基于高分二号卫星影像高潜水位煤矿区沉陷地土壤含水量监测

高潜水位地区煤炭开采破坏导致地表沉陷出现积水和斜坡,沉陷内土壤含水量会分布不均匀,影响农作物的生长,从而严重影响矿区居民的生产和生活。因此大范围快速、精确监测高潜水位地区煤矿开采区的土壤含水量具有重要现实意义。卫星遥感技术可以快速、准确、高效监测矿区土壤含水量。通过遥感手段对高潜水位采煤塌陷地土壤含水量进行监测,探求出一个比较方便、快速、合理监测高潜水位采煤塌陷地土壤含水量分布状况方法,为矿区环境影响评价、农作物估产、破坏等级评价、耕地损害补偿与土地复垦方案的编制提供参考依据。借鉴土壤含水量遥感监测经验,通过野外实地采集土壤样本并测量土壤光谱数据,在室内测量土壤含水量,分析实测地面光谱数据与土壤含水量的变化关系,结合实测的土壤含水量与光谱特征数据,对土壤含水量与实测水体光谱进行相关性分析,得到土壤含水量光谱数据敏感波段范围。结合高分二号卫星影像谱段数据特点,将实测光谱波长按照波段范围划分为与高分二号卫星影像谱段对应的4个波段,即450~520,520~590,630~690,770~890 nm,再取各个波段范围反射率的平均值与土壤含水量光谱反射率进行相关性分析,寻求高分二号卫星影像监测土壤含水量最敏感的波段数据,在确定遥感探测敏感波段的基础上,建立了土壤含水量与光谱反射率的遥感反演模型,即:S曲线模型、逆函数模型,基于预处理的高分二号卫星影像进行沉陷区地土壤含水量遥感反演,从而得到高潜水位采煤塌陷地土壤含水量的空间分布情况。研究结果表明不同土壤含水量的光谱特征基本相似,实测地面光谱数据与土壤含水量的变化关系为土壤光谱反射率随着波长的增长而增大,呈正相关关系;土壤含水量与高分二号卫星影像数据B3波段的反射率具有显著的负相关关系,可将B3波段作为监测土壤含水量最敏感的波段;通过对S曲线模型、逆函数模型进行分析与检验,S曲线模型比逆函数模型更接近实测值;基于高分二号遥感影像,利用S曲线模型进行遥感反演,可以迅速得到高潜水位采煤塌陷地土壤含水量空间等级分布图。     

基于实物分类统计法的森林变化监测研究

遥感已广泛应用于森林动态监测,遥感影像实物分类统计法为森林覆盖动态监测提供了可能。基于此,提出了一种基于实物分类统计法的森林变化监测方法,该方法综合图像分割技术、图像动态变化分析技术和多光谱随机信号处理技术,通过统计手段,可以对地面实物进行区分,从而达到森林动态监测的目的。     

煤田火区自然地物热红外发射率光谱测量及其特征

利用傅里叶变换红外光谱仪对新疆水西沟煤田火区自然地物进行发射率光谱测量,采用平滑光谱迭代法对温度和发射率进行分离反演,得到精确的地物温度和发射率,对7种典型自然地物热红外发射率光谱特征进行分析,并选择ASTER影像5个热红外波段进行数据模拟。结果表明：① 波长在8～13 μm,地物热红外发射率光谱特征存在明显差异,尤其是在8.5～10.0,11.3和12～13 μm处,可作为识别不同地物的特征波段;② 发射率光谱在ASTER影像5个热红外波段变化趋势呈现明显区别,在遥感影像对火区地物信息的提取研究中具有实际应用价值;③ 得到的地物发射率为火区地表温度的反演提供了精确的参数,可以提高温度反演的精度。     

融合主成分分析与光谱角匹配的 金铜矿遥感探测方法

针对金铜矿高光谱遥感探测中存在的数据量大、数据处理繁琐等问题,融合主成分分析与光谱角匹配方法,提出了一种金铜矿遥感探测方法。该方法首先采用主成分分析法对金铜矿高光谱遥感数据进行降维处理,然后利用光谱角匹配法对目标光谱进行匹配,从而实现对金铜矿进行遥感探测的目的。在福建紫金山金铜矿区进行实地取样,进行可见光-近红外光谱测试分析,采用所提方法对高光谱遥感数据进行处理,并对样品进行了金、铜矿及围岩识别试验。结果表明：所提方法能够有效简化金铜矿遥感高光谱数据处理流程,使得实测遥感光谱原始数据从973个波段简化为6个主成分,利用该6个主成分进行光谱角匹配时,大大简化了计算过程,且光谱信息损失较少,岩（矿）样品识别成功率达到了74%,表明该方法在金铜矿高光谱遥感探测方面有一定的适用性。     

基于TM遥感影像带岭区森林生物量估测研究

利用多光谱遥感影像查清森林资源为林业、发展规划、生态改善提供基础数据具有重要意义。现采用ENVI、SPSS软件以黑龙江省带岭区1995年、2005年和2015年三期的TM影像为基础数据,借助样地森林生物量数据,通过提取统计方法,对带岭区的森林生物量进行遥感反演建模研究。     

广西花山地区ETM^＋影像数据中矿化和蚀变信息的提取方法

以广西花山花岗岩区为研究对象,ETM^＋遥感数据为信息源,波谱理论为基础,采用基于单波段图像分类生成彩色合成图像法,利用岩矿光谱特性与遥感数据波段之间相关关系来进行矿化蚀变信息提取。对比分析单一波段组合法与改进了的Crosta法来提取金属矿化和蚀变信息,试验其方法的优选性,认为改进了的Crosta法能更加有效地提取矿化蚀变信息。     

广西花山地区ETM~+影像数据中矿化和蚀变信息的提取方法

以广西花山花岗岩区为研究对象,ETM+遥感数据为信息源,波谱理论为基础,采用基于单波段图像分类生成彩色合成图像法,利用岩矿光谱特性与遥感数据波段之间相关关系来进行矿化蚀变信息提取。对比分析单一波段组合法与改进了的Crosta法来提取金属矿化和蚀变信息,试验其方法的优选性,认为改进了的Crosta法能更加有效地提取矿化蚀变信息。     

基于连续小波变换的地下储存CO2泄漏高光谱遥感监测

为尝试应用高光谱遥感监测地表植被变化而间接探测CO2轻微泄漏信息。试验于2008年5-9月在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区完成(52.8°N,1.2°W),以多年生黑麦草（cv Long Ley）为研究对象,测量了6次黑麦草冠层光谱,利用连续小波变换对其冠层光谱进行处理分析,寻找对CO2泄漏胁迫较为敏感的波段,从而实现CO2泄漏信息的识别。研究结果表明：随着CO2胁迫程度增大,黑麦草冠层光谱小波系数在680~760 nm范围内逐渐增大（负值）,在其他区域无明显变化;而在720~745 nm范围内黑麦草冠层光谱小波系数能量总和逐渐减小。黑麦草小波系数能量总和最大值波段位于725 nm附近,且725 nm处小波系数能量总和可以在整个生育期识别CO2泄漏胁迫下的黑麦草。因此,可以通过高光谱遥感监测地表植被而间接探测地下储存CO2轻微泄漏点,结果可为将来利用机载或星载高光谱遥感监测地下封存CO2泄漏点提供参考。     

矿区煤火遥感监测技术的研究进展

对国内外利用卫星热红外波段探测煤火的方法进行了统计分类,着重对比分析了中分辨热红外卫星的地表温度反演方法和煤火区提取算法的特点,评述了机载热红外遥感探测煤火的研究现状和存在的主要问题,指出了矿区煤火遥感监测研究的发展趋势和新方向。     

基于GEE和多维特征集的锡林浩特露天矿区近30 a土地利用分类

随着矿产资源的不断开采,矿区地表土地利用会发生频繁的变化,快速获取矿区开采过程中长时间序列连续的土地利用分类结果对于矿区土地治理与生态重建具有重要意义。基于Google Earth Engine (GEE)遥感云平台,对Sentinel-2和Landsat数据从光谱特征、纹理特征、地形特征3个方面构建多维特征集,采用随机森林算法分别建立了不同特征模型并测试精度以筛选出适合矿区场景的最优分类模型。以锡林浩特市露天矿区为研究区,开展了近30 a(1991—2020年)长时序土地利用分类研究。结果表明:(1)基于GEE遥感云平台,能够高效、快速、准确地提取研究区1991—2020年近30 a的土地利用分类结果;(2)光谱特征对分类精度具有决定性作用,融入纹理特征和地形特征能够有效提高矿区土地利用分类模型精度;(3) Sentinel-2数据特有的红边波段对植被具有较高的敏感性,能有效提高分类精度。长时间连续的监测结果能够有效了解锡林浩特市露天矿区土地利用的变化情况及规律,为进一步分析人类生产生活和环境变化对土地利用的影响提供了坚实的数据支撑。     

基于遥感的个旧西区矿化蚀变信息提取

以云南省个旧西区为研究区域,选用TM多光谱遥感数据为基本数据源,了解围岩蚀变分布情况和构造特征。利用遥感图像波段比值-主成分处理方法以及光谱角优选法,对该地区做矿化蚀变信息提取并进而得到具有成矿潜力的区域范围。     

煤矿区水域煤粉浓度遥感反演模型实验研究

遥感是目前水质环境监测的重要方法,其中水体悬浮物的监测主要针对泥沙成分进行,而针对矿区水域煤粉含量的监测研究较少。文中利用便携式光谱仪测试了不同煤粉浓度水样的可见光-近红外光谱,分析了光谱特征与煤粉浓度之间的关系,发现煤粉含量对水的光谱反射率有很大影响,即随着煤粉浓度的增大,水的光谱反射率逐渐减小;不同煤粉浓度的水样均在740 nm波段处存在光谱吸收特征,且吸收深度与煤粉含量存在密切关系。基于此,建立了光谱吸收指数(SAI)与煤粉浓度之间的线性模型,以此作为水体煤粉浓度的遥感反演模型。模型验证结果表明,煤粉浓度在200~700 mg/L,模型具有较高的反演精度,其相对误差平均为6.3%。研究结果为煤矿区水质监测提供了新的思路。     

Radarsat-2在重庆土地利用遥感监测中的应用研究

对Radarsat-2影像的成像特性、预处理方法进行了研究,并利用Radarsat-2影像和IRS-P6影像进行基于光谱特征变异法的土地利用动态遥感监测试验。通过实地调查、实测等方式对发现提取的变化图斑进行精度水平分析,评价了Radarsat-2卫星影像在重庆地区土地利用动态遥感监测工作中的应用潜力,为SAR卫星遥感数据在重庆地区的应用进行了有益的探索。     

基于影像特征随机森林的自然保护区矿区动态监测

获取矿区地物的变化是监测矿山活动有效手段之一,以贺兰山国家自然保护区为研究区,选用Landsat-8OLI多光谱遥感影像,通过分析矿区地物光谱信息特点,选取纹理特征、归一化差分植被指数NDVI、改进归一化差异水体指数MNDWI和归一化差值土壤指数NDSI 4种特征信息,采用随机森林分类方法,对研究区地物覆盖物信息进行识别,分类整体精度和Kappa系数分别为92.35%,0.91,分类精度较基于传统随机森林分类和支持向量机分类有明显提高。通过对研究区2016—2019矿业权内进行动态监测。结果表明:①通过图斑提取发现自然保护区内存在越界开采、无序开采及乱采滥挖等情况;②开采场面积增加的区域主要分布在矿业权范围内,减少的开采场面积在矿业权界内外均有分布,减少幅度达56.34%,说明相关矿业部门对矿山管理起到积极作用。基于影像特征的随机森林的分类方法在自然保护区地物覆盖信息提取和动态监测中具有一定可行性。     

遥感数据协同划分影像地层方法研究——以新疆塔木地区Worldview-2与Landsat-8数据为例

全面总结遥感岩性识别方法,以Worldview-2、Landsat-8遥感数据光谱、结构特点及影像地层划分上的优劣为基础,在协同理论的指导下,提出将Landsat-8全色波段与多光谱融合后的数据与Worldview-2多光谱单波段数据融合,进行数据的结构协同,然后将Worldview-2多光谱1~8波段数据与Landsat-8短波红外波段数据进行叠加形成光谱协同,经过优化形成了一套协同运用Worldview-2、Landsat-8数据进行岩性识别的方法。分别使用Worldview-2、Landsat-8数据与协同数据进行影像地层划分实验,分类结果表明协同数据相对于单一数据进行岩性划分具有明显优势。     

基于Aster遥感影像的断裂构造信息及岩性信息提取研究

以研究区现有的地质资料为基础,以ArcGis和ENVI软件为平台,对ASTER数据进行预处理后采用多波段组合分析、滤波等图像增强处理方法,增强遥感影像信息表达。另外利用监督分类方法,对岩石影像单元进行分类,结合目视解译,提取与岩性特征和构造特征相关的地质信息,同时结合野外调查和常规地质资料综合分析,进行遥感地质解译,完成研究区1∶5万遥感解译地质图,建立遥感解译标志。     

基于最优波段组合的TM影像土地覆盖信息分类

针对TM遥感影像光谱特征利用率不高,影响土地覆盖信息分类精度的问题,提出一种基于最优波段组合的分类方法。以赣州市章贡区2006年的TM遥感影像为研究对象,首先根据遥感影像的光谱特征和波段间的相关性计算最佳指数;其次根据研究区域特征,引入修正植被指数,并对原影像进行主成分分析,综合分析最佳指数、修正植被指数和前3个主成分量,认为PC3、RNDVI、Band1为最优波段组合。最后结合监督分类与非监督分类法对最优波段组合成的遥感影像进行分类,得到的整体分类精度为86.237 5%,kappa系数为0.825 3。     

基于多光谱差分植被抑制法的蚀变信息提取

遥感蚀变信息提取以岩矿裸露或低植被覆盖区为主,高植被覆盖区蚀变信息提取一直是一个难题。以Sentinel-2为代表的多光谱卫星数据具有大幅宽、空间分辨率和光谱分辨率都较高等特点,但尚未被应用于高植被覆盖区蚀变信息提取。因此,本文根据植被和矿物光谱特征差异,结合Sentinel-2多光谱传感器波段设置的特点,选取波段组合进行差分处理,提出了多光谱差分植被抑制法(Multi-spectral Differential Vegetation Suppression,MDVS)。分析结果表明,MDVS可以有效去除浓密植被影响,与主成分变换配合使用,在散点图中准确圈定出羟基和铁染蚀变信息。本研究为实现大范围高植被覆盖区蚀变矿物分布信息提取奠定基础,对于遥感找矿技术的应用和推广具有重要意义。     

运用遥感技术对矿区植被覆盖变化进行分析

运用遥感技术动态监测矿区生态环境,对于保护矿区生态环境,合理开发矿产资源具有重要的现实意义。以鞍山为研究区,采用MODIS卫星遥感影像,通过对2007、2008、2009三年两个波段的反射率和归一化差异植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)等的分析和应用,在分析地表地物光谱特征和空间特征的基础上,通过对研究区植被覆盖度计算,得出了矿区生态环境植被的动态变化。     

采煤沉陷水域叶绿素a浓度遥感监测研究

采煤沉陷水域水质监测分析对矿区环境治理与水资源综合利用具有重要意义,叶绿素a浓度是表征水体富营养化程度的重要指标.以淮南丁集矿、顾桥矿、谢桥矿、张集矿和顾北矿等５座矿井沉陷水域为研究对象,利用 ASD 光谱仪采集了１５个水体样本光谱,对原始光谱、一阶导数、二阶导数及倒数对数的光谱与叶绿素a浓度的相关性进行分析,基于沉陷水域光谱特征,确定了用于淮南矿区沉陷水域叶绿素a监测的波段范围,并选取时间同步的 Landsat８OLI红光波段(Band４)构建沉陷水域叶绿素a浓度的遥感监测模型,地面水体样 本 的 监 测 数 据 验 证 了 该 模 型 具 有 较 高 的 反 演精度.