【摘要】：目前我國累計堆存的鐵尾礦量高達約50億t,所產生的尾礦粉塵污染極其嚴重。為此,使用遼寧鞍山礦區(qū)鐵尾礦粉塵進行實景觀測實驗,采用人工模擬降塵與光譜測量手段,研究了降塵量對植物葉片光譜的影響規(guī)律;并利用降塵量與植物葉片光譜相關性最好的優(yōu)勢波段與鐵元素的光譜吸收特征,分別建立了葉面降塵量的基于植物葉片的優(yōu)勢波段反射率和基于鐵元素的獨特光譜吸收指數的2種定量反演模型。研究表明:隨著鐵尾礦粉塵降塵量逐漸增大,植物葉片反射光譜曲線與粉塵的光譜曲線差異逐漸減小;2種反演方式中降塵量與植物葉片光譜變量均呈極顯著相關,但基于鐵元素光譜吸收特征的定量反演模型精度更高。研究結果可為高光譜遙感應用于礦區(qū)降塵量定量監(jiān)測提供基礎模型與技術依據。
[Abstract]:At present, the accumulative amount of iron tailings accumulated in our country is about 5 billion t, and the dust pollution from tailings is very serious. For this reason, the real observation experiment of iron tailings dust in Anshan mining area of Liaoning Province was carried out, and the influence of dust reduction on the spectrum of plant leaves was studied by means of artificial simulation dust reduction and spectral measurement. The spectral absorption characteristics of iron elements and the dominant band with the best correlation between dust content and plant leaf spectra were used. Two quantitative inversion models of leaf dust amount based on dominant band reflectivity of plant leaves and unique spectral absorption index based on iron elements were established respectively. The results show that the difference between the spectral curve of plant leaf reflection and the spectral curve of dust decreases with the increase of dust content in iron tailings. There is a significant correlation between the dust content and the spectral variables of plant leaves in the two inversion methods, but the quantitative inversion model based on the absorption characteristics of iron elements is more accurate. The results can provide a basic model and technical basis for the application of hyperspectral remote sensing in quantitative monitoring of dust content in mining areas.
【作者單位】： 東北大學測繪工程系;
【基金】：國家自然科學基金青年基金項目“鐵礦區(qū)植被綜合脅迫的全波段光譜特征及協同反演模型”(編號:41201359)資助
【分類號】：X87;X753

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