基于高光譜數(shù)據(jù)的稀土礦區(qū)復(fù)墾植被葉片葉綠素含量估算研究
發(fā)布時間:2022-01-06 09:13
稀土作為工業(yè)“維生素”,是國家的發(fā)展進(jìn)程中十分關(guān)鍵的戰(zhàn)略資源。其中,離子吸附型稀土為中、重類型稀土,因為儲量大,埋藏深度淺的特點(diǎn),占據(jù)著重要的地位。然而,離子吸附型稀土礦的開采會對生態(tài)環(huán)境造成一定程度的損毀。其先后歷經(jīng)的三種開采方式池浸、堆浸、原地浸礦,均會導(dǎo)致礦區(qū)植被的大面積破壞,且植被自然恢復(fù)困難。為了對礦區(qū)環(huán)境進(jìn)行恢復(fù),在稀土開采結(jié)束以后,通常采用人工復(fù)墾的方式進(jìn)行生態(tài)治理。但稀土開采時使用的浸礦液體,在開采過程中會通過滲透作用浸入土壤,損害土壤中的有機(jī)質(zhì),進(jìn)而使土壤成分受到損毀,導(dǎo)致復(fù)墾植被生長困難。如何對植被生長過程進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測,從而通過及時的人為干預(yù)保證復(fù)墾植被健康生長,進(jìn)而加快礦區(qū)生態(tài)恢復(fù)成為了極其重要的任務(wù)。葉綠素作為植被常用的生化參數(shù),其含量的多少能夠反映出植被的生長情況。高光譜技術(shù)因其波段范圍窄、波段數(shù)目多的特性,能夠提供更加多樣的光譜信息,進(jìn)而從光譜維對植被生態(tài)特征進(jìn)行探究。通過對植被葉綠素含量與高光譜數(shù)據(jù)實施Person相關(guān)性分析,結(jié)合各種回歸算法,能夠構(gòu)建出植被葉綠素含量估算模型,從而實現(xiàn)植被生長過程的動態(tài)監(jiān)測。因此,本文以離子吸附型稀土礦區(qū)生長的典型復(fù)墾植被...
【文章來源】:江西理工大學(xué)江西省
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
稀土礦區(qū)植被
第二章材料與方法10第二章材料與方法2.1研究區(qū)概況嶺北稀土礦地理位置處于江西省定南縣北部,占地面積約200km2,迄今為止已經(jīng)進(jìn)行近30年開采,產(chǎn)生了大片沙質(zhì)地表。經(jīng)過長期的礦產(chǎn)資源開發(fā),尤其是早年間采用的池浸/堆浸方式,使礦區(qū)留下了大面積的尾沙和廢石。同時,浸礦溶液造成了原有土層結(jié)構(gòu)和營養(yǎng)分布一定程度上的破壞,使得廢棄地生態(tài)環(huán)境變差,植被生長狀況不佳。本文以該礦區(qū)坳背塘稀土礦點(diǎn)作為研究區(qū)域,此區(qū)域位于嶺北稀土礦南部位置,具體坐標(biāo)為東經(jīng)115°04"37″~115°05"41″北緯24°54"10″~24°56"42″,面積約為1.5km2。這個礦點(diǎn)前期采用池浸/堆浸開采,后期利用原地浸礦工藝開采,開采結(jié)束后留下了大面積的裸露尾砂地。從2000年后開始逐步進(jìn)行人工復(fù)墾,但由于土壤沙化嚴(yán)重以及水資源污染,植被長勢欠佳。為了探究礦區(qū)修復(fù)工程中,受生態(tài)脅迫因子影響,植被的光譜特征變化規(guī)律。本文選擇具有代表意義的礦區(qū)復(fù)墾植被油桐、竹柳和紅葉石楠當(dāng)作實驗對象,進(jìn)行高光譜研究。圖2.1研究區(qū)地理位置(左)及高分影像(右)
第二章材料與方法11圖2.2復(fù)墾植被(油桐、竹柳、紅葉石楠)2.2復(fù)墾植被高光譜數(shù)據(jù)及葉綠素含量采集2.2.1高光譜數(shù)據(jù)獲取本次實驗采用美國ASD公司制造的FieldSpec4型便攜式地物光譜儀完成植被高光譜數(shù)據(jù)獲齲該儀器具備的波譜范圍是350-2500nm。其中,在350-1000nm波譜區(qū)間,該段波譜采樣間隔設(shè)定為1.4nm,分辨率設(shè)定為3nm;在1000-2500nm波譜區(qū)間,該段波譜采樣間隔設(shè)定為2nm,分辨率設(shè)定為10nm。此外,為了保證測定結(jié)果盡可能的準(zhǔn)確,整個高光譜數(shù)據(jù)采集過程應(yīng)遵循實驗規(guī)范要求。具體如下:在采集前,天氣條件應(yīng)保證天空晴朗無云,光照強(qiáng)度相對穩(wěn)定,以此盡可能降低天氣狀況對采集精度的影響。關(guān)于能見度的要求是:對一般大氣污染不嚴(yán)重區(qū)域,采集時應(yīng)達(dá)到的水平能見度要求不低于10km。關(guān)于云量的限定是:在太陽周圍90°立體角內(nèi),應(yīng)保持較淡的積云量,且無濃積云、卷云等存在。關(guān)于風(fēng)力要求是:采集過程中風(fēng)力應(yīng)低于5級,其中植物進(jìn)行采集時風(fēng)力應(yīng)低于3級。有關(guān)光源要求是:選擇自然太陽光,滿足一定的輻照度以達(dá)到采集精度條件下的信噪比。即應(yīng)具備一定程度太陽高度角,采集時太陽天頂角低于50o?偟膩碚f,在中緯度的區(qū)域夏季采集節(jié)點(diǎn)為當(dāng)?shù)貢r間10點(diǎn)至14點(diǎn);低緯度的區(qū)域?qū)Σ杉瘯r段的要求更為寬松一些;而在高緯度區(qū)域及冬季對于時段的要求則會更加嚴(yán)格。因此,此次采集過程于2019年7月23~24兩天內(nèi)完成,實驗的具體時間選擇在上午12點(diǎn)與下午2點(diǎn)之間實施。另外,衣著白色、藍(lán)色、黃色等高反射率服飾,會對測定對象的光譜信息造成干擾;所以,采集期間采集人員不能身穿淺色、特色服飾。同時為了避免儀器自身響應(yīng)元件對測量精度的影響,應(yīng)在開始
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]我國稀土資源現(xiàn)狀及選礦技術(shù)進(jìn)展[J]. 劉琦,周芳,馮健,劉旭,徐源來,吳曉燕,池汝安. 礦產(chǎn)保護(hù)與利用. 2019(05)
[2]基于無人機(jī)高光譜遙感的東北粳稻冠層葉片氮素含量反演方法研究[J]. 馮帥,許童羽,于豐華,陳春玲,楊雪,王念一. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(10)
[3]基于高光譜和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花冠層葉綠素含量聯(lián)合估算[J]. 依爾夏提·阿不來提,白燈莎·買買提艾力,買買提·沙吾提,安申群. 光學(xué)學(xué)報. 2019(09)
[4]東洞庭湖濕地植被高光譜數(shù)據(jù)降維與分類[J]. 李世波,林輝,葛淼. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報. 2019(11)
[5]煤炭礦區(qū)植被冠層光譜土地復(fù)墾敏感性分析[J]. 趙恒謙,張文博,朱孝鑫,畢銀麗,李瑤,趙學(xué)勝,金倩. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(06)
[6]柑橘葉片葉綠素含量拉曼光譜定量分析方法研究[J]. 劉燕德,程夢杰,郝勇,張宇,侯兆國. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(06)
[7]基于冠層光譜紅邊參數(shù)和植被指數(shù)的冬小麥水分脅迫監(jiān)測[J]. 郭建茂,王星宇,李淑婷,謝曉燕,劉榮花,于庚康. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(10)
[8]水稻冠層葉綠素含量高光譜估算模型[J]. 武旭梅,常慶瑞,落莉莉,由明明. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2019(03)
[9]基于連續(xù)統(tǒng)去除和偏最小二乘回歸的油菜SPAD高光譜估算[J]. 鄭煜,常慶瑞,王婷婷,楊景. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(08)
[10]高光譜的礦區(qū)植物異常信息提取[J]. 崔世超,周可法,丁汝福. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(01)
碩士論文
[1]高光譜遙感在大冶銅鐵礦區(qū)水環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用[D]. 馬秀強(qiáng).中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2018
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冬小麥抽穗期葉片生理生化指標(biāo)的高光譜估測研究[D]. 呂瑋.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[3]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[D]. 歐彬.江西理工大學(xué) 2018
本文編號:3572181
【文章來源】:江西理工大學(xué)江西省
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
稀土礦區(qū)植被
第二章材料與方法10第二章材料與方法2.1研究區(qū)概況嶺北稀土礦地理位置處于江西省定南縣北部,占地面積約200km2,迄今為止已經(jīng)進(jìn)行近30年開采,產(chǎn)生了大片沙質(zhì)地表。經(jīng)過長期的礦產(chǎn)資源開發(fā),尤其是早年間采用的池浸/堆浸方式,使礦區(qū)留下了大面積的尾沙和廢石。同時,浸礦溶液造成了原有土層結(jié)構(gòu)和營養(yǎng)分布一定程度上的破壞,使得廢棄地生態(tài)環(huán)境變差,植被生長狀況不佳。本文以該礦區(qū)坳背塘稀土礦點(diǎn)作為研究區(qū)域,此區(qū)域位于嶺北稀土礦南部位置,具體坐標(biāo)為東經(jīng)115°04"37″~115°05"41″北緯24°54"10″~24°56"42″,面積約為1.5km2。這個礦點(diǎn)前期采用池浸/堆浸開采,后期利用原地浸礦工藝開采,開采結(jié)束后留下了大面積的裸露尾砂地。從2000年后開始逐步進(jìn)行人工復(fù)墾,但由于土壤沙化嚴(yán)重以及水資源污染,植被長勢欠佳。為了探究礦區(qū)修復(fù)工程中,受生態(tài)脅迫因子影響,植被的光譜特征變化規(guī)律。本文選擇具有代表意義的礦區(qū)復(fù)墾植被油桐、竹柳和紅葉石楠當(dāng)作實驗對象,進(jìn)行高光譜研究。圖2.1研究區(qū)地理位置(左)及高分影像(右)
第二章材料與方法11圖2.2復(fù)墾植被(油桐、竹柳、紅葉石楠)2.2復(fù)墾植被高光譜數(shù)據(jù)及葉綠素含量采集2.2.1高光譜數(shù)據(jù)獲取本次實驗采用美國ASD公司制造的FieldSpec4型便攜式地物光譜儀完成植被高光譜數(shù)據(jù)獲齲該儀器具備的波譜范圍是350-2500nm。其中,在350-1000nm波譜區(qū)間,該段波譜采樣間隔設(shè)定為1.4nm,分辨率設(shè)定為3nm;在1000-2500nm波譜區(qū)間,該段波譜采樣間隔設(shè)定為2nm,分辨率設(shè)定為10nm。此外,為了保證測定結(jié)果盡可能的準(zhǔn)確,整個高光譜數(shù)據(jù)采集過程應(yīng)遵循實驗規(guī)范要求。具體如下:在采集前,天氣條件應(yīng)保證天空晴朗無云,光照強(qiáng)度相對穩(wěn)定,以此盡可能降低天氣狀況對采集精度的影響。關(guān)于能見度的要求是:對一般大氣污染不嚴(yán)重區(qū)域,采集時應(yīng)達(dá)到的水平能見度要求不低于10km。關(guān)于云量的限定是:在太陽周圍90°立體角內(nèi),應(yīng)保持較淡的積云量,且無濃積云、卷云等存在。關(guān)于風(fēng)力要求是:采集過程中風(fēng)力應(yīng)低于5級,其中植物進(jìn)行采集時風(fēng)力應(yīng)低于3級。有關(guān)光源要求是:選擇自然太陽光,滿足一定的輻照度以達(dá)到采集精度條件下的信噪比。即應(yīng)具備一定程度太陽高度角,采集時太陽天頂角低于50o?偟膩碚f,在中緯度的區(qū)域夏季采集節(jié)點(diǎn)為當(dāng)?shù)貢r間10點(diǎn)至14點(diǎn);低緯度的區(qū)域?qū)Σ杉瘯r段的要求更為寬松一些;而在高緯度區(qū)域及冬季對于時段的要求則會更加嚴(yán)格。因此,此次采集過程于2019年7月23~24兩天內(nèi)完成,實驗的具體時間選擇在上午12點(diǎn)與下午2點(diǎn)之間實施。另外,衣著白色、藍(lán)色、黃色等高反射率服飾,會對測定對象的光譜信息造成干擾;所以,采集期間采集人員不能身穿淺色、特色服飾。同時為了避免儀器自身響應(yīng)元件對測量精度的影響,應(yīng)在開始
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]我國稀土資源現(xiàn)狀及選礦技術(shù)進(jìn)展[J]. 劉琦,周芳,馮健,劉旭,徐源來,吳曉燕,池汝安. 礦產(chǎn)保護(hù)與利用. 2019(05)
[2]基于無人機(jī)高光譜遙感的東北粳稻冠層葉片氮素含量反演方法研究[J]. 馮帥,許童羽,于豐華,陳春玲,楊雪,王念一. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(10)
[3]基于高光譜和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花冠層葉綠素含量聯(lián)合估算[J]. 依爾夏提·阿不來提,白燈莎·買買提艾力,買買提·沙吾提,安申群. 光學(xué)學(xué)報. 2019(09)
[4]東洞庭湖濕地植被高光譜數(shù)據(jù)降維與分類[J]. 李世波,林輝,葛淼. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報. 2019(11)
[5]煤炭礦區(qū)植被冠層光譜土地復(fù)墾敏感性分析[J]. 趙恒謙,張文博,朱孝鑫,畢銀麗,李瑤,趙學(xué)勝,金倩. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(06)
[6]柑橘葉片葉綠素含量拉曼光譜定量分析方法研究[J]. 劉燕德,程夢杰,郝勇,張宇,侯兆國. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(06)
[7]基于冠層光譜紅邊參數(shù)和植被指數(shù)的冬小麥水分脅迫監(jiān)測[J]. 郭建茂,王星宇,李淑婷,謝曉燕,劉榮花,于庚康. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(10)
[8]水稻冠層葉綠素含量高光譜估算模型[J]. 武旭梅,常慶瑞,落莉莉,由明明. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究. 2019(03)
[9]基于連續(xù)統(tǒng)去除和偏最小二乘回歸的油菜SPAD高光譜估算[J]. 鄭煜,常慶瑞,王婷婷,楊景. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(08)
[10]高光譜的礦區(qū)植物異常信息提取[J]. 崔世超,周可法,丁汝福. 光譜學(xué)與光譜分析. 2019(01)
碩士論文
[1]高光譜遙感在大冶銅鐵礦區(qū)水環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用[D]. 馬秀強(qiáng).中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2018
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冬小麥抽穗期葉片生理生化指標(biāo)的高光譜估測研究[D]. 呂瑋.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[3]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[D]. 歐彬.江西理工大學(xué) 2018
本文編號:3572181
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