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尾矿库作为高势能的人造泥石流危险源,在尾砂含水量过高时有溃坝风险,低含水量状态下产生扬尘则会危害周围环境。尾砂含水量实时、动态监测对于尾矿库安全状况及矿区环境保护具有重要意义。相比传统采样化验手段,高光谱遥感拥有观测面积大、数据实时易获取、光谱信息丰富的特点,为快速、高精度尾矿水分监测提供了手段。以鞍山-本溪铁矿群中的高硅型铁尾矿为研究区,实地采集尾砂样品77个,利用可见光-近红外(350~2 500 nm)光谱仪获取其光谱数据,分析不同含水率尾砂光谱特征及机理;引入竞争性自适应加权重采样法(CARS)筛选水分敏感波段,并基于敏感波段建立三维波段光谱指数(TBI),结合随机森林(RF)、粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)及卷积神经网络(CNN)算法建立尾砂水分反演模型,以国产高分五号高光谱卫星为数据源进行模型应用,获取尾矿库表层含水时空分布特征。结果表明:(1)尾砂光谱反射率随含水率升高明显下降,在1 455和1 930 nm处出现O—H吸收特征,吸收深度随含水率减小而逐渐减小;(2)基于CARS方法能够对高光谱数据(305波段)有效降维,筛选出18个水分敏感波段,进一步利用敏感... 相似文献