離子型稀土礦區(qū)復(fù)墾地植被光譜特征提取及葉綠素含量反演研究.pdf

1、分類號： 密 級： U D C： 學(xué) 號： 6120150081 碩士學(xué)位論文 年 月 日 離子 離子型稀土礦區(qū)復(fù)墾地植被光譜特征提取及葉綠素 稀土礦區(qū)復(fù)墾地植被光譜特征提取及葉綠素含量反演研究 含量反演研究 Study on extraction of Spectral characteristics of vegetation and inversion of chlorophyll content in Re

2、claimed land of ion-absorbed rare earth ore 學(xué) 位 類 別： 理學(xué)碩士 作 者 姓 名： 歐 彬 學(xué) 科、專 業(yè)： 地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng) 指 導(dǎo) 教 師： 李恒凱 副教授 研 究 方 向： 礦區(qū)環(huán)境遙感 江西理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要 I 摘 要 離子型稀土礦區(qū)開采所使用的池浸/堆浸工藝

3、導(dǎo)致礦點(diǎn)地表土壤特性發(fā)生變化， 造成大片土地毀損和植被破壞，環(huán)境治理主要依靠人工復(fù)墾。但由于開采造成的土壤養(yǎng)分流失，植被根系吸收所需的礦質(zhì)成分不足，使得復(fù)墾地上種植的植被長勢不佳，對復(fù)墾效果產(chǎn)生不利影響。根據(jù)植被可見光譜的產(chǎn)生機(jī)理可以得知綠峰和紅邊是由葉綠素產(chǎn)生的，而葉綠素對植被的生長情況具備指示作用，是植被長勢估測的重要指標(biāo)。由于南方離子型稀土礦復(fù)墾植被較多，本文以具有典型代表的竹柳、油桐和濕地松為例，對采集的光譜信息和葉綠素進(jìn)行光譜

4、特征提取以及葉綠素含量的反演研究， 從而為稀土礦區(qū)植被長勢監(jiān)測提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。 首先，對采集的礦區(qū)植物原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)變換和去包絡(luò)線變換，分析對照三種植物的光譜差異；然后，將光譜結(jié)合采集的葉綠素值進(jìn)行相關(guān)性分析，提取敏感波段，再者，并將三邊參數(shù)和植被指數(shù)與葉綠素值結(jié)合，提取相關(guān)性較好的光譜特征參數(shù)。最后，利用提取的敏感波段、三邊參數(shù)和植被指數(shù)分別采用單變量回歸和逐步回歸法與葉綠素值進(jìn)行反演模型構(gòu)建，并與實(shí)測葉綠素值對比檢

5、驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?，結(jié)果表明：（1）竹柳、油桐、濕地松的原始光譜綠峰、紅谷反射率整體比一般植被要高，綠峰向短波方向偏移了 1~4nm，紅谷向短波方向偏移了 2~10nm，存在不同程度的“紅移”現(xiàn)象。油桐一階導(dǎo)數(shù)的紅邊位置相較于竹柳和濕地松向短波方向偏移 23~24nm，結(jié)合其長勢發(fā)生“藍(lán)移”現(xiàn)象。 （2）根據(jù)對構(gòu)建的竹柳葉綠素含量反演模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)基于 NBDI642、D671、BD590 和 D992 的逐步回歸模型預(yù)測 R2 為

6、0.823，預(yù)測效果最佳，RMSE 達(dá)到 2.915，RE 達(dá)到 8.75%，誤差較小，可作為竹柳葉綠素最佳反演模型；對油桐葉綠素含量反演模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，最佳反演模型是基于(SDr-SDb)/(SDr+SDb)和 λv 的逐步回歸模型，其預(yù)測 R2 為 0.830，RMSE 為 2.798， RE 為 7.78%； 在眾多濕地松葉綠素含量反演模型中，基于 D1657、D1252 和 D480 的逐步回歸模型預(yù)測效果比單變量反演模型都要

7、好，預(yù)測 R2為 0.847，RMSE 和 RE 分別為 2.153 和 6.77%，可作為濕地松葉綠素最佳反演模型。 （3）對比三種植被發(fā)現(xiàn)均是逐步回歸模型的擬合和預(yù)測效果最佳，且不同植被類型其葉綠素含量與光譜特征參數(shù)的相關(guān)性有較大差異， 體現(xiàn)了不同植被對于礦區(qū)環(huán)境脅迫的適應(yīng)情況不同， 研究成果為高光譜技術(shù)大面積監(jiān)測稀土礦區(qū)復(fù)墾植被生長狀況奠定基礎(chǔ)，也為復(fù)墾措施的制定提供了一定的依據(jù)。 關(guān)鍵詞： 關(guān)鍵詞：離子稀土礦區(qū)復(fù)墾地；葉綠素含量