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        萬盛采礦區(qū)粉塵污染農(nóng)作物光譜特性分析

        2013-01-04 06:19:14譚德軍謝巨天謝洪斌羅真富胡運海
        自然資源遙感 2013年2期
        關(guān)鍵詞:煤礦污染

        譚德軍,謝巨天,簡 季,謝洪斌,羅真富,胡運海

        (1.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院外生成礦與礦山環(huán)境重慶市重點實驗室,重慶 400042;2.成都理工大學(xué)地學(xué)空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室,成都 610059;

        3.煤炭資源與安全開采國家重點實驗室重慶研究中心,重慶 400042)

        0 引言

        隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,社會對礦產(chǎn)資源的需求越來越多,從而帶動了礦產(chǎn)開發(fā)業(yè)的蓬勃發(fā)展。然而,礦產(chǎn)資源在開發(fā)、加工和使用過程中產(chǎn)生的各種污染物質(zhì),使大氣、水體、植被和土壤受到污染,引發(fā)眾多的生態(tài)環(huán)境問題,制約著資源與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展;礦山環(huán)境問題已成為當(dāng)今世界各國關(guān)注的焦點問題之一[1-7]。因此,調(diào)查了解礦區(qū)環(huán)境污染的現(xiàn)狀,研究并采取行之有效的防治和治理措施,保護礦區(qū),阻止礦區(qū)環(huán)境惡化趨勢的發(fā)展,具有極其重要意義[1,7]。粉塵污染是固體污染的一種,它污染大氣環(huán)境,損害人類健康。大量粉塵污染覆蓋在植物表面,改變了植物光譜特征,阻礙了植物的光合作用,影響植物生長,降低農(nóng)作物產(chǎn)量[6-8]。利用遙感手段對環(huán)境污染進行定量分析,是遙感研究的方向之一。近幾十年來,光電技術(shù)的發(fā)展使得各種新型的高光譜分辨率光譜(輻射)儀相繼問世,使遙感監(jiān)測粉塵污染成為可能[7-8]。例如,美國“9·11”事件發(fā)生后,USGS使用AVIRIS成像光譜儀先后2次在世界貿(mào)易中心舊址上空進行遙感測量,對爆炸后的粉塵污染范圍進行調(diào)查,編制了粉塵污染分布圖;萬余慶等[6]利用室內(nèi)和室外高光譜測量相結(jié)合方法,對寧夏汝箕溝礦區(qū)的粉塵污染進行了研究,對粉塵污染的特征譜段進行了分析。目前,植被高光譜研究通過對不同類型植被的生物化學(xué)成分含量的估算可以得到更為詳細(xì)的植被生態(tài)學(xué)信息,包括葉子水分、葉綠素、纖維素、木質(zhì)數(shù)和其他色素含量以及葉子和樹冠結(jié)構(gòu)等,尤其對“紅邊”位移的監(jiān)測可獲得有關(guān)植被生態(tài)脅迫的信息[1,6-8]。基于此,針對粉塵污染問題,本文綜合利用3S技術(shù),結(jié)合植物學(xué)、光譜學(xué)等學(xué)科的理論知識,采用前人的理化實驗結(jié)論和粉塵污染光譜提取方法[6-7],選擇重慶市萬盛采礦區(qū)為研究區(qū),通過分析礦區(qū)周邊農(nóng)田典型農(nóng)作物的光譜特性,提取因受粉塵污染造成的光譜異常信息;并對礦區(qū)內(nèi)部各區(qū)域受粉塵污染情況進行對比,探討各區(qū)域受粉塵污染的程度以及各測量目標(biāo)農(nóng)作物受粉塵污染的程度。

        1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

        1.1 研究區(qū)概況

        萬盛采礦區(qū)位于重慶市南部,處于E106°45'~107°30',N28°46'~29°06'之間(圖 1)。全區(qū)土地總面積為565.76 km2,其中耕地面積(據(jù)國土資料)90 km2,種植主要農(nóng)作物有水稻、玉米、冬寒菜、胡豆、蓮花白、牛皮菜、瓢兒菜、土豆和萵筍等。區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源較為豐富,有煤、硫鐵礦、石英砂巖、白云巖、石灰?guī)r、頁巖、螢石、地?zé)?、滑石、高嶺土、耐火粘土、鋁土礦、鐵礦、建筑大理石、含鉀巖石和鉬礦等16種礦產(chǎn)。因礦山開采及礦產(chǎn)資源加工利用造成大量的粉塵排放,致使礦區(qū)內(nèi)粉塵污染較重。

        圖1 萬盛區(qū)位置及采樣點分布圖Fig.1 Location of Wansheng district and sampling distribution

        1.2 數(shù)據(jù)獲取

        1.2.1 測量儀器與方法

        本研究中野外光譜測量采用的儀器是ASD Field Pro III光譜儀,波長范圍350~2 500 nm(其中,350~1 000 nm譜段的采樣間隔為1.4 nm,光譜分辨率為3 nm;1 000~2 500 nm譜段的采樣間隔為2 nm,光譜分辨率為10 nm)。野外光譜測量時,光譜儀探頭垂直向下,距水平測量面樣本30 cm左右;每次采集目標(biāo)地物光譜前后均對光譜儀進行參考板校正,每個測量面樣本測量3次,取其平均值作為最終光譜測量結(jié)果,以避免隨機噪聲干擾。

        1.2.2 測量點設(shè)置

        研究區(qū)內(nèi)現(xiàn)有主要礦區(qū)6個,分別為南桐煤礦、東林煤礦、紅巖煤礦、硯石臺煤礦、魚田堡煤礦和新田灣煤礦,其分布如圖1所示。根據(jù)測區(qū)范圍,將野外數(shù)據(jù)采集工作分為5條路線。由于正值春季,晝夜溫差較大,故安排每個測量日測量工作時間為9:00~16:00。由于空氣中粉塵含量較高,測區(qū)長期處于陰霾天氣,故在野外光譜測量時采用模擬太陽光探頭,對測量目標(biāo)進行接觸式測量。根據(jù)礦區(qū)分布情況,共布設(shè)測點193個;根據(jù)研究的需要,對每個測點周圍10 m2范圍內(nèi)的目標(biāo)進行選擇測量。對7種測量目標(biāo)(萵筍、蓮花白、冬寒菜、胡豆、土豆、牛皮菜和瓢兒菜)進行光譜測量時,為減小“同物異譜”問題的影響,盡量避免對農(nóng)作物的老葉、新葉和病葉進行測量。共測量目標(biāo)350個(冬寒菜47個、胡豆49個、蓮花白56個、牛皮菜40個、瓢兒菜45個、土豆37個、萵筍76個),獲得光譜數(shù)據(jù)2 119個。

        2 光譜數(shù)據(jù)分析

        植被與太陽輻射的相互關(guān)系有別于其他地物(如裸土、水體等),很多因素影響著植被對太陽輻射的吸收和反射,包括波譜范圍、水分含量、養(yǎng)分和碳元素含量等。綠色植被的光譜曲線在1 000 nm和1 200 nm附近有2個明顯的小吸收谷。在受到粉塵污染時,植被光譜曲線會發(fā)生一些變化,隨著粉塵覆蓋量的增加,1 000 nm和1 200 nm附近的相對吸收強度逐漸降低;并且總體上隨著粉塵覆蓋量的增加,植被的反射波譜漸漸趨近于粉塵的反射波譜(萬余慶等的研究驗證了粉塵與植被反射率的這種關(guān)系[6-16])。高光譜數(shù)據(jù)大量的光譜波段為了解地物提供了極其豐富的遙感信息,這有助于完成更加細(xì)致的遙感地物分類和目標(biāo)識別;然而波段的增多也必然導(dǎo)致信息的冗余和數(shù)據(jù)處理復(fù)雜性的增加[7],為此,本文使用導(dǎo)數(shù)分析方法(一階導(dǎo)數(shù))對光譜數(shù)據(jù)進行處理、提取光譜變化的特征譜段以獲取植被污染特征。一階導(dǎo)數(shù)光譜就是零階光譜按一定的波長間隔(△λ)測得的變化率對應(yīng)于波長而得到的圖譜,從而提取出光譜變化的特征譜段。

        為使后期光譜數(shù)據(jù)的分析簡化和準(zhǔn)確,根據(jù)植被光譜的主要光譜特性,將測量數(shù)據(jù)中明顯與植被光譜不符的有問題數(shù)據(jù)和不相關(guān)數(shù)據(jù)剔除;并根據(jù)研究需要,將光譜數(shù)據(jù)按測量日期和目標(biāo)種類進行了2種分類。其中,按測量目標(biāo)將光譜數(shù)據(jù)分為7類,分別為冬寒菜(有效數(shù)據(jù)141個)、胡豆(有效數(shù)據(jù)147個)、蓮花白(有效數(shù)據(jù)168個)、牛皮菜(有效數(shù)據(jù)120個)、瓢兒菜(有效數(shù)據(jù)135個)、土豆(有效數(shù)據(jù)111個)和萵筍(有效數(shù)據(jù)228個)。

        3 結(jié)果與討論

        粉塵污染是大氣污染中的主要成分之一,特別是在煤礦礦山開發(fā)盛行的區(qū)域,粉塵污染尤為嚴(yán)重,嚴(yán)重影響礦區(qū)及其周邊居民的生活以及勞動作業(yè)[6-7]。農(nóng)作物受粉塵污染程度的大小可直接影響農(nóng)作物在相應(yīng)譜段的反射率。本文以南桐煤礦、紅巖-硯石臺煤礦、東林-魚田堡煤礦和新田灣煤礦等4個區(qū)域的冬寒菜、胡豆、蓮花白、牛皮菜、瓢兒菜、土豆和萵筍等7類典型農(nóng)作物為例,通過對各種受粉塵污染農(nóng)作物光譜數(shù)據(jù)的對比,間接得出各區(qū)域粉塵污染的相對程度,為大氣中粉塵污染的遙感定量研究打下基礎(chǔ)并提供依據(jù)。

        3.1 南桐煤礦典型農(nóng)作物光譜分析

        南桐煤礦地處萬盛區(qū)西部,根據(jù)野外調(diào)查線路的安排與測點分布情況,本文將南桐煤礦區(qū)域分為南桐煤礦南和南桐煤礦北進行各種農(nóng)作物光譜的對比分析。

        圖2(a)和(b)分別為南桐煤礦周邊測點139,140,141,147,189,190 和 192 的冬寒菜實測光譜圖及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖2 南桐煤礦冬寒菜光譜圖Fig.2 Spectral curves of Chinese mallow in Nantong coal mine

        從圖2可以看出,冬寒菜在測點190,189和192的光譜反射總體上較高;相比之下,測點139和140的冬寒菜光譜反射總體上較低并且在1 000 nm和1 200 nm附近的小吸收谷更不明顯。因此,由冬寒菜光譜圖(圖2(a))和圖1中的點位分布可以判斷,南桐煤礦南部冬寒菜受粉塵污染影響比北部大。

        圖3(a)和(b)分別為南桐煤礦周邊測點23,139,141,142,188,189,190 和 192 的胡豆實測光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖3 南桐煤礦胡豆光譜圖Fig.3 Spectral curves of Lima Bean seedlings in Nantong coal mine

        由光譜曲線圖(圖3(a))及圖1中的點位分布可知,南桐煤礦南胡豆光譜反射率總體上比南桐煤礦北低,其中,胡豆在南桐煤礦南中測點142的光譜反射率明顯較低,并且在1 000 nm和1 200 nm附近光譜小吸收谷不明顯。由此可知胡豆在南桐煤礦南受粉塵影響比南桐煤礦北大,并且在測點142受粉塵影響最為顯著。

        圖4(a)和(b)分別為南桐煤礦周邊測點36,57,139,141,142,190,191 和 192 的牛皮菜實測光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖4 南桐煤礦牛皮菜光譜圖Fig.4 Spectral curves of Leaf beet in Nantong coal mine

        由光譜曲線圖(圖4(a))及圖1中的點位分布可知,牛皮菜在南桐煤礦南的光譜反射率總體上比南桐煤礦北的低,在測點139,141的光譜反射率明顯較低,并且在1 000 nm和1 200 nm附近吸收谷不明顯。由此可推斷牛皮菜在南桐煤礦南的粉塵污染程度比南桐煤礦北的高,并且在測點139和141受粉塵影響更為明顯。

        圖5(a)和(b)分別為南桐煤礦周邊測點139,140,141,189,190,191 和 192 的蓮花白實測光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖5 南桐煤礦蓮花白光譜圖Fig.5 Spectral curves of Cabbages in Nantong coal mine

        由光譜曲線圖(圖5(a))及圖1中的點位分布可知,蓮花白在南桐煤礦北光譜最高峰的最高反射率達(dá)0.8、最高峰的最低反射率也有0.6;而在南桐煤礦南光譜最高峰的最高反射率還不到0.6,最高峰的最低反射率則只有0.4。由此反映出蓮花白受粉塵影響程度在南桐煤礦南比南桐煤礦北要高。

        圖6(a)和(b)分別為萵筍南桐礦區(qū)周邊測點28,31,32,37,48,139,140,141,142,189,190 和 192的萵筍光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖6 南桐煤礦萵筍光譜圖Fig.6 Spectral curves of Asparagus lettuce in Nantong coal mine

        由光譜曲線圖(圖6(a))及圖1中的點位分布可明顯觀察出,南桐煤礦東北、西、東南部的萵筍光譜呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢,并且在南桐煤礦西測點32,37的萵筍光譜中,在1 000 nm和1 200 nm附近的吸收谷變得不明顯。由此推斷,萵筍在南桐煤礦西南部受粉塵污染程度較大,東南部次之,北部最低。

        通過對南桐煤礦區(qū)測得的冬寒菜、胡豆、蓮花白、牛皮菜和萵筍的光譜曲線分析可以判斷,南桐煤礦區(qū)的確存在粉塵污染現(xiàn)象,并且其西南部各典型農(nóng)作物受粉塵污染影響最大(其中受粉塵污染較為嚴(yán)重的測點有37,32,139,141 等)。

        3.2 紅巖-硯石臺煤礦典型農(nóng)作物光譜分析

        紅巖煤礦和硯石臺煤礦地處萬盛區(qū)東部邊界,紅巖煤礦西南入口處與硯石臺煤礦相接。圖7(a)和(b)分別為紅巖煤礦和硯石臺煤礦周邊測點117,118,120,122,123,124,125,128,129,130,133,134,135,136,137和138的冬寒菜實測光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖7 紅巖-硯石臺煤礦冬寒菜光譜圖Fig.7 Spectral curves of Chinese mallow in Hongyan and Yanshitai coal mine

        由光譜曲線圖7(a)及圖1中點位分布可知,測點130處冬寒菜光譜反射率相對測點128和129處較低,并且在1 000 nm和1 200 nm附近吸收不明顯;冬寒菜異常反射異常明顯的測點有117,118,122,123和124,最為明顯的測點為118和122;測點135,137和138的冬寒菜光譜異常程度較大。由圖1測點點位分布推斷,受粉塵污染較大的區(qū)域有紅巖煤礦所測區(qū)域的中部-東部和硯石臺煤礦所測區(qū)域的南部。

        圖8(a)和(b)分別為硯石臺煤礦和紅巖煤礦周邊測點 132,121,122,134,135,136 和 129 的土豆光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖8 紅巖-硯石臺煤礦土豆光譜圖Fig.8 Spectral curves of Potato seed lings in Hongyan and Yanshitai coal mine

        由光譜曲線圖(圖8(a))及圖1中點位分布可知,測點121和129處土豆反射率明顯偏低,并且在1 000 nm和1 200 nm附近的光譜吸收不明顯。由此可推斷,在紅巖煤礦所測區(qū)域的中部和硯石臺所測區(qū)域的南部土豆光譜受粉塵污染影響較大。

        圖9(a)和(b)分別為硯石臺煤礦和紅巖煤礦周邊測點 122,123,124,125,132,134,135,137 和138的瓢兒菜光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖9 紅巖-硯石臺煤礦瓢兒菜光譜圖Fig.9 Spectral curves of Scoop white in Hongyan and Yanshitai coal mine

        由圖9可知,測點134和137處瓢兒菜光譜較為正常,測點132和138的瓢兒菜光譜反射稍低,并且在1 000 nm和1 200 nm附近光譜吸收減弱,測點135瓢兒菜光譜反射最低,并且1 000 nm和1 200 nm附近吸收不明顯。由此推斷,硯石臺煤礦與紅巖煤礦交界帶和硯石臺煤礦南部區(qū)域瓢兒菜光譜受粉塵污染影響最為明顯。

        圖10(a)和(b)分別為硯石臺煤礦和紅巖煤礦周邊測點 133,134,136,137,117,118,121,123,125,128,129和130的蓮花白光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖10 紅巖-硯石臺煤礦蓮花白光譜圖Fig.10 Spectral curves of Cabbages in Hongyan and Yanshitai coal mine

        由圖10可知,測點134,136和137的蓮花白光譜反射率明顯低于133,測點121和129的蓮花白光譜反射率最低。由此推斷,在紅巖煤礦與硯石臺煤礦交接處粉塵污染較為嚴(yán)重,紅巖煤礦測區(qū)的中部和硯石臺煤礦的南部粉塵污染也較為嚴(yán)重。

        通過對紅巖-硯石臺煤礦測區(qū)的冬寒菜、土豆、瓢兒菜和蓮花白等典型農(nóng)作物的光譜分析,可得到受粉塵污染較為嚴(yán)重的區(qū)域有紅巖煤礦測區(qū)中部與西南部、紅巖煤礦與硯石臺煤礦交接處以及硯石臺煤礦南部。其中典型農(nóng)作物光譜反射受粉塵污染影響最大的測點有 117,118,122,129,137 和138。

        3.3 東林-魚田堡煤礦典型農(nóng)作物光譜分析

        東林煤礦和魚田堡煤礦地處萬盛區(qū)中部,與萬盛區(qū)縣城東南方相接。圖11(a)和(b)分別為魚田堡煤礦周邊測點88,111,113,114和115的冬寒菜光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖11 東林-魚田堡煤礦冬寒菜光譜圖Fig.11 Spectral curves of Chinese mallow in Donglin and Yutianpu coal mine

        通過測點點位分析及光譜分析可知,測點114和88的冬寒菜光譜反射較為正常,但測點111,114和115的冬寒菜光譜反射明顯相比較低,并且在1 000 nm和1 200 nm附近光譜吸收相對較弱;測點111和113的冬寒菜光譜反射異常最為明顯,可推斷魚田堡煤礦在東部(與東林煤礦交接處)和西部(與南桐煤礦交接處)粉塵污染相對嚴(yán)重。

        圖12(a)和(b)分別為魚田堡煤礦周邊測點79,99,107,111和115 的牛皮菜光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖12 東林-魚田堡煤礦牛皮菜光譜圖Fig.12 Spectral curves of Leaf beet in Donglin and Yutianpu coal mine

        通過測點點位分析及光譜分析可知,測點99、107和115的牛皮菜光譜反射較為正常,測點79與111的冬寒菜光譜反射方式相近且反射率相對較低,故推斷東林煤礦中部和魚田堡煤礦東部(魚田堡煤礦與東林煤礦交接處)粉塵污染相對嚴(yán)重。

        圖13(a)和(b)分別為東林煤礦和魚田堡煤礦周邊測點 65,66,68,78,80,81,83,84 和 85 的萵筍光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖13 東林-魚田堡煤礦萵筍光譜圖Fig.13 Spectral curves of Asparagus lettuce in Donglin and Yutianpu coal mine

        通過測點點位分析及光譜分析可以發(fā)現(xiàn),植被光譜反射率因地域性的改變而出現(xiàn)明顯的變化,其中以測點66,68,80,81和95的萵筍光譜圖異常較大,光譜反射率較低,且在1 000 nm和1 200 nm附近的光譜吸收逐漸減弱。其中以測點80和81最為突出,測點88與113的萵筍光譜反射較為正常,測點95的反射率偏低。據(jù)此推斷,東林煤礦中部的測量區(qū)域存在一定的粉塵污染,并且在魚田堡煤礦西部也有輕微程度的粉塵污染。

        圖14(a)和(b)分別為東林煤礦和魚田堡煤礦周邊測點 113,114,115,97,101,106,110 和 111 的蓮花白光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖14 東林-魚田堡煤礦蓮花白光譜圖Fig.14 Spectral curves of Cabbages in Donglin and Yutianpu coal mine

        通過測點點位分析及光譜分析發(fā)現(xiàn),測點113和114的蓮花白光譜反射總體略偏低,測點115的蓮花白光譜反射較低并且在1 000 nm和1 200 nm附近吸收強度減弱,測點97,110,101,111和106的蓮花白光譜反射率隨之降低,在測點101,111和106尤為明顯。推斷魚田堡煤礦西部測區(qū)存在一定粉塵污染。

        綜上所述,魚田堡煤礦與東林煤礦均存在一定的粉塵污染:其中魚田堡煤礦西部(與南桐煤礦交接處)粉塵污染明顯,代表性的測點有101,111和116;魚田堡煤礦偏東(至與東林煤礦交接處)存在一定程度的粉塵污染,代表性測點有94和114;東林煤礦測區(qū)中部區(qū)域粉塵污染明顯,測點79,80和81的典型農(nóng)作物受粉塵污染光譜異常明顯。

        3.4 新田灣煤礦典型農(nóng)作物光譜分析

        新田灣煤礦地處萬盛區(qū)西部偏南,煤礦北部與南桐煤礦相接,新田灣煤礦總體呈南北向條帶狀,根據(jù)野外測量路線與測點分布,大致將新田灣煤礦分為3部分:新田灣煤礦北部(包括測點143,144,145,146,147 和 148),新田灣煤礦由北至南(包括測點 149,150,151,152,153,154 和 155)和新田灣煤礦南至北(包括測點 156,157,158,159,160,161,162,163,164 和165)。圖 15(a)和(b)分別為新田灣煤礦周邊測點155,156,158,162和165的冬寒菜光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖15 新田灣煤礦冬寒菜光譜圖Fig.15 Spectral curves of Chinese mallow in Xintianwan coal mine

        通過測點點位分析及光譜分析可以發(fā)現(xiàn),測點155可能存在一定的粉塵污染,而新田灣煤礦由南至北以及北部區(qū)域粉塵污染程度較輕。

        圖16(a)和(b)為在新田灣煤礦周邊所有測點蓮花白光譜曲線及一階導(dǎo)數(shù)曲線。

        圖16 新田灣煤礦蓮花白光譜圖Fig.16 Spectral curves of Cabbages in Xintianwan coal mine

        通過測點點位分析及光譜分析可知,異常嚴(yán)重的測點有143和144,測點151有輕微的光譜反射異常,測點165的蓮花白光譜數(shù)據(jù)反射率明顯較低,其他測點趨近正常。由此推斷,在新田灣北部,粉塵污染對蓮花白光譜反射影響較大的測點為143和144,在新田灣中部地區(qū),可能出現(xiàn)一定程度的粉塵污染,代表測點為151和165。

        通過對新田灣煤礦實測典型農(nóng)作物的光譜分析可以判斷:在新田灣煤礦測區(qū)范圍內(nèi)各典型農(nóng)作物光譜反射總體上正常;在新田灣煤礦北部和南部各典型農(nóng)作物光譜皆出現(xiàn)輕微異常;在新田灣煤礦中部,典型農(nóng)作物在測點151和165的反射率明顯偏低,說明此處存在一定程度的粉塵污染。

        3.5 粉塵污染趨勢分析

        通過對萬盛區(qū)范圍內(nèi)(包括南桐煤礦、紅巖-硯石臺煤礦、東林-魚田堡煤礦和新田灣煤礦等4個礦區(qū))的冬寒菜、胡豆、蓮花白、牛皮菜、瓢兒菜、土豆和萵筍等7種典型農(nóng)作物的光譜采集處理與分析,提取出受粉塵污染較為嚴(yán)重的典型測點18個(測點32,37,79,80,81,94,101,111,114,116,117,118,122,129,137,138,151 和 165),這些典型測點的區(qū)域分布情況如圖17。

        圖17 萬盛區(qū)粉塵污染典型測點分布圖Fig.17 Typical sampling distribution of dust pollution in Wansheng district

        由圖17可以看出,萬盛區(qū)各煤礦區(qū)粉塵污染較為嚴(yán)重的區(qū)域有:南桐煤礦南部區(qū)域、紅巖煤礦與硯石臺煤礦交接區(qū)域、硯石臺煤礦西南部、東林煤礦中部、魚田堡煤礦東部與西部邊境區(qū)域和新田灣煤礦中部以南區(qū)域。通過對各煤礦間受粉塵污染的同類典型農(nóng)作物的光譜對比分析,可初步判斷粉塵污染程度由高到低為南桐煤礦、硯石臺煤礦、魚田堡和東林煤礦、新田灣和紅巖煤礦。通過對同礦區(qū)各類典型農(nóng)作物的光譜對比分析,可初步判斷受粉塵污染影響植被反射波譜變化由大到小為牛皮菜、瓢兒菜和蓮花白、萵筍和冬寒菜、土豆和胡豆。

        4 結(jié)論

        1)粉塵污染是大氣污染中的主要成分之一,特別是在煤礦礦山開發(fā)盛行的區(qū)域,粉塵污染尤為嚴(yán)重,嚴(yán)重影響周邊居民的生活以及勞動作業(yè)。本文結(jié)合3S技術(shù)、光譜學(xué)、植物學(xué)等學(xué)科,通過對萬盛區(qū)各煤礦中典型農(nóng)作物高光譜反射率的采集、處理和分析,初步確定了萬盛區(qū)各煤礦區(qū)粉塵污染較為嚴(yán)重的區(qū)域有:南桐煤礦南部區(qū)域、紅巖煤礦與硯石臺煤礦交接區(qū)域、硯石臺煤礦西南部、東林煤礦中部、魚田堡煤礦東部與西部邊境區(qū)域和新田灣煤礦中部以南區(qū)域。

        2)通過對同礦區(qū)各類典型農(nóng)作物的光譜對比分析,本文初步確定在萬盛區(qū)受粉塵污染影響植被反射波譜變化由大到小為牛皮菜、瓢兒菜和蓮花白、萵筍和冬寒菜、土豆和胡豆。

        3)通過對各種受粉塵污染農(nóng)作物光譜數(shù)據(jù)的對比,間接得出了各區(qū)域粉塵污染的相對程度,表明利用高光譜遙感手段間接監(jiān)測大氣中粉塵污染是可行的。

        4)本研究獲取的大量農(nóng)作物光譜實測依據(jù),為進一步的大氣粉塵污染遙感定量研究奠定基礎(chǔ)。

        由于農(nóng)作物光譜特性和光譜特征容易受到多種因素的影響,因此,在后續(xù)的研究中,還需要對粉塵對農(nóng)作物光譜影響的成因機理進一步加以分析。

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