评估和估计煤尘对植被的影响,使用VI差异模型和采矿场的PRISMA超光谱数据
Narayan Kayet1, Khanindra Pathak2, Chandra Prakash Singh3
1Environmental Management & Policy Research Institute (EMPRI), Bengaluru, India; Department of Mining Engineering, India Indian Institute of Technology, Kharagpur, India.
Journal of environmental management
|August 3, 2024
概括
这项研究使用PRISMA高光谱图像和植被指数来检测煤矿植被上的灰尘. 狭窄带的Tasselled Cap转化绿化指数有效地估计了叶子尘埃,有助于环境监测.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 农业科学 农业科学
背景情况:
- 煤炭开采活动通过尘埃沉积对周围植被产生重大影响.
- 准确监测尘埃对植被的影响对于采矿区的环境管理至关重要.
- 超光谱遥感为详细的植被和尘埃分析提供了先进的功能.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于检测和估计煤矿采矿场所的植被尘埃的方法.
- 确定最有效的植被指数,以评估尘埃对植被的影响.
- 绘制尘埃影响地区的地图,了解尘埃,植被和接近采矿活动之间的关系.
主要方法:
- 使用了PRISMA高光谱图像和植被指数 (VIs) 差异模型.
- 应用窄带NDVI,TSAVI和TC绿色度用于植被分析.
- 使用光谱回归和地面验证数据开发了叶子尘埃模型.
主要成果:
- 窄带NDVI,TSAVI和TC绿色度指数显示植物的高分离性和歧视系数.
- 从这些窄带指数中得出的植被组合 (VC) 指数显示了29.77%的差异,使得健康和受尘埃影响的区域可以被检测出来.
- 狭带TC-绿色差异化VI对叶子尘埃估计 (R2=0.90) 是最佳的,采矿基础设施附近确定了尘埃热点.
结论:
- 超光谱遥感,特别是使用TC绿色指数,提供了一种有效的方法来估计煤矿采矿场所的植被尘埃.
- 植被尘埃,树冠光谱和距离矿山的距离之间存在显著的反向关系.
- 开发的方法支持植被尘埃监测和采矿地区的环境管理.
