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《江西理工大学》 2018年
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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

欧彬  
【摘要】:离子型稀土矿区开采所使用的池浸/堆浸工艺导致矿点地表土壤特性发生变化,造成大片土地毁损和植被破坏,环境治理主要依靠人工复垦。但由于开采造成的土壤养分流失,植被根系吸收所需的矿质成分不足,使得复垦地上种植的植被长势不佳,对复垦效果产生不利影响。根据植被可见光谱的产生机理可以得知绿峰和红边是由叶绿素产生的,而叶绿素对植被的生长情况具备指示作用,是植被长势估测的重要指标。由于南方离子型稀土矿复垦植被较多,本文以具有典型代表的竹柳、油桐和湿地松为例,对采集的光谱信息和叶绿素进行光谱特征提取以及叶绿素含量的反演研究,从而为稀土矿区植被长势监测提供理论基础和技术支持。首先,对采集的矿区植物原始光谱数据进行一阶导数变换和去包络线变换,分析对照三种植物的光谱差异;然后,将光谱结合采集的叶绿素值进行相关性分析,提取敏感波段,再者,并将三边参数和植被指数与叶绿素值结合,提取相关性较好的光谱特征参数。最后,利用提取的敏感波段、三边参数和植被指数分别采用单变量回归和逐步回归法与叶绿素值进行反演模型构建,并与实测叶绿素值对比检验模型的精度,结果表明:(1)竹柳、油桐、湿地松的原始光谱绿峰、红谷反射率整体比一般植被要高,绿峰向短波方向偏移了1~4nm,红谷向短波方向偏移了2~10nm,存在不同程度的“红移”现象。油桐一阶导数的红边位置相较于竹柳和湿地松向短波方向偏移23~24nm,结合其长势发生“蓝移”现象。(2)根据对构建的竹柳叶绿素含量反演模型进行精度检验,发现基于NBDI_(642)、D_(671)、BD_(590)和D_(992)的逐步回归模型预测R~2为0.823,预测效果最佳,RMSE达到2.915,RE达到8.75%,误差较小,可作为竹柳叶绿素最佳反演模型;对油桐叶绿素含量反演模型进行精度检验,最佳反演模型是基于(SD_r-SD_b)/(SD_r+SD_b)和λ_v的逐步回归模型,其预测R~2为0.830,RMSE为2.798,RE为7.78%;在众多湿地松叶绿素含量反演模型中,基于D_(1657)、D_(1252)和D_(480)的逐步回归模型预测效果比单变量反演模型都要好,预测R~2为0.847,RMSE和RE分别为2.153和6.77%,可作为湿地松叶绿素最佳反演模型。(3)对比三种植被发现均是逐步回归模型的拟合和预测效果最佳,且不同植被类型其叶绿素含量与光谱特征参数的相关性有较大差异,体现了不同植被对于矿区环境胁迫的适应情况不同,研究成果为高光谱技术大面积监测稀土矿区复垦植被生长状况奠定基础,也为复垦措施的制定提供了一定的依据。
【学位授予单位】:江西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:Q948;TD88

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