返回當(dāng)前位置:主頁>應(yīng)用案例>環(huán)境監(jiān)測
來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-08-14 瀏覽量:989 作者:
隨著人類對自然資源的不斷開采和利用,礦山環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重。為了更好地保護環(huán)境和人類健康,高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于礦山環(huán)境污染監(jiān)測領(lǐng)域。本文將探討高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)在礦山環(huán)境污染監(jiān)測中的應(yīng)用及其研究進展。
隨著人類對自然資源的不斷開采和利用,礦山環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重。為了更好地保護環(huán)境和人類健康,高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于礦山環(huán)境污染監(jiān)測領(lǐng)域。本文將探討高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)在礦山環(huán)境污染監(jiān)測中的應(yīng)用及其研究進展。
高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)是一種基于光譜分析的監(jiān)測技術(shù),它利用不同物質(zhì)的光譜特性,通過對目標(biāo)物質(zhì)進行光譜掃描和分析,實現(xiàn)對目標(biāo)物質(zhì)的定性和定量分析。與傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測方法相比,高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)具有更高的靈敏度和準(zhǔn)確性,能夠更加全面地監(jiān)測環(huán)境中的各種物質(zhì)。
1礦區(qū)高光譜遙感監(jiān)測現(xiàn)狀
在礦山環(huán)境監(jiān)測方面,歐美國家一直處在領(lǐng)先地位, 發(fā)達的衛(wèi)星研發(fā)技術(shù)加上豐富的礦產(chǎn)資源,為其研究提供了有力的資源支撐。早在20世紀(jì)70 年代,美國、 加拿大等發(fā)達國家就開始制訂礦山環(huán)境保護與評估制度,利用全色、多光譜等遙感數(shù)據(jù)進行礦山土地利用及植被覆蓋變化情況的監(jiān)測,而這些調(diào)查研究大多是基于宏觀的角度進行評價分析。近幾十年,隨著傳感器的發(fā)展,高光譜遙感以其自身獨特的優(yōu)勢使礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測從宏觀逐步走向微觀, 成為目前國際上監(jiān)測礦山環(huán)境污染的主要手段, 且積累了 很多成果。在礦山高光譜遙感應(yīng)用上,早期的研究主要集中在對于污染物的識別以及光譜特征的分析上,以污染程度不一的土壤栽培植物為對象,利用地面光譜儀對其進行光譜測定,探索了生長于重金屬和核輻射污染環(huán)境中的植被生態(tài)變異特征,在植被受污染狀況研究上有了突破。隨著研究的深入, 高光譜遙感在礦山環(huán)境監(jiān)測中也得到了應(yīng)用,加拿大在實施礦山復(fù)墾計劃中采用航空高光譜遙感技術(shù)進行了跟蹤監(jiān)測。研究內(nèi)容也更聚焦于對定量反演各種理化參數(shù), 獲取礦區(qū)環(huán)境要素變化因子的探索, 反演過程中主要考察方法的創(chuàng)新以及實用程度?,F(xiàn)階段,一些國際前沿學(xué)者將高光譜技術(shù)與計算機科學(xué)結(jié)合起來,利用智能化的算法。
我國礦山環(huán)境調(diào)查始于20世紀(jì)90年代末,相對于國外來說前期發(fā)展比較滯緩。早期礦山環(huán)境遙感調(diào)查以多光譜數(shù)據(jù)為主,但對礦區(qū)地物識別精度不 高。鑒于此,不少學(xué)者開始分析礦山的污染地物的光譜特征,利用高光譜數(shù)據(jù)反演植物、水體、土壤波譜特征參數(shù)的變異情況,建立污染物質(zhì)及其間的關(guān)系模型,為礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測提供了科學(xué)的指導(dǎo)。
2 礦區(qū)高光譜遙感數(shù)據(jù)來源
目前,高光譜遙感技術(shù)已進入穩(wěn)步發(fā)展階段,數(shù)據(jù)獲取手段日益豐富,已建立了很多成熟的產(chǎn)品和先進數(shù)據(jù)處理手段。高光譜數(shù)據(jù)可大致分為近地高光譜數(shù)據(jù)、低空高光譜數(shù)據(jù)和高空高光譜數(shù)據(jù)。近地高光譜數(shù)據(jù)起步較早且發(fā)展較為成熟,主要是通過地物光譜儀在室內(nèi)或者野外測量得到的。室內(nèi)測量數(shù)據(jù)的優(yōu)點是受外界因素干擾小,實驗條件可控性高,能夠精確地描述各種組分的光譜特征,并運用數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型;缺點是野外實際環(huán)境比實驗室更為復(fù)雜,受到氣候、溫度、光照等多方面因素影響,因而在實驗室建立的地表組分反演模型常常無法直接應(yīng)用于室外監(jiān)測,此外,可獲得近地高光譜數(shù)據(jù)范圍有限,難以實現(xiàn)大范圍快速監(jiān)測。低空高光譜數(shù)據(jù)主要來源于無人機平 臺的成像光譜儀,近幾年發(fā)展迅速,主要特點是數(shù)據(jù)采集方便、時效性強、分辨率高、質(zhì)量好,能夠真實反映礦區(qū)環(huán)境特征,此外在地理探測環(huán)境較為復(fù)雜以及人無法到達的小范圍區(qū)域,是星載高光譜數(shù)據(jù)和近地高光譜數(shù)據(jù)的重要補充;不足是應(yīng)用場景較為受限,在礦山環(huán)境中的監(jiān)測應(yīng)用還在發(fā)展中,尚未形成體系。高空高光譜數(shù)據(jù)可分為機載與星載,結(jié)合了高光譜遙感和遙感成像技術(shù),實現(xiàn)了圖譜合一,發(fā)展較為成熟, 目前在礦山地質(zhì)領(lǐng)域也積累了許多相關(guān)研究。相對近地高光譜數(shù)據(jù)和機載高光譜數(shù)據(jù)而言,星載高光譜數(shù)據(jù)觀測范圍廣、應(yīng)用成本低、尺度范圍大;缺點是數(shù)據(jù)分辨率不高,回訪周期長,數(shù)據(jù)時效性差等。
礦區(qū)高光譜遙感監(jiān)測應(yīng)用
3.1礦區(qū)植被理化參數(shù)反演
植被生長發(fā)育情況將直接反映該區(qū)域生態(tài)環(huán)境的狀況,與氣候、土壤、水體等自然因素聯(lián)系緊密。目前,高光譜已成為對地表植被進行定量監(jiān)測的強有力工具,當(dāng)植物的生長環(huán)境受到污染物影響時,其光譜特征會明顯區(qū)別于自然條件下生長的植被,并提出一些系列參數(shù)來表征植被在金屬脅迫下的生長異常。
一是植被指數(shù)法,研究者們通過對不同波段進行線性或非線性組合,提出了多種植被指數(shù),應(yīng)用于監(jiān)測地面植物生長和分布、定性定量評估,如植被指數(shù) NDVI、綠度植被指數(shù)GVI、調(diào)整土壤亮度的植被指數(shù)SAVI等,進而利用這些參數(shù)建立反演模型,對礦區(qū)植被的生長信息進行提??;二是植被的“三邊參數(shù)”,例如植物的“紅邊”效應(yīng),“紅邊”是植物葉子光譜為一階導(dǎo)數(shù)光譜在680~740nm內(nèi)的拐點,當(dāng)植物受 到脅迫時,紅邊會向短波方向移動,產(chǎn)生“藍(lán)移”現(xiàn)象。因此可以通過對比礦區(qū)植被光譜變異特征,監(jiān)測和分析礦區(qū)植被的生長動態(tài)。
3.2礦區(qū)土壤重金屬含量反演
土壤重金屬污染在礦山開采過程中尤為突出,持續(xù)的采礦活動,會產(chǎn)生大量廢礦、廢水等,一般含有大量有毒的重金屬元素,易滲入土壤向外擴散,導(dǎo)致土壤中有害物質(zhì)聚集,土壤生態(tài)失衡,甚至在食物鏈中循環(huán),給人類身體健康帶來嚴(yán)重影響。礦區(qū)土壤中的重金屬光譜數(shù)據(jù)一般是在室內(nèi)利用光譜儀進行測定的,首先運用數(shù)理統(tǒng)計、光譜變換等手段對土壤特征 波段進行提取,常用的方法有:微分、光譜倒數(shù)對數(shù)、連續(xù)統(tǒng)去除法等。然后通過線性或非線性的運算方法建立土壤中重金屬含量與各變量之間關(guān)系,實現(xiàn)礦區(qū)土壤重金屬含量定量反演。常用的反演模型分為物理模型和經(jīng)驗統(tǒng)計模型,由于土壤成分的重金屬含量較低,其他成分復(fù)雜,所以在現(xiàn)階段高光譜礦區(qū)土壤重金屬含量反演中大多采用統(tǒng)計分析法,主要分為單變量和多變量統(tǒng)計分析。目前在土壤重金屬含量反演常用多變量統(tǒng)計分析,較單變量分析而言,此類方法建立的模型穩(wěn)定,精度高。常用的反演方法有:主成分分析法、最小二乘法、多元線性回歸法等。其中,多元線性回歸法操作簡單、應(yīng)用最為廣泛;主成分分析法主要聚焦于特征波段的分析,不能完整地保留光譜信息,適用于變量不多的獨立分析中;最小二乘法是對多元線性回歸法的一定優(yōu)化,解決了多重線性問題,能較為準(zhǔn)確地反演土壤重金屬含量。隨著實際應(yīng)用中對精度要求的提高,越來越多改進的算法和非線性模型被逐步引入高光譜土壤重金屬元素含量的反演建模中, 此類方法可以避免線性模型中的過度擬合,且可以容納多個變量參與建模,提高模型精度,常用的方法有遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林等。
3.3礦區(qū)水體污染識別
礦山廢水的排放是礦山環(huán)境污染的重要來源之一,尤其在金屬提煉過程中的廢水對地表和地下水體的污染最為嚴(yán)重,例如銅礦、煤礦、鐵礦等。目前對于礦山中廢水的監(jiān)測主要是從以下兩個方面進行的,一是基于水體的顏色和光譜特征,運用波段運算、灰度法等進行圖像解譯,直接識別監(jiān)測。這是因為一般水體受到污染后,顏色會發(fā)生改變,部分礦區(qū)由于開墾的原因還會伴隨大量的泥沙,造成水體渾。此外,由于污染的水域會產(chǎn)生一些懸浮物質(zhì),一定程度上會造成廢水的光譜反射率偏低,這些特征可應(yīng) 用于對水體污染物進行識別的研究。二是對水體的pH值進行評測分析, 開采過程中的部分含重金屬元素的尾礦,次生礦易溶于水中,與水體產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng), 使礦區(qū)水域呈酸性或者堿性狀態(tài)。酸堿污水直接改變水體pH 值,因此在礦山廢水監(jiān)測中,除了需掌握污染物位置、特征以及動態(tài)變化外,pH值的測定也是礦山環(huán)境評價中關(guān)鍵的一環(huán)。
高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)在礦山環(huán)境污染監(jiān)測中具有廣泛的應(yīng)用前景。然而,該技術(shù)在礦山環(huán)境污染監(jiān)測領(lǐng)域的研究和應(yīng)用還存在一些問題和挑戰(zhàn),如光譜數(shù)據(jù)的處理和分析、監(jiān)測設(shè)備的研發(fā)和應(yīng)用等方面還需要進一步研究和改進。未來,隨著高光譜環(huán)境監(jiān)測技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,它將為礦山環(huán)境污染防治和生態(tài)環(huán)境保護提供更加科學(xué)、準(zhǔn)確的技術(shù)支持。