本文選題：稀土礦　切入點：相對輻射校正　出處：《中國地質大學(北京)》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：稀土礦作為世界上的稀缺資源,在國家發(fā)展中具有極高的戰(zhàn)略價值,特別是我國特有的離子型稀土礦,在航天、軍工等高科技領域有著重要的應用。然而,離子型稀土礦多位于交通不便的山區(qū),民間盜采現象普遍存在,這不僅造成資源浪費,而且嚴重破壞了礦區(qū)的植被、土壤等生態(tài)環(huán)境。隨著遙感技術的發(fā)展,其在大范圍地面信息實時獲取上體現出了不可比擬的優(yōu)勢,特別是在交通閉塞、植被茂密的山區(qū),能夠節(jié)省大量人力物力。本文利用遙感技術,對稀土礦開發(fā)狀況及礦區(qū)地物類型與植被覆蓋信息變化進行動態(tài)監(jiān)測。主要研究內容及成果如下:1、探討研究了遙感影像相對輻射校正中的PIF方法,該方法在很大程度上節(jié)省了人工選點的時間,降低了選點的主觀性,使PIF選點的相關系數達到了0.98以上,并且利用典型地物波譜曲線、均方根誤差和NDVI差值等統計量分析了校正效果,結果表明,校正效果較為理想。2、采用紋理信息輔助分類的方法進行地物信息提取,分類總體精度與kappa系數分別比單純依靠光譜信息的分類方法提高了4.1%、5.2%;將該方法應用于多時相遙感數據并統計分類結果,分析發(fā)現,1990年至2010年間稀土采礦區(qū)面積持續(xù)擴大,分布模式由初期的零星分布發(fā)展成連片分布,雖然有一定的人工復墾和自然恢復,但隨著稀土開采規(guī)模的擴大,稀土礦區(qū)的荒漠化更為突出。3、從植被覆蓋度角度研究稀土礦開采對生態(tài)環(huán)境的影響,并以高分辨無人機數據作參考,評價了不同植被覆蓋度估算方法的精度,驗證了三波段梯度差樣本值模型在稀土礦區(qū)植被覆蓋度信息提取中具有較好的適用性;利用植被覆蓋度分級圖進行各項統計及時空演變分析,同時結合稀土采礦信息,進行疊加分析與緩沖分析,進而研究植被覆蓋與稀土采礦的空間關系。分析發(fā)現,稀土開采初期采礦對植被覆蓋的影響并不起主導作用,隨著稀土開采規(guī)模的擴大,對礦區(qū)植被的破壞也越來越大,逐漸成為影響植被覆蓋的主要因素。
[Abstract]:Rare earth ore, as a scarce resource in the world, has a high strategic value in the development of our country, especially the ion rare earth ore, which has important applications in aerospace, military industry and other high-tech fields. Ionic rare earth minerals are mostly located in the mountainous areas where transportation is difficult, and the phenomenon of folk stealing and mining is widespread, which not only causes waste of resources, but also seriously destroys the ecological environment such as vegetation and soil in mining areas. With the development of remote sensing technology, It can save a lot of manpower and material resources, especially in the mountainous areas where traffic is blocked and vegetation is dense. In this paper, remote sensing technology is used. Dynamic monitoring of the development of rare earth minerals, the types of objects and the changes of vegetation cover information in mining areas are carried out. The main contents and results are as follows: 1. The PIF method in relative radiation correction of remote sensing images is studied. This method saves the time of artificial selection to a great extent, reduces the subjectivity of spot selection, and makes the correlation coefficient of PIF point selection more than 0.98, and makes use of the spectral curve of typical ground objects. The root mean square error (RMS) and NDVI difference are analyzed. The results show that the correction effect is ideal. The method of texture information aided classification is used to extract the ground object information. The classification accuracy and kappa coefficient are 4.1and 5.2 higher than that of the classification method based on spectral information alone, and the application of this method to multitemporal remote sensing data and the statistical classification results show that the area of rare earth mining areas continues to expand from 1990 to 2010. The distribution pattern has developed from sporadic distribution to continuous distribution. Although there is a certain amount of artificial reclamation and natural recovery, but with the expansion of the scale of rare earth mining, The desertification of rare earth mining area is more prominent. The impact of rare earth mining on ecological environment is studied from the angle of vegetation coverage, and the accuracy of different vegetation coverage estimation methods is evaluated with the reference of high resolution UAV data. It is verified that the three-band gradient difference sample value model is suitable for extracting vegetation coverage information in rare earth mining areas, and the vegetation coverage classification map is used to analyze the statistical and temporal and spatial evolution of vegetation coverage, and the rare earth mining information is combined. Superposition analysis and buffer analysis are carried out to study the spatial relationship between vegetation cover and rare earth mining. It is found that the influence of rare earth mining on vegetation coverage does not play a leading role in the early stage of rare earth mining, and with the expansion of rare earth mining scale, The destruction of vegetation in mining area is becoming more and more serious, which gradually becomes the main factor affecting vegetation cover.
【學位授予單位】：中國地質大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：X87;X753;Q948

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本文編號：1643159