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(350～2 500 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1 455和1 930 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=(R1 097.47-R1 990.67)-(R1 990.67-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。

在卫星遥感研究中, 云检测是基础环节, 其结果影响大气、地表各种参数的定量遥感, 同时也影响云微物理特性的反演。本研究针对多角度偏振卫星载荷 (高分五号 DPC 传感器), 建立了一种改进的光谱特征云检测算法。该算法综合利用云像元和非云像元在可见光反射率光谱、氧 A 波段吸收、蓝光偏振反射率以及偏振虹等特性上的差异, 分别提出了陆地、海洋上空的云检测方案, 并进一步建立了多角度云检测融合策略以标记云、晴空和未定像元。在陆地检测中, 通过增加表观压强检测和偏振虹检测分别改进了高层薄云和低层薄云的识别; 在海洋检测中, 利用表观压强与云层的退偏特性改进了耀光区云像元的识别。全球云检测结果示例显示该算法整体检测效果较好, 同时典型区域的检测结果与 MODIS 云产品也具有较好的一致性。该研究可为高分五号 02 星上的多角度偏振传感器云检测提供方法基础。