基于实测光谱和国产高分五号高光谱卫星的铁尾矿表层含水率遥感反演方法研究

尾矿库作为高势能的人造泥石流危险源,在尾砂含水量过高时有溃坝风险,低含水量状态下产生扬尘则会危害周围环境。尾砂含水量实时、动态监测对于尾矿库安全状况及矿区环境保护具有重要意义。相比传统采样化验手段,高光谱遥感拥有观测面积大、数据实时易获取、光谱信息丰富的特点,为快速、高精度尾矿水分监测提供了手段。以鞍山-本溪铁矿群中的高硅型铁尾矿为研究区,实地采集尾砂样品77个,利用可见光-近红外(350~2500 nm)光谱仪获取其光谱数据,分析不同含水率尾砂光谱特征及机理;引入竞争性自适应加权重采样法(CARS)筛选水分敏感波段,并基于敏感波段建立三维波段光谱指数(TBI),结合随机森林(RF)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)及卷积神经网络(CNN)算法建立尾砂水分反演模型,以国产高分五号高光谱卫星为数据源进行模型应用,获取尾矿库表层含水时空分布特征。结果表明:(1)尾砂光谱反射率随含水率升高明显下降,在1455和1930 nm处出现O—H吸收特征,吸收深度随含水率减小而逐渐减小;(2)基于CARS方法能够对高光谱数据(305波段)有效降维,筛选出18个水分敏感波段,进一步利用敏感波段构建不同形式的尾砂含水率TBI指数集,其中三维差值指数TBI5=(R1097.47-R1990.67)-(R1990.67-R437.39),与水分含量相关性最高,达到0.84;(3)对比RF,PSO-ELM及CNN方法以及不同形式的输入数据,基于尾砂含水率TBI指数联合反射率数据集作为输入数据进行CNN建模,室内光谱模型达到验证精度R2=0.92,相对分析误差RPD=3.43,基于该模型利用高分五号卫星数据反演可获取研究区尾砂含水率空间分布结果,实地验证R2达到0.79,相对分析误差RPD=2.20,获得较好的预测效果。可为基于高光谱技术的铁尾矿水分含量大面积实时快速监测提供参考。

混合式教学与学生自主学习能力培养融合路径研究与实践

信息时代促进了许多新的教学思想和教学方法的形成,“线上+线下”混合教学模式对于大学生自主学习能力要求较高,而自主学习对于大学生的终身学习至关重要。文章立足于大学生自主学习能力的含义、特点及现状,从学生、教师和学校三方面对培养大学生自主学习能力策略提升展开初步探索,提出“课前-课中-课后”三位一体的混合教学模式下大学生自主学习能力培养融合一般路径框架,并结合教学实践对其进行详细阐述。实践表明:混合教学模式下的一般融合框架对于提升大学生自律能力培养、能动性培养及效能感培养有较好的效果。

不同含水量尾砂的光谱特征与遥感模型

我国尾矿库数量众多,分布广泛,在低含水量条件下,风力作用引起的尾砂扬尘会对周边环境造成污染。而尾矿库表面积大,含水量变化快,传统的含水量监测方法效率低、安全性差、成本高,难以实现尾矿库含水量的大面积、实时、快速的监测。目前,基于光谱特征的遥感模型虽可以较为准确地预测土壤含水量,但矿区尾砂与常规土壤在成分上存在差异性,使得土壤含水量的光谱预测遥感模型可能无法适用于尾矿库含水量的预测。为此,选择辽宁省风水沟尾矿库作为研究区,采集尾砂配置成不同含水量的样品,测试其可见光-近红外光谱,分析不同含水量样品的光谱特征以及含水量与光谱特征之间的关系,建立针对尾砂的含水量遥感预测模型,并应用于辽宁省风水沟尾矿库表面含水量的预测。结果表明:(1)含水量对尾砂的光谱特征有显著影响,二者存在高度的相关性,光谱反射率随含水量增加而下降,且波长越长,含水量对光谱的影响越显著;(2)构建了基于尾砂光谱特征的含水量遥感预测模型,选择Landsat8-OLI传感器的B6和B7波段,定义了比值指数(RTI)、归一化差异指数(NDTI)和差值指数(DTI)3种尾砂光谱指数,并将这3种指数作为输入自变量,使用随机森林方法进行训练以及含水量的建模预测,并与B7波段建立的对数反射率预测模型进行比较。结果表明,光谱指数+随机森林的预测模型效果优于基于B7波段建立的对数反射率模型。(3)使用光谱指数+随机森林的预测模型,通过Landsat8-OLI数据对实地尾矿库提取了含水量的空间分布图,结果表明模型预测的含水量与实测结果之间的决定系数R2达0.798,均方根误差RMSE为0.077,相对分析误差RPD为1.970,平均相对精度ARE为20.1%,在现有技术条件下,达到了较好的预测效果。该研究为变质型铁矿尾矿库含水量的预测提供一种大面积、实时、快速的实用方法。

基于可见-近红外和热红外光谱联合分析的煤和矸石分类方法研究

煤与矸石是矿山采煤过程中主要固体堆放物,对其进行遥感动态监测是矿山环境保护的重要需求。由于煤与部分矸石存在"异物同谱"现象,在使用传统的可见-近红外遥感分类时,往往将部分矸石划分为煤,导致遥感分类精度降低。首先对铁法矿区的12个煤样本和115个矸石样本进行可见-近红外光谱测试,发现绝大部分矸石样品的光谱与煤差异很大,二者易于区分,但有部分矸石与煤样本存在"异物同谱"现象。为进一步对矸石与煤区分,测试了混分样本的热红外光谱,发现二者存在明显的光谱差异,利用热红外光谱特征可以将其区分开来。在此基础上,提出了基于可见-近红外和热红外光谱联合分析的煤与矸石区分方法。该方法首先对所有样本进行可见-近红外光谱测试,利用Mao模型进行第一步分类识别;其次对煤与矸石混分的样品进行热红外光谱测试,利用光谱吸收比率SAR作为判别指标进行第二步分类,两步的分类结果为最终分类结果。该方法在铁法、兖州、神东和木里矿区的验证结果表明,其具有很高的分类准确率,效果远好于单独基于可见-近红外光谱特征的分类方法。研究结果表明,利用多种光谱联合分析的方法可以解决单波段存在的"异物同谱"现象,对于地物遥感分类具有重要的借鉴意义。

基于可见光波段的燃烧与未燃烧矸石分类方法研究

我国煤矿数量众多,分布广泛,大量堆积的煤矸石对矿区环境造成严重影响,其中部分煤矸石处理不当可能引发自燃和爆炸,对矿区安全构成直接威胁。根据煤矸石的燃烧状态可以分为燃烧矸石和未燃烧矸石两类,其存在的安全隐患和对环境的危害性有所不同,同时其综合利用的途径亦不相同。因此,对煤矸石进行燃烧矸石和未燃烧矸石的分类识别与监测就显得尤为重要。目前的监测方法主要为实地勘查调研,其效率低、成本高,难以满足煤矸石监测的实际需求。选择辽宁省铁法矿区作为研究区,首先从矿区矸石山现场采集典型的煤矸石样本106个;然后,利用SVC HR1024光谱仪测试其可见光-近红外光谱,分析燃烧和未燃烧矸石的光谱特征,并基于可见光波段构建光谱指数NDGI,用于识别燃烧矸石和未燃烧矸石。选择实验室测试的光谱数据和实际卫星遥感数据对该指数进行了验证,并与随机森林法进行对比。结果显示:在350～760 nm燃烧矸石光谱曲线斜率整体较高,在550～630 nm反射率存在陡升现象,而未燃烧矸石在整个可见光波段光谱曲线斜率较低;以0.25作为NDGI指数阈值,可以很好地将燃烧矸石和未燃烧矸石区分开来,实验室样本验证结果显示, NDGI指数的分类精度可达99.1%,高于随机森林分类法的95.2%;现场的验证结果表明,使用铁法矿区的landsat8 OLI数据,并基于NDGI指数对矿区内的矸石山进行燃烧和未燃烧区域识别划分,所提取的燃烧和未燃烧矸石在形态和大小上与Google Earth具有很好地一致性,表明该指数对于矸石的燃烧状态具有很好识别效果。在上述研究基础上,分别取燃烧和未燃烧矸石进行矿物鉴定,通过对比矸石燃烧前后矿物种类的变化,分析造成燃烧和未燃烧矸石的光谱特征差异的原因。结果表明:燃烧使矸石中的Fe^(2+)被氧化为Fe^(3+)。Fe^(3+)的大量增加造成光谱曲线在550nm处形成明显的波谷特征,在整个燃烧过程中生成的玻璃质在750nm处形成高反射率,二者综合造成燃烧和未燃烧矸石的NDGI指数差异。研究结果为煤矿区燃烧和未燃烧矸石的区分识别提供了一种快速、高效、较为准确的实用方法。

某市工业源重金属污染源评价

针对某市工业源废水中6种重金属污染物产生现状,利用全国第一次污染源普查云南省数据,用等标污染负荷法计算出各种重金属污染负荷和负荷比,及每个工厂(地区)总的重金属污染负荷和负荷比,对某市工业废水重金属污染源进行评价,利用ARCGIS对该区域重金属产生量进行分析,明确重金属污染源空间分布规律,画出有重金属产生的企业的分布图,各种重金属产生空间分布图,和某市各乡镇的污染负荷等级图。结果表明该地区重金属污染源污染负荷的大小排列顺序是砷>汞>铅>六价铬>铬>镉。各企业的重金属源总污染负荷大小为化工厂>盐化昆明盐矿>盐化厂分厂>蓄电池厂>金属原料加工厂>电源厂>材料厂>废旧电瓶场>铸件厂。某市各镇的重金属污染源污染负荷大小排序为B镇>G镇>D镇>E镇。

基于光谱联合分析的鞍山式铁矿原位测定方法

铁矿组分含量对衡量铁矿石品质优劣具有重要意义。传统的测定方法存在周期长、操作复杂、工作量大、效率低等不足,而目前的光谱原位测试一般仅使用单一光谱范围,难以确定铁矿石中所有组分的含量。选取鞍山式铁矿石作为试验样品,对样品进行了反射光谱与发射光谱的联合测试分析,并应用高光谱分析技术对矿石中的组分含量进行了定量反演。结果表明:通过将试验样品的反射光谱与发射光谱进行联合分析与建模,可以反演出样品中Fe_(3)O_(4)、Fe_(2)O_(3)、SiO_(2)各组分的含量以及铁品位、磁性率等重要指标;然后将所建模型应用于矿区现场分析与验证,得到的铁矿分布情况与矿区现场铁矿富集情况基本一致,全铁品位平均预测误差为3.5%,效果较好。所提出的光谱联合分析方法具有原位测试、操作方便、速度快、效率高、时效性强、无污染等优点,在将来进一步优化模型的基础上,减小测试误差,为以后鞍山式铁矿原位测试和岩矿智能感知,以至于无人采矿、智能采矿和智能配矿提供了新的技术支撑。

观测角度对岩石热红外光谱解混影响的实验研究

岩石定量遥感是矿产资源探测与地质环境监测的主要手段,光谱解混是岩矿定量遥感的重要方法。在实际应用中,由于卫星对地观测受地形起伏的影响,观测具有一定的角度,导致所测发射率光谱产生变异。但在目前的研究中,解混所采用的矿物端元光谱,是在实验室垂直试样表面观测得到的,忽略了观测角度对发射率光谱的影响,降低了光谱解混精度。因此,有必要将观测角度作为影响岩石光谱解混的因素,研究其对光谱解混精度的影响。首先,将常见的石英、正长石和斜长石矿物表面制作成一般粗糙度,并设计0°~77°共9个观测角度实测发射率光谱,分析观测角度对矿物热红外光谱特征的影响。其次,利用观测角度13°~77°的矿物端元,构建相应角度虚拟岩石光谱,并用0°的矿物端元光谱解混9个观测角度的岩石光谱,分析观测角度对岩石热红外光谱解混的影响。结果表明:(1)在0°~20°范围,观测角度对光谱影响较弱,从30°开始,影响显著。基本规律是:随着角度的增加,光谱吸收深度增加,但各波段处的情况不尽相同。CF特征在观测角度大于50°之后向短波方向移动明显;RF特征处的吸收谷在观测角度大于20°之后显著加深,且谷底位置向短波方向移动;TF特征在观测角度大于40°之后发射率显著降低。表明观测角度的变化,会引起光谱特征的明显变化。(2)在0°~20°范围内,观测角度对光谱解混影响不明显,解混误差小于5%;当观测角度大于20°时,观测角度对光谱解混有显著影响,30°~77°解混误差均大于5%,平均解混误差达到17.2%,解混精度较低。这表明,在基于光谱解混方法进行岩石矿物组分定量反演时,需要考虑观测角度的影响,这对于提高反演精度、准确确定岩石类型具有重要意义。

不同遥感方法在煤矿区地物分类识别中的对比分析

基于TM影像数据，分别使用监督和非监督分类方法对辽宁铁法（煤）矿区典型地物进行遥感识别。其中监督分类采用马氏距离、最大似然和神经网络法，非监督分类采用ISODATA算法。结果表明：在四种不同的遥感分类方法中，最大似然法的分类精度最高，总体精度达到90．10％，Kappa系数为0．8724。研究发现：无论采用哪种分类方法，矿区中的煤与煤矸石都存在混分现象，主要由于两类地物的光谱相近造成。研究结果为煤矿区地物遥感识别的方法选择提供参考。

安宁市生活源重金属污染源评价

针对安宁市生活源中4种重金属污染源的排放现状,利用全国第一次污染源普查云南省数据,用等标污染负荷法计算出各种重金属污染负荷和负荷比,及每个地区总的重金属污染负荷和负荷比,对安宁市生活源重金属污染源进行了评价,利用ARCGIS对该区域重金属排放量进行分析,明确重金属污染源空间分布规律,画出重金属排放的空间分布图。