本文選題：煤 + 矸石�。� 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年02期

【摘要】：煤與矸石是礦山采煤過程中主要固體堆放物,對(duì)其進(jìn)行遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)是礦山環(huán)境保護(hù)的重要需求。由于煤與部分矸石存在"異物同譜"現(xiàn)象,在使用傳統(tǒng)的可見-近紅外遙感分類時(shí),往往將部分矸石劃分為煤,導(dǎo)致遙感分類精度降低。首先對(duì)鐵法礦區(qū)的12個(gè)煤樣本和115個(gè)矸石樣本進(jìn)行可見-近紅外光譜測(cè)試,發(fā)現(xiàn)絕大部分矸石樣品的光譜與煤差異很大,二者易于區(qū)分,但有部分矸石與煤樣本存在"異物同譜"現(xiàn)象。為進(jìn)一步對(duì)矸石與煤區(qū)分,測(cè)試了混分樣本的熱紅外光譜,發(fā)現(xiàn)二者存在明顯的光譜差異,利用熱紅外光譜特征可以將其區(qū)分開來。在此基礎(chǔ)上,提出了基于可見-近紅外和熱紅外光譜聯(lián)合分析的煤與矸石區(qū)分方法。該方法首先對(duì)所有樣本進(jìn)行可見-近紅外光譜測(cè)試,利用Mao模型進(jìn)行第一步分類識(shí)別;其次對(duì)煤與矸石混分的樣品進(jìn)行熱紅外光譜測(cè)試,利用光譜吸收比率SAR作為判別指標(biāo)進(jìn)行第二步分類,兩步的分類結(jié)果為最終分類結(jié)果。該方法在鐵法、兗州、神東和木里礦區(qū)的驗(yàn)證結(jié)果表明,其具有很高的分類準(zhǔn)確率,效果遠(yuǎn)好于單獨(dú)基于可見-近紅外光譜特征的分類方法。研究結(jié)果表明,利用多種光譜聯(lián)合分析的方法可以解決單波段存在的"異物同譜"現(xiàn)象,對(duì)于地物遙感分類具有重要的借鑒意義。
[Abstract]:Coal and gangue are the main solid stacks in the mining process, and it is an important requirement of mine environmental protection to monitor them by remote sensing. Due to the phenomenon of "foreign body isospectral" between coal and some gangue, some gangue is often divided into coal when using traditional visible-near infrared remote sensing classification, which results in the reduction of classification accuracy. First of all, 12 coal samples and 115 gangue samples from Tiefa mining area were tested by visible near infrared spectroscopy. It was found that the spectrum of most gangue samples was very different from that of coal, and the two were easy to distinguish. However, some gangue and coal samples have the phenomenon of "the same spectrum of foreign bodies". In order to further distinguish gangue from coal, the thermal infrared spectra of mixed samples were tested, and it was found that there were obvious spectral differences between them, which could be distinguished by using the characteristics of thermal infrared spectrum. On this basis, a method for distinguishing coal from gangue is proposed based on the combined analysis of visible-near-infrared and thermal-infrared spectra. In this method, all samples are tested by visible and near infrared spectroscopy, and the first step is classified by Mao model, and the samples mixed with coal and gangue are tested by thermal infrared spectroscopy. The spectral absorption ratio (SAR) is used as the discriminant index for the second step classification, and the result of the two-step classification is the final classification result. The results of verification in Tiefa, Yanzhou, Shendong and Muli mining areas show that this method has a high classification accuracy and is much better than the classification method based on the characteristics of visible and near infrared spectra alone. The results show that the phenomenon of "foreign body isospectral" in single band can be solved by using the method of combined spectral analysis, and it is of great significance for the classification of ground objects by remote sensing.
【作者單位】： 東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)(感知礦山)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41440032,41371437)資助
【分類號(hào)】：O657.33;TD849

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本文編號(hào)：1816732