基于高光谱数据的稀土矿区复垦植被叶片叶绿素含量估算研究
发布时间：2022-01-06 09:13
稀土作为工业“维生素”,是国家的发展进程中十分关键的战略资源。其中,离子吸附型稀土为中、重类型稀土,因为储量大,埋藏深度浅的特点,占据着重要的地位。然而,离子吸附型稀土矿的开采会对生态环境造成一定程度的损毁。其先后历经的三种开采方式池浸、堆浸、原地浸矿,均会导致矿区植被的大面积破坏,且植被自然恢复困难。为了对矿区环境进行恢复,在稀土开采结束以后,通常采用人工复垦的方式进行生态治理。但稀土开采时使用的浸矿液体,在开采过程中会通过渗透作用浸入土壤,损害土壤中的有机质,进而使土壤成分受到损毁,导致复垦植被生长困难。如何对植被生长过程进行动态监测,从而通过及时的人为干预保证复垦植被健康生长,进而加快矿区生态恢复成为了极其重要的任务。叶绿素作为植被常用的生化参数,其含量的多少能够反映出植被的生长情况。高光谱技术因其波段范围窄、波段数目多的特性,能够提供更加多样的光谱信息,进而从光谱维对植被生态特征进行探究。通过对植被叶绿素含量与高光谱数据实施Person相关性分析,结合各种回归算法,能够构建出植被叶绿素含量估算模型,从而实现植被生长过程的动态监测。因此,本文以离子吸附型稀土矿区生长的典型复垦植被...
【文章来源】：江西理工大学江西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
稀土矿区植被
第二章材料与方法10第二章材料与方法2.1研究区概况岭北稀土矿地理位置处于江西省定南县北部，占地面积约200km2，迄今为止已经进行近30年开采，产生了大片沙质地表。经过长期的矿产资源开发，尤其是早年间采用的池浸/堆浸方式，使矿区留下了大面积的尾沙和废石。同时，浸矿溶液造成了原有土层结构和营养分布一定程度上的破坏，使得废弃地生态环境变差，植被生长状况不佳。本文以该矿区坳背塘稀土矿点作为研究区域，此区域位于岭北稀土矿南部位置，具体坐标为东经115°04"37″~115°05"41″北纬24°54"10″~24°56"42″，面积约为1.5km2。这个矿点前期采用池浸/堆浸开采，后期利用原地浸矿工艺开采，开采结束后留下了大面积的裸露尾砂地。从2000年后开始逐步进行人工复垦，但由于土壤沙化严重以及水资源污染，植被长势欠佳。为了探究矿区修复工程中，受生态胁迫因子影响，植被的光谱特征变化规律。本文选择具有代表意义的矿区复垦植被油桐、竹柳和红叶石楠当作实验对象，进行高光谱研究。图2.1研究区地理位置（左）及高分影像（右）
第二章材料与方法11图2.2复垦植被（油桐、竹柳、红叶石楠）2.2复垦植被高光谱数据及叶绿素含量采集2.2.1高光谱数据获取本次实验采用美国ASD公司制造的FieldSpec4型便携式地物光谱仪完成植被高光谱数据获龋该仪器具备的波谱范围是350-2500nm。其中，在350-1000nm波谱区间，该段波谱采样间隔设定为1.4nm，分辨率设定为3nm；在1000-2500nm波谱区间，该段波谱采样间隔设定为2nm，分辨率设定为10nm。此外，为了保证测定结果尽可能的准确，整个高光谱数据采集过程应遵循实验规范要求。具体如下：在采集前，天气条件应保证天空晴朗无云，光照强度相对稳定，以此尽可能降低天气状况对采集精度的影响。关于能见度的要求是：对一般大气污染不严重区域，采集时应达到的水平能见度要求不低于10km。关于云量的限定是：在太阳周围90°立体角内，应保持较淡的积云量，且无浓积云、卷云等存在。关于风力要求是：采集过程中风力应低于5级，其中植物进行采集时风力应低于3级。有关光源要求是：选择自然太阳光，满足一定的辐照度以达到采集精度条件下的信噪比。即应具备一定程度太阳高度角，采集时太阳天顶角低于50o。总的来说，在中纬度的区域夏季采集节点为当地时间10点至14点；低纬度的区域对采集时段的要求更为宽松一些；而在高纬度区域及冬季对于时段的要求则会更加严格。因此，此次采集过程于2019年7月23~24两天内完成，实验的具体时间选择在上午12点与下午2点之间实施。另外，衣着白色、蓝色、黄色等高反射率服饰，会对测定对象的光谱信息造成干扰；所以，采集期间采集人员不能身穿浅色、特色服饰。同时为了避免仪器自身响应元件对测量精度的影响，应在开始
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国稀土资源现状及选矿技术进展[J]. 刘琦,周芳,冯健,刘旭,徐源来,吴晓燕,池汝安. 矿产保护与利用. 2019(05)
[2]基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究[J]. 冯帅,许童羽,于丰华,陈春玲,杨雪,王念一. 光谱学与光谱分析. 2019(10)
[3]基于高光谱和BP神经网络的棉花冠层叶绿素含量联合估算[J]. 依尔夏提·阿不来提,白灯莎·买买提艾力,买买提·沙吾提,安申群. 光学学报. 2019(09)
[4]东洞庭湖湿地植被高光谱数据降维与分类[J]. 李世波,林辉,葛淼. 中南林业科技大学学报. 2019(11)
[5]煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析[J]. 赵恒谦,张文博,朱孝鑫,毕银丽,李瑶,赵学胜,金倩. 光谱学与光谱分析. 2019(06)
[6]柑橘叶片叶绿素含量拉曼光谱定量分析方法研究[J]. 刘燕德,程梦杰,郝勇,张宇,侯兆国. 光谱学与光谱分析. 2019(06)
[7]基于冠层光谱红边参数和植被指数的冬小麦水分胁迫监测[J]. 郭建茂,王星宇,李淑婷,谢晓燕,刘荣花,于庚康. 江苏农业科学. 2019(10)
[8]水稻冠层叶绿素含量高光谱估算模型[J]. 武旭梅,常庆瑞,落莉莉,由明明. 干旱地区农业研究. 2019(03)
[9]基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算[J]. 郑煜,常庆瑞,王婷婷,杨景. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2019(08)
[10]高光谱的矿区植物异常信息提取[J]. 崔世超,周可法,丁汝福. 光谱学与光谱分析. 2019(01)
硕士论文
[1]高光谱遥感在大冶铜铁矿区水环境监测中的应用[D]. 马秀强.中国地质大学(北京) 2018
[2]基于BP神经网络的冬小麦抽穗期叶片生理生化指标的高光谱估测研究[D]. 吕玮.山东农业大学 2018
[3]离子型稀土矿区复垦地植被光谱特征提取及叶绿素含量反演研究[D]. 欧彬.江西理工大学 2018
本文编号：3572181
【文章来源】：江西理工大学江西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
稀土矿区植被
第二章材料与方法10第二章材料与方法2.1研究区概况岭北稀土矿地理位置处于江西省定南县北部，占地面积约200km2，迄今为止已经进行近30年开采，产生了大片沙质地表。经过长期的矿产资源开发，尤其是早年间采用的池浸/堆浸方式，使矿区留下了大面积的尾沙和废石。同时，浸矿溶液造成了原有土层结构和营养分布一定程度上的破坏，使得废弃地生态环境变差，植被生长状况不佳。本文以该矿区坳背塘稀土矿点作为研究区域，此区域位于岭北稀土矿南部位置，具体坐标为东经115°04"37″~115°05"41″北纬24°54"10″~24°56"42″，面积约为1.5km2。这个矿点前期采用池浸/堆浸开采，后期利用原地浸矿工艺开采，开采结束后留下了大面积的裸露尾砂地。从2000年后开始逐步进行人工复垦，但由于土壤沙化严重以及水资源污染，植被长势欠佳。为了探究矿区修复工程中，受生态胁迫因子影响，植被的光谱特征变化规律。本文选择具有代表意义的矿区复垦植被油桐、竹柳和红叶石楠当作实验对象，进行高光谱研究。图2.1研究区地理位置（左）及高分影像（右）
第二章材料与方法11图2.2复垦植被（油桐、竹柳、红叶石楠）2.2复垦植被高光谱数据及叶绿素含量采集2.2.1高光谱数据获取本次实验采用美国ASD公司制造的FieldSpec4型便携式地物光谱仪完成植被高光谱数据获龋该仪器具备的波谱范围是350-2500nm。其中，在350-1000nm波谱区间，该段波谱采样间隔设定为1.4nm，分辨率设定为3nm；在1000-2500nm波谱区间，该段波谱采样间隔设定为2nm，分辨率设定为10nm。此外，为了保证测定结果尽可能的准确，整个高光谱数据采集过程应遵循实验规范要求。具体如下：在采集前，天气条件应保证天空晴朗无云，光照强度相对稳定，以此尽可能降低天气状况对采集精度的影响。关于能见度的要求是：对一般大气污染不严重区域，采集时应达到的水平能见度要求不低于10km。关于云量的限定是：在太阳周围90°立体角内，应保持较淡的积云量，且无浓积云、卷云等存在。关于风力要求是：采集过程中风力应低于5级，其中植物进行采集时风力应低于3级。有关光源要求是：选择自然太阳光，满足一定的辐照度以达到采集精度条件下的信噪比。即应具备一定程度太阳高度角，采集时太阳天顶角低于50o。总的来说，在中纬度的区域夏季采集节点为当地时间10点至14点；低纬度的区域对采集时段的要求更为宽松一些；而在高纬度区域及冬季对于时段的要求则会更加严格。因此，此次采集过程于2019年7月23~24两天内完成，实验的具体时间选择在上午12点与下午2点之间实施。另外，衣着白色、蓝色、黄色等高反射率服饰，会对测定对象的光谱信息造成干扰；所以，采集期间采集人员不能身穿浅色、特色服饰。同时为了避免仪器自身响应元件对测量精度的影响，应在开始
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国稀土资源现状及选矿技术进展[J]. 刘琦,周芳,冯健,刘旭,徐源来,吴晓燕,池汝安. 矿产保护与利用. 2019(05)
[2]基于无人机高光谱遥感的东北粳稻冠层叶片氮素含量反演方法研究[J]. 冯帅,许童羽,于丰华,陈春玲,杨雪,王念一. 光谱学与光谱分析. 2019(10)
[3]基于高光谱和BP神经网络的棉花冠层叶绿素含量联合估算[J]. 依尔夏提·阿不来提,白灯莎·买买提艾力,买买提·沙吾提,安申群. 光学学报. 2019(09)
[4]东洞庭湖湿地植被高光谱数据降维与分类[J]. 李世波,林辉,葛淼. 中南林业科技大学学报. 2019(11)
[5]煤炭矿区植被冠层光谱土地复垦敏感性分析[J]. 赵恒谦,张文博,朱孝鑫,毕银丽,李瑶,赵学胜,金倩. 光谱学与光谱分析. 2019(06)
[6]柑橘叶片叶绿素含量拉曼光谱定量分析方法研究[J]. 刘燕德,程梦杰,郝勇,张宇,侯兆国. 光谱学与光谱分析. 2019(06)
[7]基于冠层光谱红边参数和植被指数的冬小麦水分胁迫监测[J]. 郭建茂,王星宇,李淑婷,谢晓燕,刘荣花,于庚康. 江苏农业科学. 2019(10)
[8]水稻冠层叶绿素含量高光谱估算模型[J]. 武旭梅,常庆瑞,落莉莉,由明明. 干旱地区农业研究. 2019(03)
[9]基于连续统去除和偏最小二乘回归的油菜SPAD高光谱估算[J]. 郑煜,常庆瑞,王婷婷,杨景. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2019(08)
[10]高光谱的矿区植物异常信息提取[J]. 崔世超,周可法,丁汝福. 光谱学与光谱分析. 2019(01)
硕士论文
[1]高光谱遥感在大冶铜铁矿区水环境监测中的应用[D]. 马秀强.中国地质大学(北京) 2018
[2]基于BP神经网络的冬小麦抽穗期叶片生理生化指标的高光谱估测研究[D]. 吕玮.山东农业大学 2018
[3]离子型稀土矿区复垦地植被光谱特征提取及叶绿素含量反演研究[D]. 欧彬.江西理工大学 2018
本文编号：3572181
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