發(fā)布時間：2024-06-02 04:24

　　離子型稀土的應(yīng)用極為廣泛,在我國經(jīng)濟發(fā)展中做出重大貢獻,為我國極其重要的戰(zhàn)略資源。但因為稀土行業(yè)雜亂無序的管理、過度的競爭,稀土暴利的驅(qū)使下,致使稀土盜采猖獗以及部分地方稀土的過度開采,從而給當(dāng)?shù)貛�來了極為劇烈的地表生態(tài)擾動及社會問題�；�于此,本文選擇贛州轄區(qū)內(nèi)的嶺北離子型稀土礦區(qū)作為研究區(qū)域,以Landsat系列衛(wèi)星影像作為主要數(shù)據(jù)源,離子型稀土礦區(qū)地表溫度可分別運用Artis算法、單通道算法、單窗算法、輻射傳輸方程四種算法反演獲得。對比分析四種算法反演稀土礦區(qū)地物地表溫度的可分離性和精確性,選擇出最佳的離子型稀土礦區(qū)溫度反演算法;分析比對溫度差異指數(shù)、植被指數(shù)與礦區(qū)地表生態(tài)擾動的響應(yīng)關(guān)系,選擇更好的地表生態(tài)擾動指示性因子,并據(jù)此構(gòu)建具有通用性的能夠表征礦區(qū)地表生態(tài)擾動的關(guān)系模型,運用該模型對1991a、2000a、2009a、2014a離子型稀土礦區(qū)多時空的地表生態(tài)擾動開展研究。研究結(jié)果如下:(1)上述四種算法反演2009a離子型稀土礦區(qū)的最高溫度與最低溫度差值均比較大。該四種算法反演的礦區(qū)地表溫度以及亮度溫度圖中中溫、高溫區(qū)域,在Google Earth歷史高分遙感影像上主要解譯...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1研究區(qū)

圖2.1研究區(qū)2.2數(shù)據(jù)來源本研究所涉及的數(shù)據(jù)主要有：1991、2000、2009、2014年四景Landsat系列據(jù)、MODIS溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)和氣象站收集數(shù)據(jù)、2009年GoogleEarth歷史高分影中，上述四景Landsat系列衛(wèi)星....

圖3.5基于RTE、MW、SC、Artis算法反演的2009年嶺北稀土礦區(qū)地表溫度表3.22009a嶺北稀土礦區(qū)四種算法反演地表溫度的溫度極值(K)

21圖3.5基于RTE、MW、SC、Artis算法反演的2009年嶺北稀土礦區(qū)地表溫度表3.22009a嶺北稀土礦區(qū)四種算法反演地表溫度的溫度極值(K)反演算法最低溫度最高溫度平均溫度最大溫差RTE292.62312.12298.1219.50M....

圖4.1不同算法計算的離子吸附型稀土礦區(qū)地表溫度差值運算后的極值直方圖

第四章稀土礦區(qū)最佳地表溫度反演算法選擇單窗算法計算的該稀土礦區(qū)地表溫度可分離性最佳，輻射傳輸方程其次，單通道算法再次，Artis算法計算的該稀土礦區(qū)地表溫度可分離性最差。4.2礦區(qū)地表溫度精確性分析由上章3.2節(jié)可知，Artis算法、單通道算法、單窗算法以及輻射傳輸方....

圖5.1離子吸附型稀土礦區(qū)溫度差異指數(shù)與植被指數(shù)折線圖

分析該圖可知，兩者并不存在明顯的線性相關(guān)，尤其是從41號樣點開始的中間部分，這與張寅玲[59]對煤礦區(qū)的研究結(jié)論存在差異，這反映了引起離子型稀土礦區(qū)地物溫度差異這一現(xiàn)象的發(fā)生是由于其自身特殊的原因，而并不僅僅與礦區(qū)植被的變化有關(guān)。因此，僅僅運用植被指數(shù)并不能較好地分析離子型稀....

本文編號：3986850