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有效监测植被污染的现状和变化是空间遥感技术的优势。根据植被在生长过程中在由红光和近红外波段组成的“植被视面”上的位置和迁移规律,提出了通过建立数学模型进行坐标旋转进而提取反映植被生长状况的绿度信息的方法,并且采用多光谱ASTER卫星遥感数据对江西德兴铜矿区的植被污染进行了应用研究。结果表明此方法可以消除土壤背景的影响,有效地判别植被长势的强弱,为在植被茂密覆盖区根据植被的长势和分布状况来判别生态环境状况提供了新思路,为其他相似的卫星数据的应用提供了科学的参考依据。
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第
19
卷第
3
期
2005
年
9
月
现代地质
GEOSCIENCE
VoL
19
No.3
Sep.
2005
利用多光谱遥感数据提取植被污染信息的新方法
程博刘少峰
2
梅雪峰
3
(1.巾
i
司科学院中间遥感卫恳地面站,北京
l
∞
086;
2.
中国地质大学地球科学与资源学院,北京
10
∞
83
;
3.
中南电力设计院,湖北武汉
43
∞
71)
摘要:有效监测植被污染的现状和变化是空间遥感技术的优势。根据植被在生长过程中在由红光和近红外波段组成的
"植被视面"上的位置和迁移规律,提出了通过建立数学模型进行坐标旋转进而提取反映植被生长状况的绿度信息的方
法,并且采用多光谱
ASTER
卫星遥感数据对江西德兴铜矿区的植被污染进行了应用研究。结果表明此方法可以消除土
壤背景的影响,有效地判别植被长势的强弱,为在植被茂密覆盖区根据植被的长势和分布状况来判别生态环境状况提
供了新思路,为其他相似的卫星数据的应用提供了科学的参考依据。
关键词:多光谱;植被污染;信息提取;德兴铜矿
中图分类号
T
P7
5
文献标
i
只码
A
文章编号
10
∞
-8527(2005)03
-0458
-07
New
Method for Extraction of Contaminating Vegetation Using
Multispectral Remote Sensing Data
CHENG
BOl
,
LIU
Shao-feng
2
, MEI Xue-feng
3
(1.
Chin
α
Remote
Sensing
S
α
tellite
Grourui
Station , Chinese
Ac
,
α
demy
0/
Sc
ie
配时
,
8eijing
100086 , China;
2.
School
01
Earth
Scie
时
es
and
Resources , China University
0/
Ge
oscie
旧时
,
8e
拔
ng
1
∞
083
,
China;
3.
Central Southern China Electric Power Design
I
,
阳ω
脚
,
Wuhan , Hubei 430071 , China)
Abstract:
Environmental pollution is one of the most concemed issues in the
21
st
centuη.
The effective moni-
toring
to
the present situation and change of the vegetation contamination is the predominance of the remote
sensing technology. Based on the location and displacement pattem of vegetation on the vegetation plane consti-
tuted by red and near-infrared bands during the vegetation growth , this study established a mathematical model
for rotating the coordinate system of the vegetation plane , and then introduced a new method for extracting the
information of greenness that reflects the growth of the vegetation. Using the newly multispectral remote sensing
data
(ASTER)
, an investigation of the contamination of vegetation in Dexing Copper Mine , Jiangxi Province ,
was launched
to
give a new example in distinguishing the environment situation by studying the growth and
dis~
tribution of the vegetation in a flourish region.
At
the same time , the result could be also regarded as a valuable
reference for other similar applications of the satellite data.
Key
words:
multispectral; vegetation contamination; information extracting; Dexing Copper Mine
0
引
环境污染是
21
世纪最令人关注的重大问题之
一。矿山环境问题,已经成为当今世界各国关注
的焦点。矿产资源开发、加工和使用过程将不可
避免地破坏和改变自然环境,产生各种污染物质,
从而造成大气、水体、植被和土壤的污染,同时
引发严重的生态环境问题,制约着资源与环境的
可持续发展
[1]
。植被是地球环境中的重要组成部
分,也是反映地球环境的最好标志,但是如何有
收稿日期:
2005
一
01
命
09;
改回日期:
2
∞
5
-06
-22;
责任编辑:潘令枝。
基金项目:闺土资源部国际合作与科技司及矿产开发管理司项目
(2
∞
2401
)。
作者简介:程
博,男,助理研究员,博士,
1974
年出生,地理信息工程专业,主要从事遥感信息处理及技术应用研究。
第
3
期
程
博等:利用多光谱遥感数据提取植被污染信息的新方法
459
效地提取矿山环境中植被污染的信息一直都是环
境监阔的重要探索问题。
遥感技术以其观察范围大、重复周期短、多
光谱和信息量大的优点成为区域环境调查、矿产
资摞普王军与勘探、资草草动态监鹦以及水土流失、
滑坡地质灾害等的有力手段
[2m81O
人们对植被的
反结光谱曲线研究较为深入,曲线的标望特在明
显,具有多处眼收谷和皮射峰。虽然高光谱遥感
数据可以很好地提取精确的植被信息
[9-10] 1
.ê.是
数据获取困难以及班处理繁琐束缚了高光谱数据
应用的发展,因此,研究利用多光谱遥感数据提
取植被信息是十分必要的。本文采用新型多光谱
ASTER
卫星遥感数据对中国南部江西德兴铜矿区
的植被污染信息提取进行了研究,分析了植被在
红光和近红外披谱范围的散点反映特征,在植被
茂密覆盖区根据植被的长势和分布状况来判别生
态环境状况,为国土资漉部即将进行的"利用高
新技术对全国矿山秩序和环境实施定期的监测"
计划提供了锻好的技术思路和方法,为采用其他
相似卫恩数掘进行植被污染信息提取提供了科学
的参考掖据。
1
研究区的选取及数据概况
江西德兴铜矿是世界上已探明铜储量在
8
∞万
t
以上的特大型斑岩铜矿之一,也是中国最大的露
天有色金羁矿。它位于东经
117
0
40'
-117
0
50'
,北
纬
28
0
55'
-
29
0
05'
。该矿区矿床类型典型,矿区基
岩发育较为单一,地%起伏不大。矿区中露天开采
的主矿坑、尾矿库、废矿堆放地及生活建筑区的特
征明显,便于遥感卫星影像识别。矿区各地物分布
如图
l
所示。大量尾矿不仅占用农田和林业土地,
而且经风吹雨淋会对空气、水体造成严重污酶,破
坏周围的自然环境,对嚣昆生活产生模大急害。lZ3
此选择江西德兴铜矿作为有色金属矿山地物调查和
环境污染试点地区进行研究,对于利用遥感技术提
取矿区植被污染信息具有警遍意义
O
随着卫星种类的增多及其分辨率的逐步提高,
更多的新型卫星传感器(
ASTER
、
SPOT5
、
IKO
唰
NOS
、
QuickBird)
波谱覆盖范闹集中在绿光、红
光和近红外
3
个搜段蕴嚣,分析研究植被在这些
披谱范回内的遥感信息变化对于植被污染分析研
究具有科学指导作用。本文选取了迄今为止摸段
最多、也是空间分辨率较高的多光谱
ASTER
遥感
数据。搭载在先进的极地轨道环境遥感卫庭
Terra
上的
ASTER
传感器赴美国国家宇航局(
NASA)
于
1999
年
12
月
18
日成功发射的,中菌科学皖中
国遥感卫星地面站于
2004
年
9
月正式代理分发
ASTER
数据。
ASTER
是涵盖可见光到热红外
14
个被段,堆一的集空间、光谱和辐射高分辨率的
多光谱传感器,包括
3
个
15
m
空间分辨率的可见
党和近红外波段、
6
个
30
m
空前分辨率的短波红
外波段以及
5
个
90
m
空间分辨率的热红外波段,
而且具有问一轨道的(黑白立体像对〉立体就察,
是目前多光谱遥感中波段最多的一种遥感数据川
o
自从
2
∞
4
年
9
月中国遥感卫星地面站悴止接收出
现故撑的美国陆地卫星La
ndsat-7
(ETM
叶数据
后,
ASTER
卫星数据无疑是对中高分辨率卫星数
据的最好补充。
2
研究的理论基础
尽管植被在遥感回像上容易直接识别,但是植
被长势的细微差别还需要进一步提取才能在图像上
显示。大量的研究证明[
12
叫,受大气污染或重金
属毒害的植被,与未受?亏染的植被相比,其反射光
谱存在萌盟的差弄。岩石和土壤的地球化学异常会
使植物的重金属含量增高而引起植物重金属中毒现
象,影响植物的生长状态和长势。目前存在一个普
遍的误解,认为只有在稀疏植被、干旱或半干旱地
区才考虑背景污染的影响,因为在这些地区背景的
棋谱变化最大。但是大多数研究租模斟结果表
明
[1
当
-17]
在中等程度指染的植被区,如潮湿成次
南握土地覆盖类型〈含开阔森林)
,撞被指数
(ND
V
I)对土壤背景的敏感度最大。人们已经提出一些
减少背景反射对
NDVI
影响的方法。
Richardson
等[阳]介绍了使用"土壤线"的慨念对观测场特定
背景进行修正的垂直棉被指数
(PV
I)
0
"土壤线"是
土壤背景的"亮度"为
O
的植被基线。植被撞数可
用"基线"的相对值来度量。
Clevers[
四]发现加权差
分植被指数
(WDVI)
能减少背景效症,极大地改善
LAI
估计。
Huete[20]
使用土壤调节植被指数
(SAV
I)
,
提供了一种"全球"的初级背景修正方法。由此可
见,利用遥感数据提取植被信息受到广泛注意,并
取得了丰富的成果。
撞被又才可见光红光搜段的强破收和对近红外
波段的高反射之间的对比去是植被遥感分析的理论
基础。.T
ensen[21
J
研究发理,在红光波器和近红井
波段的坐标系下,影像亮度值的分布都存在着
典型的特征。为了更好地分析植被生长过程中植
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