0引  言

水資源是保證國民經濟健康持續發展的重要根基，然而因為多方面原因，水資源尤其地下水資源出現的安全問題日漸突出。鋼鐵行業是我國國民經濟中重要的組成部分，國家對鋼鐵的需求量逐年增加，但礦山開采所產生的地下水環境問題因其具有隱蔽性、遭到破壞產生的影響具有滯后性等原因，已發展成為我國主要的地下水污染源之一。因此，必須進行鐵礦地下水環境影響研究，以滿足地質環境污染應急處理需求，防止地下水環境破壞。高光譜遙感技術是近些年來迅速發展起來的一種全新遙感技術，它利用成像光譜儀以納米級的光譜分辨率，實現了地物空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲取。與常規的測試分析、生物指示診斷等技術方法相比， 遙感技術具有速度快、成本低、區域性強、信息量大，且探測范圍廣，能夠反映區域地質環境演化特征等特點，其在地物精細分類識別優勢將為地質環境監測提供有效方案。

1高光譜遙感鐵礦區水環境監測中的主要技術

1.1 高光譜數據降維技術

高光譜數據降維主要是通過特征提取（原始光譜空間或其子空間的一種數學變換）和波段選擇（選擇一個盡可能多地保留原始數據的主要光譜），實現信息綜合、特征增強和光譜降維，最終利用低維數據來有效表達高維數據信息。特征提取方法首先對原始高光譜數據進行數學變換，從而實現數據降維。波段選擇問題就是一個組合優化問題，標準就是其目標函數。根據目標函數的計算過程，波段選擇算法分為監督的和非監督兩類。

1.2 水體高光譜遙感精細識別技術

因高光譜遙感是用很窄而連續的光譜通道對地物持續遙感成像，因此其具備捕捉細微光譜特征的能力。針對區域水環境中水體目標復雜多樣的特點，高光譜遙感豐富的光譜信息能夠提高水體目標的識別精度，分析并提取水體的影像波譜、紋理等特征信息。

2高光譜遙感 鐵礦區水環境監測中的具體應用方法

2.1主要方法

1） 基于高分二號數據的植被與水體的信息提取。為合理保護礦區生態環境，以高分二號國產衛星感影像為數據源，采用波段運算和密度分割，分析受污染的水體及污染級別，監測重要礦集區的礦山開發狀況和環境變遷。

2）基于高光譜數據的多源數據融合。高光譜數據融合不同于傳統的多光譜圖像融合，其為了滿足光譜解譯的應用需求，主要以 HJ-1A 為數據源，在盡量保持光譜信息不缺失上提升高光譜數據的空間分辨率。

3）區域水體高光譜 感精細識別技術。基于多源數據融合同化后的數據集，研究面向水體精細識別的特征選擇方法及不同污染物在水中的存在特征和對不同光譜特征的響應機理，分析并提取水體的影像波譜、紋理、空間幾何等特征信息，從而實現基于高光譜遙感的水體精細識別。

2.2 技術路線

首先，收集研究區內的衛星影像數據、水文環境資料等，并對其進行數據讀取、圖像配準等預處理；其次，在此基礎上，將高光譜數據與多源空間數據進行融合，提升高光譜數據的空間分辨率；第三，通過影像特征提取與選擇的數據降維技術，開展區域水體信息的精細識別，為確定污染區域提供基礎；第四，基于野外樣品采集與測試分析，在充分參考的基礎上，開展水體污染等方面的水環境參量高光譜信息分析，為確定污染物信息提供基礎；最后，開展工礦業城市區域水環境高光譜遙感監測應用。高光譜遙感在鐵礦區水環境監測中應用的技術路線，如圖 1 所示。

圖1  高光譜遙感在鐵礦區水環境監測中的應用的技術路線

2.3 實物工作量

主要包括研究區高分二號多光譜數據的研究實驗，波段運算、水體指數的信息提取等專題研究，HJ-1A 的 HSI 與 CCD 數據處理實驗以及融合方法研究以及野外數據采集工作等。

3高光譜遙感鐵礦區水環境監測中的應用優勢

遙感技術具有速度快、成本低、區域性強、信息量大等優點，針對區域水環境中水體目標復雜多樣的特點，利用多光譜與高光譜數據針對性處理方法，可以分析并提取水體的影像波譜、灰度等特征信息，研究高光譜遙感反映污染信息的技術方法，從而實現基于高光譜遙感的水體精細識別。具體優勢如下：

1）基于國產高分二號多光譜遙感數據，能夠有效解決污染水體與自然植被色調趨同而難以解譯問題，減少錯分誤差；

2）利用歸一化差分水體指數和密度分割，結合不同受污染程度水體在影像上呈現不同顏色和色調特征，能夠分析水體污染的程度和分布規律；

3） 基于國產 HJ-1A 高光譜衛星遙感數據進行礦區地物波譜分析，以及高光譜數據降維和波段重組，能利用低維數據來有效表達高維數據信息，提高植被和水體的目標識別和信息提取精度；

4）基于 HJ-1A  遙感圖像，用歸一化差分水體指數法提取礦區水體信息，相比 CCD 影像，總體分類精度、制圖精度和用戶精度大幅增加；用監督分類的最大似然法對礦區水體信息進行提取，相較于同等空間分辨率的 CCD 影像，提高了總體分類精度、用戶精度以及 Kappa 系數。

4結  語

綜上所述，隨著高光譜遙感技術的快速發展，利用高分二號（GF-2）多光譜數據和環境與災害監測預報小衛星星座 A 星(HJ-1A)等高光譜數據，通過高光譜數據降維技術及水體高光譜遙感精細識別技術，結合地理信息系統（GIS）等多源地理數據，更有利于植被和水體的目標識別和信息提取，能夠準確地分析水體污染的程度和分布規律，為礦山環境治理提供技術支撐與決策依據。

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