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。

土壤光谱特征是土壤内在理化特性的外在表现, 利用可见-近红外(Vis-NIR)的漫反射光谱估测土壤有机质含量(SOMC)可为土地资源的合理开发与利用提供重要的科学依据。 土壤是由多种物质组成的混合物, 其高光谱数据中存在某些成分(例如盐颗粒和矿物质)的重叠吸收, 同时波段之间存在共线性问题, 这些因素对光谱分析和建模带来了极大的挑战。 光谱指数法通过迭代运算, 不但充分考虑波段之间的协同作用, 而且具有最小化无关波长影响的功能。 此外该方法将光谱特征从一维扩展到多维, 能容易地检测和区分出细微的吸收峰。 以新疆艾比湖流域为研究区, 采集了120个土壤样品, 在室内进行SOMC和光谱的测定。 利用一阶微分(FD)和连续统去除(CR)对高光谱数据进行预处理。 在已有两波段指数的基础上, 加入第三个波段, 利用最优波段算法, 构建了三种SOMC的三波段光谱指数(TBI), 并从光谱机理上讨论了TBI的合理性。 最后根据支持向量机(SVM)的建模效果, 进一步比较不同维度光谱参数对SOMC估测的准确性。 研究结果表明: (1)光谱预处理技术可以在一定程度上减弱反射光谱中的噪声信息, 突出更多潜在的光谱信息; (2)通过对比分析得出, SOMC的相关性随着光谱信息维度的增加而增加, 即, TBI>二波段指数>一维光谱参数; (3)新开发的TBI在SOMC的建模和验证过程中提供了比两波段指数和一维光谱参数更好的估测效果, 其中TBI-1的估测效果最好, 建模集的决定系数(R2C)为0.88, 验证集的决定系数(R2V)为0.85, 相对分析误差(RPD)为2.43。 该研究对比了不同维度光谱参数对SOMC的响应和建模精度, 发现三波段光谱指数是评价SOMC的重要参量。 此外, TBI与SVM算法的结合, 可以显著弱化土壤噪声信息, 提高SOMC的预测精度, 在土壤其他生化参数的估计中具有较强的应用潜力。