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基于无人机遥感的排土场边坡植被与土壤侵蚀监测研究

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摘 要

Abstract

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Contents

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表清单

1绪论

1 Introduction

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2.1 矿区环境遥感监测研究现状

1.2.2 基于遥感的植被信息提取研究现状

1.2.3 土壤侵蚀研究现状

1.2.4 文献评述

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线图

1.4 论文组织(Paper Organization)

2 飞行方案设计与实施

2 Design and Implementation of Flight Scheme

2.1 研究区概况(Condition of Study Area)

2.2.1 无人机遥感系统

2.2.2 无人机平台

2.2.3 多光谱传感器

2.3 无人机飞行参数设计(Flight Parameters Design of UAV)

2.4 数据获取(Data Acquisition)

2.5 本章小结(Chapter Summary)

3 无人机遥感数据预处理

3 Pre-processing of UAV Remote Sensing Data

3.1 相机检校(Camera Calibration)

3.2 影像拼接(Image Splicing)

3.3 坐标系转换与图像配准(Coordinate Transformation and Image Registration)

3.4 多光谱影像辐射校正 (Multispectral Radiometric Correction)

3.4.1 辐射定标靶

3.4.2 辐射定标

3.5 精度验证 (Accuracy Verification)

3.6 本章小结(Chapter Summary)

4 排土场边坡植被信息提取研究

4 Study on the Extraction of Vegetation Information from the Slope of the Dump

4.1 植被种类提取方法 (Method of Extracting Vegetation Species)

4.2 植被指数(Vegetation Index)

4.3 植被覆盖度估算(Estimation of Vegetation Coverage)

4.3.1 现场实测植被覆盖度

4.3.2 植被覆盖度与植被指数相关性分析

4.3.3 植被覆盖度估算模型

4.4 叶面积指数估算(Leaf Area Index Inversion)

4.4.1 现场实测LAI

4.4.2 LAI与植被指数相关性分析

4.4.3 LAI估算模型

4.5 叶绿素含量估算(Chlorophyll Content Inversion)

4.5.1 现场实测叶绿素含量

4.5.2 SPAD值与植被指数相关性分析

4.5.3 叶绿素含量估算模型

4.6 植被高度的提取(Extraction of Vegetation Height)

4.7.1 特征参数选取

4.7.2 影像分割

4.7.3 植被种类分层分类提取

4.8 本章小结(Chapter Summary)

5 排土场边坡土壤侵蚀定量提取研究

5 Study on the Quantitative Extraction of Soil Erosion in the Slope of the Dump

5.1.2 现代方法

5.2 土壤侵蚀量自动提取(Automatic Extraction of Soil Erosion)

5.2.1 地面曲率分析

5.2.2 焦点统计分析

5.2.3 土壤侵蚀量统计及精度验证

5.3 有植被地区土壤侵蚀提取 (Extraction of Soil Erosion in Vegetation Areas)

5.4 本章小结 (Chapter Summary)

6 排土场边坡土壤侵蚀影响因素分析

6 Analysis on Influence Factors of Soil Erosion in Slope of Dump

6.1.1 排土场边坡斑块再划分

6.1.2 植被覆盖度对边坡土壤侵蚀的影响分析

6.1.3 植被配置对边坡土壤侵蚀的影响分析

6.1.4 植被位置对边坡土壤侵蚀的影响分析

6.2 土壤侵蚀的坡体形态影响因素分析(Analysis of Influence Factors of Slope Form on Soil Erosion)

6.2.1 GeoWEPP模型框架

6.2.2 坡体形态对排土场土壤侵蚀影响分析

6.3 本章小结 (Chapter Summary)

7 结论与展望

7 Conclusions and Expectations

7.1 主要结论(Main Conclusions)

7.2 展望(Expectations)

参考文献

作者简历

学位论文原创性声明

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摘要

排土场作为矿区的典型扰动斑块在受到风力、水力等作用下会产生土壤侵蚀甚至滑坡等灾害。不同的植被覆盖条件下土壤侵蚀程度会有所不同,研究其复垦植被对土壤侵蚀的影响对排土场的生态恢复有一定的指示作用。本文在胜利矿区南排土场选取了 3 个具有代表性的研究区,通过无人机遥感技术获取研究区的DSM和DOM,精确提取了研究区的植被和土壤侵蚀量,并按照植被配置对排土场边坡进行了斑块划分,研究了边坡上植被和土壤侵蚀的关系,最终得到如下主要成果与结论: (1)将无人机遥感技术成功应用于排土场植被精细提取中。通过无人机多光谱遥感数据成功提取了植被的叶面积指数、叶绿素含量、植被高度及植被覆盖度等参数,并将以上获取的植被参数与多光谱影像结合,采用面向对象多尺度分割方法进行分类,分类结果精度为88.71%。 (2)将无人机遥感技术成功应用于细沟侵蚀的定量提取中。根据 DEM 计算曲率,通过划定曲率阈值确定侵蚀沟的形态和分布。根据距离沟道边缘的远近及沟的深浅,对侵蚀沟中的点进行分级,并通过焦点统计分析统计各级侵蚀平均深度,进而实现侵蚀沟的高精度定量提取。 (3)将研究区划分为13个区域,从植被配置、植被覆盖度、植被所处位置等角度研究其与土壤侵蚀的定量关系。研究表明:植被覆盖度越高,侵蚀模量越小;25%覆盖度可被定义为一个植被覆盖度下限,低于此值,无论何种配置,土壤侵蚀均严重;45%覆盖度可被定义为植被覆盖度上限,增加植被覆盖度对于抗侵蚀虽有所改善但作用相对变小。此外,多年生草本和灌木所占比例越高,抗侵蚀能力越强,但存在上限,就现有的研究区来说 1-4(披碱草 44%,柠条 41%,沙打旺8%,油蒿3%,紫花苜蓿3%)为最优植被配置。

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