植被指数对土壤重金属异常的响应分析
发布时间：2021-11-07 04:31
遥感高光谱技术能客观地记录隐藏在地物窄波段中的信息,且经济高效,已有许多研究者使用高光谱数据来分析植被指数对土壤重金属异常的响应情况。因此本文以雪鸡坪-春都矿区作为研究区,来分析植被指数对土壤重金属异常的响应特征。首先选取并计算代表植被不同生理特征的植被指数,并分析这些指数与土壤Cu、Hg、Pb、As含量间的相关性。然后使用偏最小二乘法及逐步回归法来建立这些元素的回归模型,用K-折交叉验证法来对模型进行检验并选出各种元素更适合的建模方法。根据选择出的更适合的方法来建立雪鸡坪-春都矿区的土壤重金属含量的统计回归模型。然后通过得出的模型来计算研究区的土壤Cu含量,并用阈值分割获得矿区的Cu异常空间分布,与实际的Cu异常空间分布状况进行对比。通过研究,取得如下结果:（1）在雪鸡坪-春都矿区,Cu、Hg与植被指数的相关性水平高于As、Pb与植被指数的相关性水平。对Cu、As、Pb、Hg这四种元素胁迫作用敏感的植被指数不完全相同,存在多种植被指数对同一种重金属敏感,同时一种植被指数对多种重金属敏感的现象。（2）在Cu与植被指数的逐步回归模型中,PRI4是研究区土壤Cu含量的有效预测变量。在Hg与...
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区影像及位置以及采样点分布
区的植被覆盖度差异不大，植被覆显的成层现象，最发达的层为乔木本层，最低的层为地被层，春都-区域，这些优势树种的分布较规律种类植被的分布如图 2-3 所示（陈林图 2-1 研究区影像及位置以及采样点
图 2-3 研究区不同种类植被分布地块和甘孜-理塘的结合带之间，主体构被覆盖度高，目前仅发现具有一定规模矿体中心向外，依次可分为钾硅化带、滕靖，2016；姜永果等，2011）。雪鸡坪工程所破坏，矿化较好的区域存在小型了通道的作用，为重要的导矿构造。与玢岩，石英二长斑岩，浅成相的角闪石于印支期。矿区的蚀变自矿体内而外依岩化带—泥化带；其中石英绢云母化带时出现两种或多种蚀变现象，而矿体主越往外矿化现象越弱（陈林，2017；滕靖
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感胁迫植被指数异常综合模型在桂西南锰矿预测中的探索[J]. 陈三明,殷显阳,赵袁磊,黄远林,刘智颖,涂媛,韦龙,邵润泽. 矿产与地质. 2017(06)
[2]基于光谱参数和Cu2+吸收机理的玉米叶片铜污染预测研究[J]. 夏天,杨可明,刘聪,张文文,张伟. 科学技术与工程. 2017(33)
[3]基于Hyperion影像植被光谱的土壤重金属含量空间分布反演——以青海省玉树县为例[J]. 杨灵玉,高小红,张威,史飞飞,何林华,贾伟. 应用生态学报. 2016(06)
[4]雪鸡坪-春都斑岩性铜矿区土壤重金属污染评价及植物优选[J]. 沈梦伟,陈文德,李植,何政伟. 水土保持研究. 2015(04)
[5]水稻冠层光谱变化特征的土壤重金属全量反演研究[J]. 郭云开,曹小燕,石自桂. 遥感信息. 2015(03)
[6]含铀植物的光谱特性研究[J]. 吴连喜,胡军杰,游党呈,饶月辉. 中国农学通报. 2014(24)
[7]山西耿庄金矿隐爆成矿作用的脉动性分析[J]. 姚玉增,黄菲,彭艳东,崔显德,王颖辉,毛武友,吕安才. 矿物学报. 2012(S1)
[8]黑龙江多金属矿区植物胁迫光谱及其与金属元素含量关系研究[J]. 陈圣波,周超,王晋年. 光谱学与光谱分析. 2012(05)
[9]植被遥感异常及金矿找矿意义[J]. 刘志杰,刘荫椿. 东华理工大学学报(自然科学版). 2008(01)
[10]招远金矿区植被异常及遥感找矿意义[J]. 刘福江,吴信才,郭艳,孙华山,梅林露. 吉林大学学报(地球科学版). 2007(03)
博士论文
[1]高光谱遥感森林类型识别及其郁闭度定量估测研究[D]. 谭炳香.中国林业科学研究院 2006
[2]华南沿海资源效应遥感生物地球化学模型[D]. 徐瑞松.中国科学院研究生院（广州地球化学研究所） 2005
硕士论文
[1]龙口市污灌区农田重金属遥感监测研究[D]. 王菲.山东师范大学 2017
[2]中甸格咱岛弧矿集区植被光谱特征分析[D]. 陈林.成都理工大学 2017
[3]云南中甸县雪鸡坪矿区土壤重金属污染评价[D]. 李春华.成都理工大学 2016
[4]斑岩铜矿区植被遥感异常信息提取研究[D]. 滕靖.成都理工大学 2016
[5]鞍山市快递服务满意度调查研究[D]. 李冰.辽宁科技大学 2016
[6]基于多端元混合像元分解的喀斯特石漠化表征因子提取研究[D]. 冯淑娜.中国矿业大学 2015
[7]基于ERS-2/ENVISAT交叉干涉建模提取DEM及精度评定[D]. 武帅莹.西南交通大学 2012
[8]基于高光谱遥感的东昆仑南带岩矿分类技术研究及其应用[D]. 吴彬.成都理工大学 2010
[9]基于Hyperion高光谱遥感数据的城市绿地信息提取方法的研究[D]. 吕杰.中国地质大学（北京） 2009
本文编号：3481168
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区影像及位置以及采样点分布
区的植被覆盖度差异不大，植被覆显的成层现象，最发达的层为乔木本层，最低的层为地被层，春都-区域，这些优势树种的分布较规律种类植被的分布如图 2-3 所示（陈林图 2-1 研究区影像及位置以及采样点
图 2-3 研究区不同种类植被分布地块和甘孜-理塘的结合带之间，主体构被覆盖度高，目前仅发现具有一定规模矿体中心向外，依次可分为钾硅化带、滕靖，2016；姜永果等，2011）。雪鸡坪工程所破坏，矿化较好的区域存在小型了通道的作用，为重要的导矿构造。与玢岩，石英二长斑岩，浅成相的角闪石于印支期。矿区的蚀变自矿体内而外依岩化带—泥化带；其中石英绢云母化带时出现两种或多种蚀变现象，而矿体主越往外矿化现象越弱（陈林，2017；滕靖
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感胁迫植被指数异常综合模型在桂西南锰矿预测中的探索[J]. 陈三明,殷显阳,赵袁磊,黄远林,刘智颖,涂媛,韦龙,邵润泽. 矿产与地质. 2017(06)
[2]基于光谱参数和Cu2+吸收机理的玉米叶片铜污染预测研究[J]. 夏天,杨可明,刘聪,张文文,张伟. 科学技术与工程. 2017(33)
[3]基于Hyperion影像植被光谱的土壤重金属含量空间分布反演——以青海省玉树县为例[J]. 杨灵玉,高小红,张威,史飞飞,何林华,贾伟. 应用生态学报. 2016(06)
[4]雪鸡坪-春都斑岩性铜矿区土壤重金属污染评价及植物优选[J]. 沈梦伟,陈文德,李植,何政伟. 水土保持研究. 2015(04)
[5]水稻冠层光谱变化特征的土壤重金属全量反演研究[J]. 郭云开,曹小燕,石自桂. 遥感信息. 2015(03)
[6]含铀植物的光谱特性研究[J]. 吴连喜,胡军杰,游党呈,饶月辉. 中国农学通报. 2014(24)
[7]山西耿庄金矿隐爆成矿作用的脉动性分析[J]. 姚玉增,黄菲,彭艳东,崔显德,王颖辉,毛武友,吕安才. 矿物学报. 2012(S1)
[8]黑龙江多金属矿区植物胁迫光谱及其与金属元素含量关系研究[J]. 陈圣波,周超,王晋年. 光谱学与光谱分析. 2012(05)
[9]植被遥感异常及金矿找矿意义[J]. 刘志杰,刘荫椿. 东华理工大学学报(自然科学版). 2008(01)
[10]招远金矿区植被异常及遥感找矿意义[J]. 刘福江,吴信才,郭艳,孙华山,梅林露. 吉林大学学报(地球科学版). 2007(03)
博士论文
[1]高光谱遥感森林类型识别及其郁闭度定量估测研究[D]. 谭炳香.中国林业科学研究院 2006
[2]华南沿海资源效应遥感生物地球化学模型[D]. 徐瑞松.中国科学院研究生院（广州地球化学研究所） 2005
硕士论文
[1]龙口市污灌区农田重金属遥感监测研究[D]. 王菲.山东师范大学 2017
[2]中甸格咱岛弧矿集区植被光谱特征分析[D]. 陈林.成都理工大学 2017
[3]云南中甸县雪鸡坪矿区土壤重金属污染评价[D]. 李春华.成都理工大学 2016
[4]斑岩铜矿区植被遥感异常信息提取研究[D]. 滕靖.成都理工大学 2016
[5]鞍山市快递服务满意度调查研究[D]. 李冰.辽宁科技大学 2016
[6]基于多端元混合像元分解的喀斯特石漠化表征因子提取研究[D]. 冯淑娜.中国矿业大学 2015
[7]基于ERS-2/ENVISAT交叉干涉建模提取DEM及精度评定[D]. 武帅莹.西南交通大学 2012
[8]基于高光谱遥感的东昆仑南带岩矿分类技术研究及其应用[D]. 吴彬.成都理工大学 2010
[9]基于Hyperion高光谱遥感数据的城市绿地信息提取方法的研究[D]. 吕杰.中国地质大学（北京） 2009
本文编号：3481168
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/huanjinggongchenglunwen/3481168.html
最近更新
教材专著
