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。

因可见-近红外波段反射光谱测试方便, 仪器成本较低, 适用于在线分析, 为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。 从晋、 鲁、 宁、 吉地区煤矿收集了无烟煤、 烟煤、 褐煤三大类型中的12种典型煤样, 按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、 无烟煤二号、 贫煤、 贫瘦煤、 瘦煤、 焦煤、 肥煤、 1/3焦煤、 气肥煤、 气煤、 褐煤一号、 褐煤二号, 在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。 通过对光谱曲线特征分析, 发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向, 吸收谷特征不明显, 随煤阶的降低, 光谱反射率、 近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势, 较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加, 有13个较明显的吸收谷特征波段。 通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分, 煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、 反射曲线趋于平缓起到主要作用。 当煤阶降低时, 以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加, 绝大多数吸收谷特征不明显, 相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。 同时含Fe等过渡金属的矿物、 H2O、 粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。 通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、 灰分、 挥发分、 固定碳含量, 得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、 固定碳含量分别呈正、 负相关性。 H2O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好, Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系, 而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。 获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征, 为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据, 也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、 低成本、 定性地识别煤种类提供参考; 同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。

在基于可见-近红外反射光谱的土壤养分速测技术中, 不同类型土壤间的模型转移是目前亟需解决的关键问题和难点。 以土壤全氮为研究对象, 探讨了两种不同土壤间的模型传递方法及其效果。 以青岛李村河畔土壤为主样品, 通过分段直接矫正结合斜率/截距修正(PDS-S/B)、 分段直接矫正结合线性插值(PDS-LI)、 典型相关性分析结合斜率/截距修正(CCA-S/B)、 典型相关性分析结合线性插值(CCA-LI)、 直接矫正结合斜率/截距修正(DS-S/B)、 直接矫正结合线性插值(DS-LI)等算法, 进行模型转移, 实现对青岛浮山山麓土壤全氮含量不同程度的预测。 其中, PDS-S/B的模型转移效果最好, 均方根误差、 平均相对误差、 最大相对误差均最小, 分别为0.04, 6.6%, 19.0%。 主、 从样品经遗传算法提取特征变量后再进行模型转移, 相比无任何前处理的模型转移, 均有不同程度的提高, 其中LI相关的模型转移方法比S/B相关的方法提高的程度更大。 研究了不同样品在同一仪器、 相同测试环境下的土壤养分的模型传递问题, 初步探讨了同一仪器共享一个土壤养分光谱模型的可能性, 这将从根本上提高速测效率, 有利于光谱技术在土壤养分速测中的推广应用。

铁矿中磁性率是评价铁矿床工业价值和划分矿石工业类型的重要指标。 传统的磁性率测定法存在工作量大、 效率低、 周期长的缺陷, 成为经济、 合理、 高效开采铁矿资源的瓶颈问题。 采用便携式地物光谱测试仪对辽宁省鞍钢集团鞍千矿业有限责任公司的BIF实验样品进行可见光-近红外光谱测试, 分析了光谱特征, 构建了比值指数（RI）、 差值指数（DI）和归一化指数（NDI）, 并确定光谱指数与样品磁性率相关性最显著的敏感波段及对应的相关系数值; 优选出与样品磁性率相关性最显著的比值指数（RI）, 构建实验样品磁性率的定量反演模型, 并进行了验证。 结果表明, 三种光谱指数与样品磁性率敏感波段均位于935与1 050 nm, 且该波段处的相关系数均达到0.9以上, 其中比值指数与样品磁性率的相关性最高; 基于比值指数构建的实验样品磁性率定量反演模型的预测误差为0.038, 反演磁性率与实测磁性率的判定系数（R2）为0.964 5, 预测结果比较理想。 为确定BIF的磁性率提供了一种新方法, 该方法具有工作强度小、 经济、 高效、 便捷的优点, 且对遥感找矿具有一定指导意义。

探讨了基于可见-近红外光谱的生物组织激光热毁损实时监测的可行性。采用5 W、 808 nm激光对新鲜离体猪肝进行了热毁损实验,在距离毁损中心4、8、12 mm处实时采集可见-近红外光谱(330～1100 nm), 选取波长720 nm的散射光强(R d 720)作为评判因子。结果表明:加热初期R d 720随组织温度升高而快速增强,光 谱测量点与毁损中心距离越小, R d 720上升越快；达到有效毁损后,若保持加热,则温度继续上升 而R d 720趋于平稳;停止加热后,组织温度逐渐恢复到室温,而R d 720微降后基本保持不变且远高于初始值。 由此可见,生物组织的可见-近红外散射光强可以作为激光热毁损实时监测的一项重要参数。

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性, 是农业遥感中的关键研究因素。 本研究的主要目的是: (1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度; (2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型, 为枣树冠层色素含量的快速、 无损、 廉价、 环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。 相关性分析结果表明, 枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性, 但叶绿素、 叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。 独立样本对模型的预测性能检验结果表明, 偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量, 但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异, 叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型, 而叶绿素a和叶绿素b则相反。 比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明, 叶绿素、 叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b, 前三者的决定系数大于0.8, 残余预测误差高于2.0, 平均相对误差低于13%, 而叶绿素b的对应值分别为0.60%, 20.79%和1.79%。

为探讨在更多波段上开展基于光偏振特性土壤湿度检测的可行性，采用自行搭建的光学系统，在可见/近红外波段上开展土壤湿度与反射光偏振特性的实验研究。研究结果表明：在600~800 nm波段，土壤湿度与反射光偏振度具有相关性，其中当14%≤土壤湿度≤30% 时，反射光偏振度与土壤湿度具有良好的线性关系。对实测数据进行回归分析，结果显示线性模型平均标准差小于3%，优于参考文献[5]中近红外光谱特征方法10%的误差结果，说明在该波段范围，采用测量光偏振态进行土壤湿度检测的方法具有可行性，为大范围土壤含水量的偏振遥感探测提供科学依据。