高光谱遥感反演土壤重金属含量研究进展

土壤重金属污染是当今重要的世界性环境问题之一。如何快速高效地获取土壤重金属含量及分布信息是进行污染风险评价及预测研究的前提。高光谱遥感具有无损、实时获取信息的优势,利用高光谱技术反演土壤重金属含量仍处于探讨阶段,对其反演机理和建模方法的研究成果进行了介绍和分析。认为充分研究不同类型土壤对重金属的吸附特性,是深入理解重金属含量反演机理的基础。加强不同土壤类型、不同污染程度的案例对比分析,发展光谱信号处理方法,引入非线性建模算法,构建重金属形态量反演模型,是土壤重金属含量遥感估算研究的重要研究方向。     

基于偏最小二乘的土壤重金属铜含量高光谱估算

为探究高光谱数据估算土壤重金属铜含量的可行性，以石家庄市水源保护区褐土为研究对象，对不同光谱变换数据与重金属铜含量做了相关分析，建立了土壤重金属铜的单光谱变换指标偏最小二乘模型和多光谱变换指标偏最小二乘模型。结果表明：光谱反射率（R）经倒数一阶微分（RTFD）变换后与铜含量的相关性有所提高；光谱敏感波段为418、427、435、446、490、673、1 909、1 920和2 221 nm，基本位于土壤氧化铁、粘土矿物的特征吸收区域；对土壤重金属铜含量估算效果最好的单光谱变换指标偏最小二乘模型为RTFD模型，其模型决定系数（R²）为0.649，均方根误差（RMSE）为1.477；多光谱变换指标偏最小二乘模型R²和RMSE分别为0.751和1.162，建模效果优于单光谱变换指标模型。研究结果可为北方地区褐土类型土壤重金属铜的高光谱估算提供借鉴。     

基于优化时间函数的走向主断面动态预计模型与算法

针对现有开采沉陷动态预计精度较低的问题,为了提高预计精度,使动态预计成果能够真正在指导矿区生产及采空区土地利用中发挥重要作用,笔者提出以静态预计概率积分模型为基础,采用优化后的分段Knothe时间函数,构建了走向主断面动态沉陷预计理论模型并设计了相应的计算机编程算法,该模型时间函数各参数意义明确,求取方便,不需借助其他监测数据。具体包括:研究确定了在任意给定的预计时刻各动态开采单元时间函数值的计算方法;结合各单元时间函数值,推导了不同开采速度下地表动态移动变形计算公式;给出了时间函数及地表移动的计算步骤和编程算法。采用笔者提出的模型及算法编制了预计程序,并将其应用到预计实践中。结果表明:当给定的预计时间足够长,动态下沉预计与静态预计结果相一致,并且在拐点偏移距处所对应的倾斜值达到了理论最大值,这与理论揭示完全吻合,这表明,采用该模型同样可以进行地表移动稳定后的静态预计,由于算法的差异,相比而言则需要花费更多的时间,但实现了动静态预计一体化的计算设想;另外,通过对官地煤矿29401工作面开采进行动态预计,并抽样对比、统计预计结果和实测数据,得出其走向主断面上点的动态预计相对精度在6%以内...     

不规则工作面沉陷预计三角剖分算法研究

为解决已有不规则工作面沉陷预计方法的不足,对不规则工作面积分区间的三角剖分方法进行了研究,推导了不规则工作面二重积分过程中各三角形积分域上下限的确定公式;顾及到不同三角形形状及坐标系的相互转换,设计了不规则工作面的三角剖分算法;基于该算法,利用MATLAB软件开发了预计程序,该程序可对缓倾斜任意工作面开采进行地表沉陷预计,可对预测结果进行直接处理而不必采用第三方辅助软件,并且实现了预测数据的实时可视化。     

基于偏最小二乘的土壤重金属铜含量高光谱估算

为探究高光谱数据估算土壤重金属铜含量的可行性,以石家庄市水源保护区褐土为研究对象,对不同光谱变换数据与重金属铜含量做了相关分析,建立了土壤重金属铜的单光谱变换指标偏最小二乘模型和多光谱变换指标偏最小二乘模型。结果表明：光谱反射率（R）经倒数一阶微分（RTFD）变换后与铜含量的相关性有所提高;光谱敏感波段为418、427、435、446、490、673、1 909、1 920和2 221 nm,基本位于土壤氧化铁、粘土矿物的特征吸收区域;对土壤重金属铜含量估算效果最好的单光谱变换指标偏最小二乘模型为RTFD模型,其模型决定系数（R²）为0.649,均方根误差（RMSE）为1.477;多光谱变换指标偏最小二乘模型R²和RMSE分别为0.751和1.162,建模效果优于单光谱变换指标模型。研究结果可为北方地区褐土类型土壤重金属铜的高光谱估算提供借鉴。     

基于面向对象的露天花岗岩矿山信息提取技术研究

矿山环境提取一直是遥感技术在矿山调查监测和治理应用中的重要环节。采用国产高分二号遥感数据,基于面向对象的分类方法,对山东省招远市北部花岗岩矿区独特的光谱特征和纹理特征进行分析,找出合适的特征参数并确定其阈值,从而构建决策树算法实现了研究区露天花岗岩矿山边界的自动提取,提取总体精度达到86.29%,Kappa系数达到0.807。