以新疆典型露天煤矿准东五彩湾开采区为研究区, 选定并测定干旱煤矿区三种典型植物: 梭梭、 假木贼和琵琶柴的冠层光谱, 分析植被对煤炭粉尘的波谱响应, 旨在研究露天煤炭开采引起的煤炭粉尘扩散对植被生长的影响.研究基于植被冠层实测光谱, 提取19种常用的植物色素指数和水分指数, 通过不同指数同煤炭粉尘降尘量的相关性的研究, 探讨植被生长受损的关键参数及对煤炭粉尘影响敏感的指示性植被, 为干旱煤矿区植被受损监测提供评价依据。结果表明: 在干旱露天煤矿区植被受到煤炭粉尘污染的过程中, 从植被指数的角度可以间接确定, 随着煤炭粉尘量的增加, 叶绿素以及水分的含量会减少, 而类胡萝卜素的含量会增加; 植被体内的水分和叶绿素含量对煤炭粉尘量的响应较为敏感; 在指示叶绿素(包括叶绿素a、 叶绿素b和叶绿素)的指数中色素归一化指数b(PSNDb)敏感性较强; 在指示类胡萝卜素的指数中结构不敏感色素指数(SIPI)敏感性较强; 在指示水分的指数中植被水分指数(PWI)敏感性较强; 三种植物中梭梭对煤炭粉尘量的增加较为敏感。

适宜的光谱指数对于地表参数高光谱诊断模型的估算精度具有决定性作用。 通过不同棉花冠层水分含量表征参数冠层等效水厚度EWTcanopy, 植株含水量VWC及其对应的光谱数据分析, 构建350～2 500 nm范围内所有波段两两组合的比值指数RVI和归一化指数NDVI, 分析水分含量表征参数与所有指数之间的相关关系, 筛选最大相关系数对应的指数作为最佳水分指数, 利用新指数构建水分含量表征参数的估算模型, 并与已知的各种水分指数估算精度进行比较。 结果表明: 新建比值指数R1 475/R1 424及其归一化指数(R1 475-R1 424)/(R1 475+R1 424)对EWTcanopy的估算效果最佳, 由其得到的估算值与实测值之间的相关系数r值达到0.849; 已知指数(R835-R1 650)/(R835+R1 650)对VWC的估算效果最佳, 由其得到估算值与实测值之间的相关系数r值为0.805。

针对常规的“影像-影像”多光谱影像波段模拟模型对研究区参考影像的依赖和随机性采样带来的模型不稳定问题以及“光谱库-影像”波段模拟模型中光谱库在类别、 时间和空间上的不完善导致模型缺乏适用性问题， 本文提出了基于影像光谱库的波段模拟方法。 首先对与待模拟影像具有相似类别组成的参考影像进行光谱聚类， 然后对各个光谱类别进行采样， 形成影像光谱库， 接着提取光谱库中的等量类别样本训练BP神经网络(BPN)回归模型， 最后利用BPN模拟目标影像的波段。 实验结果表明: 该方法能够更为精确的模拟出TM蓝波段， 其模拟均方根误差(RMSE)较“光谱库-影像”模型提高了1.3， 较“影像-影像”模型提高了0.6， 与“影像-影像”和“光谱库-影像”模型相比， 该方法更加稳定可靠； 该方法能够成功的应用到SPOT和MSS的蓝波段的模拟中并取到较好的效果。