;最后根据优化算法提取的研究区裂缝图,对矿区进行了地表破碎程度的评价。本文的主要工作和结论如下:（1）DEM插值方法的选择和图像滤波对比。对机载LiDAR点云进行点云去噪和点云滤波等。为了得到适合两种地形高精度的DEM插值方法,先对采集的两种地形的点云进行自动滤波,然后对分离出的地面点采用三种插值方法生成DEM,利用中误差对DEM插值精度进行评价,最终得到了 IDW插值方法生成两种地形的DEM精度较高。矿区塌陷裂缝是地形高程的突变区,因此采用DEM衍生出的坡度图作为裂缝提取算法的原图。为了避免图像噪声对裂缝提取效果的影响,并使坡度图上的裂缝信息更加突出。使用了三种图像滤波方法对示例区坡度图进行图像滤波,通过对比分析图像滤波后的坡度图和图像直方图,确定了双边滤波为实验的最佳图像滤波算法。（2）常规裂缝提取算法和优化裂缝提取算法对裂缝提取效果的研究。分别使用了阈值分割、边缘检测、k-means聚类三类常用算法对裂缝进行提取研究。在对比分析了三种裂缝提取算法提取效果的优缺点后,提出了 k-means&Canny相结合的优化提取算法。为了验证优化算法提取裂缝的精确性,采用召回率和精确率作为评价指标,对这几种算法进行了裂缝提取精度对比,结果表明优化算法对黄土沟壑区裂缝的提取效果较好。（3）裂缝精处理和裂缝参数提取。对经过优化算法提取的裂缝图进行数学形态学的精处理,主要利用形态学原理对裂缝图进行断裂线的连接、填充和孤立斑块的去除。阐述了裂缝面积、长度、宽度三种裂缝参数的提取原理,并对示例区进行这三种裂缝参数的提取。（4）研究区地面破碎评价和裂缝深（可见深度）反演模型建立。采用分区统计的方法在裂缝图上计算分区裂缝的面密度,根据裂缝面密度范围,对研究区地面破碎程度进行评价;利用实地采集的裂缝数据,进行裂缝深反演模型的建立。通过对比分析各种反演模型的拟合程度和平均误差等指标,确定了最优裂缝宽-裂缝深的幂函数作为裂缝深的反演模型。本文在总结常用裂缝提取方法的基础上,以机载LiDAR为数据源改进了一种优化的裂缝提取算法。总结出了一套适合黄土沟壑地区采煤塌陷裂缝信息提取的方案流程,并将实验结果应用在研究区,对研究区进行地面破碎程度评价和构建裂缝深反演模型,这对黄土沟壑区矿区采煤塌陷裂缝的监测和治理具有重要意义。