基于HJ-1高光谱数据的矿区植被污染监测

论文摘要

本文以兖州煤矿区为研究区,综合运用地面采集数据和高光谱遥感处理方法研究了矿区植被重金属胁迫情况,基于HJ-1A高光谱遥感影像实现了矿区植被的污染监测,为矿区环境污染监测和治理提供了技术支持。本文主要进行了以下几方面的研究：1.在示范区采集了植物波谱曲线和植物样品,测试了植物样品中Cu、Pb、Ni、Cr、Mn、Zn六种重金属含量、水分含量及叶绿素含量,并分析了植被的重金属污染情况,结果表明,六种重金属元素的综合污染指数从高到低为：Mn>Ni>Zn>Cu>Pb>Cr,济二矿区植被重金属污染程度比济三矿区严重；2.分析胁迫植被的光谱特征,优选出了胁迫植被的最佳波谱变异因子：554nm、631nm、557nm处反射率,R695/R670、R605/R760、R710/R760、1/R550等植被指数以及红边位置,构建了植被重金属综合污染指数、生化参数与波谱特征因子之间的多元线性回归模型,这三个回归模型的估测精度均在80%以上；3.基于高光谱遥感图像HJ-1A/HSI数据,反演了研究区域大面积植被的综合污染指数、水分含量和叶绿素含量,其最高反演精度达到78.24%以上,反演结果表明,当植被受污染程度变重时,植被含水量从高变低,植被叶绿素含量也发生变化,与前人研究理论一致。实践证明,基于HJ-1A高光谱数据能有效地选取胁迫植被的最佳波谱变异参数,可以较好地监测植被污染情况,为通过植被长势和污染来判别生态环境状况提供了新思路,为其他相似卫星数据的应用提供了科学的参考依据。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题来源及意义
• 1.2 国内外研究进展
• 1.3 主要研究内容
• 2 数据源及研究区概况
• 2.1 研究区概况
• 2.2 植被实测数据采集
• 2.3 HJ-1A超光谱数据
• 2.4 小结
• 3 植被重金属胁迫分析
• 3.1 金属元素的生物地球化学特征
• 3.2 植物地球化学效应
• 3.3 植被重金属胁迫程度评价
• 3.4 小结
• 4 植被胁迫下波谱特征的变异因子分析与筛选
• 4.1 植被的波谱特征
• 4.2 植被胁迫下波谱特征变异因子分析和识别
• 4.3 最佳植被特征变异因子的优选
• 4.4 小结
• 5 高光谱图像植被的污染监测与分析
• 5.1 图像预处理
• 5.2 植被信息提取
• 5.3 植被污染程度的反演与分析
• 5.4 小结
• 6 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间从事科学研究及发表论文情况