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。