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61.
德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究 总被引:30,自引:0,他引:30
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. 相似文献
62.
新疆焉耆盆地绿洲水盐双梯度下天然植被多样性分异特征 总被引:1,自引:1,他引:1
通过对焉耆盆地河畔带、荒漠带、湖畔带土壤水盐及地下水位和天然植被关系的分析,研究了干旱绿洲水盐过程与分异天然植被生长和绿洲生态的影响.结果表明:绿洲天然植被生物多样性取决水盐双梯度影响,盐分不断向湖畔积聚是引起焉耆盆地湖畔生态系统生境恶化的主导因子.绿洲内部河畔带物种多样性与地下水埋深关系表明,在埋深1.5m区域,随着地下水埋深的加大,物种多样性减少;在埋深1.5~3m区域内,随着地下水埋深加大,其物种多样性在增加;而当埋深在3~4m之间时,随着地下水埋深的加大,植物多样性呈明显减少趋势;而在埋深4m区域内,多样性指数波动不大.调查表明,随着埋深的变化,地表的天然植被草本、灌木、乔木也呈现明显的分异,地下水水盐条件制约植被分布、生存和演替,各种植被类型适应不同的地下水位和盐分特征. 相似文献
63.
新疆塔里木河下游柽柳、芦苇对生态输水的响应 总被引:7,自引:2,他引:7
通过对塔里木河下游生态输水过程中地下水埋深变化的动态监测和天然植物生理指标的测试分析, 探讨了塔里木河下游柽柳、芦苇对生态输水的响应. 研究表明, 塔里木河下游河道输水对抬升其附近的地下水位起到了明显效果, 地下水埋深呈逐级抬升过程. 输水河道附近的地下水埋深由输水前的5~8 m抬升到了2~4 m; 植物各项生理指标对地下水位变化反应敏感, 表现出明显的梯度变化. 不同植物生长由于对地下水位要求深度不一样, 随地下水位变化而表现出不同的响应, 芦苇的反应敏感区约在150~200 m之间, 而柽柳则多在200~250 m之间. 结合野外样地的实际调查分析推测, 芦苇和柽柳的胁迫地下水位分别为3.5 m和4.0 m. 相似文献
64.
高寒植被生态系统变化对土壤物理化学性状的影响 总被引:5,自引:2,他引:5
在黄河源区选择典型样地,对土壤有机质(SOM)、全氮(N)等化学性状及土壤机械组成、容重和土壤导水率等物理特性进行分析.结果表明,植被退化导致土壤物理化学性状显著退化.灌丛草甸草地土壤表层有机质(SOM)从179.58 g·kg-1降到49.48 g·kg-1,表层碱解N流失率为30%,退化嵩草草甸表层有机质SOM减少53%,碱解N损失率为28.4%.沼泽地有机质SOM减少了15.11 g·kg-1.退化后的土壤土层厚度变薄,土壤颗粒变粗,土壤水分分布和含量出现变化,土壤出现沙化,土壤容重增大,土壤导水率与植被盖度有很好的相关性.研究表明,高寒植被生态系统的变化引起了土壤理化特性的强烈变化,高寒土壤环境出现退化. 相似文献
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日光诱导叶绿素荧光(SIF)是指示植被光合作用过程的无损探针,在不同时空尺度上对植被进行SIF的观测可以反映植被的实际光合作用及生理状态。然而在观测、分析和利用SIF的过程中,仍存在很多不确定因素。SIF的发生具有较为复杂的机理,从机理出发理解SIF与植被结构的相互作用,并分析影响SIF激发的主要因素将有助于更好地理解SIF与光合作用以及生物量的内在联系。因此,植被SIF辐射传输模型在解释和利用SIF遥感信号方面具有重要的作用。植被SIF信号相对较弱,且受环境、植被和生理等多种因子的影响,需要定量化描述,这为SIF辐射传输模型的构建带来挑战。近年来,大量学者已经发展一系列SIF辐射传输模型,为SIF遥感的发展提供了坚实的理论基础。本文回顾了叶片、冠层和生态系统尺度的SIF模型,从建模机理出发,对比模型优劣势,并对未来SIF模型的发展前景进行了展望。 相似文献
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西北地区陆地生态系统植被状态参数业务化遥感研究 总被引:7,自引:0,他引:7
植被指数(NDVI)和叶面积指数(LAI)是两个非常重要的陆地生态系统植被状态参数.我们首先利用最大值(MVC)合成方法使用先进遥感数据如MODIS、AVHRR3等得到旬合成植被指数(NDVI),然后利用最新的经验方法针对不同的陆地生态系统类型反演得到叶面积指数,重点研究了我国沙尘暴发生频率较高的我国西北地区植被覆被状态及其变化情况.植被指数能够反映区域,乃至全球范围植被年季状态,用于监测陆地生态系统植物光合作用活动及其变化.植被指数作为一个基础参数能够用于计算反演更高级别的陆地生态系统状态参数.叶面积指数直接影响植被的光合作用,蒸腾作用的变化和陆面过程的能量平衡状态.在沙尘暴预测研究中使用的起沙过程模型需要将叶面积指数作为一个关键输入变量,另外,绝大多数生态过程模型模拟碳、水循环时也都需要将叶面积指数作为一个非常重要的输入变量.我们总结了最新的叶面积指数经验反演方法,针对6钟不同的陆地生态系统类型应用不同经验模型计算得到了叶面积指数. 相似文献