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    德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究

    甘甫平 刘圣伟 周强

    甘甫平, 刘圣伟, 周强, 2004. 德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究. 地球科学, 29(1): 119-126.
    引用本文: 甘甫平, 刘圣伟, 周强, 2004. 德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究. 地球科学, 29(1): 119-126.
    GAN Fu-ping, LIU Sheng-wei, ZHOU Qiang, 2004. Identification of Mining Pollution Using Hyperion Data at Dexing Copper Mine in Jiangxi Province, China. Earth Science, 29(1): 119-126.
    Citation: GAN Fu-ping, LIU Sheng-wei, ZHOU Qiang, 2004. Identification of Mining Pollution Using Hyperion Data at Dexing Copper Mine in Jiangxi Province, China. Earth Science, 29(1): 119-126.

    德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究

    基金项目: 

    国家自然科学基金项目 40201034

    国土资源部“十五”重点科研项目 2002206

    详细信息
      作者简介:

      甘甫平(1971-), 男, 博士后, 2001年毕业于中国地质大学(北京), 获工学博士学位, 主要研究方向为高光谱遥感技术及其应用、遥感信息模型与图像处理.E-mail: fpgan@263.net

    • 中图分类号: X832

    Identification of Mining Pollution Using Hyperion Data at Dexing Copper Mine in Jiangxi Province, China

    • 摘要: 利用高光谱图谱结合特征开展矿山污染直接识别研究.首先详细分析了德兴铜矿矿山污染(废矿、废水以及植被) 地物的光谱特征, 总结出可利用于直接识别和提取这些污染物的特征光谱, 从而利用矿区航天Hyperion高光谱数据并以矿物识别谱系技术为主有效地识别出矿区的污染类型及其分布.对于以黄铁矿等含铁矿物为主的围岩或贫矿矿石的氧化污染利用70 0nm、10 0 0nm以及2 2 0 0nm附近的特征吸收分别识别出含Fe3 + 矿物及其Fe2 + 和Fe3 + 混合矿物, 并进一步根据光谱特征识别出赤铁矿和针铁矿; 根据矿区水体在6 0 0nm附近吸收特征的差异相对区分出酸性水、碱性水和中性水; 根据植被在6 85nm附近的最大吸收深度相对地划分植被污染程度.最后建议建立矿山污染地物光谱数据库.该研究为利用高光谱的技术优势快速且有效地直接识别与提取出污染源的种类、类型并分析其潜在的污染趋势提供了新的思路, 为矿山污染监测、治理规划和复垦提供了新技术和知识支撑.

       

    • 图  1  矿山废弃物分布示意图(根据江西铜业公司“德兴铜矿总体部署图”修编)

      Fig.  1.  Distribution of mining waste

      图  2  废弃物光谱特征

      a.新鲜岩石, 表面颜色灰色; b.弱风化, 表面颜色黄色; c.强氧化, 表面颜色棕红色

      Fig.  2.  Spectra of mining offal

      图  3  水体光谱特征

      图中数字表示测试处离岸距离; a—c.酸性水体光谱特征; d.碱性水体光谱特征; e.大坞河河水; f.乐安河河水

      Fig.  3.  Spectra of water from mine

      图  4  植物光谱特征

      Fig.  4.  Spectra of vegetation

      图  5  矿区部分高光谱Hyperion影像图(左) 及其辐射校正前后光谱对比(右)

      影像波谱中, 蓝色表示校正前; 红色表示校正后

      Fig.  5.  Hyperion data cube (left) and spectral comparisons between row and recorrected data (right)

      图  6  矿山污染信息(a-c: 灰白色) 提取

      a.三价铁化合物; b.含Fe2+与Fe3+混合矿物; c.水域; d.植被污染

      Fig.  6.  Contamination information (gray in image of a-c) identification and extraction of mine

      图  7  所识别铁矿物的图像波谱

      a.三价铁化合物; b.Fe2+与Fe3+的混合矿物; X, Y为影像像元坐标

      Fig.  7.  Spectra of identified Fe-bearing mineral from image cube

      图  8  MNF B1与MNF B6散点图(a)、水体酸碱度信息(b) 与水体影像光谱(c) (c图不同颜色所表示的影像光谱与b图地物对应)

      Fig.  8.  Relative pH information segmenting of water: scatterplot between MNF B1 and MNF B6 (a), relative pH for various water (b. red shows relative low pH; blue shows relative middle pH and green shows relative high pH) and spectra corresponding to different pH water (c)

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    出版历程
    • 收稿日期:  2003-06-18
    • 刊出日期:  2004-01-25

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