一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法技术

本发明专利技术属于遥感植物地球化学领域，具体为一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法，通过实验室铀胁迫下植物栽培试验，共获取了铀胁迫下3个不同时期叶片铀含量以及可见光—近红外波段叶片反射光谱信息，将光谱特征与叶片铀元素含量进行数据拟合，建立万年青光谱特征和叶片铀元素含量的统计回归模型，反演万年青叶片铀含量，为覆盖区利用上覆植被进行铀矿勘查提供理论基础。行铀矿勘查提供理论基础。行铀矿勘查提供理论基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法


[0001]本专利技术属于遥感植物地球化学领域，具体涉及一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法。

技术介绍

[0002]铀矿是国家重要的战略性矿产。在国内核电快速发展，对铀资源需求不断加大的情况下，国内铀矿找矿也面临新区探索和攻深找盲阶段，需要加快实施新区探索，缓解后备勘查基地不足的问题。全球有近三分之二的陆地被中等到茂密的植被覆盖，目前世界上大多数矿产均产自稀疏至中等程度的植被覆盖区。我国植被覆盖区域约占国土面积的75％，大量植被覆盖区是铀矿地质工作程度极低－空白区，而在植被覆盖区仍然有发现新矿体的可能，这是目前一个重要的找矿方向。
[0003]在植被覆盖区，植被信息的干扰成为找矿的一道天然屏障，给找矿带来了巨大的困难。植被作为噪音信号干扰着矿物元素信息提取，涉及到光谱解混、干扰信息抑制等算法限制条件较多，应用区域有限。传统植被覆盖区的地质调查和地球化学元素信息提取主要立足于消除植被的影响，导致植被覆盖区的遥感找矿工作程度很低。
[0004]植被作为生态系统中最活跃的指示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)植物栽培与室内条件控制万年青植株作为实验对象进行室内水培方式培育；步骤2)培养液浓度设选择六价铀开展水培试验按照1.1790g U3O8制成1g/L的铀溶液的比例配置铀标准溶液；步骤3)光谱数据采集测定万年青叶片在可见
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近红外波段的光谱信息；步骤4)确定被测铀元素在植物叶片中的百分含量；步骤5)光谱数据预处理将叶片反射曲线与同光谱仪自带的参照白板的反射曲线做比值处理，获得叶片的反射率曲线；通过反射率曲线，得到一阶导数光谱；步骤6)光谱特征提取7个特征参数包括：蓝谷BVP、绿峰GMP、红谷RVP、红肩RSP、红边REP、归一化植被指数NDVI
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、比值植被指数B3/B4；步骤7)光谱特征参数与叶片铀含量相关性计算确定步骤6)中的7个特征参数与叶片铀含量的相关系数；确定相关系数最大对应的特征参数步骤8)叶片铀含量反演模型构建以相关系数最大对应的特征参数作为自变量，叶片铀含量作为因变量，进行两个变量间的数据拟合及散点图绘制，构建因变量与自变量的统计回归模型；步骤9)叶片铀含量反演预测确定万年青倒数函数的回归模型方程，进行叶片铀含量反演预测。2.如权利要求1所述的一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法，其特征在于：所述的步骤4)具体为4.1)将完成光谱采集的叶片立即沿梗部剪下，称取叶片的湿重；4.2)烘干后，称取叶片干重；4.3)烘干后的叶片在马弗炉内进行烧灰，称取烧灰后的重量；4.4)叶片烧灰后装入烧杯中，在烧杯中加入王水形成混合液；4.5)装有混合液的烧杯放置在电炉上加热直至烧干；4.6)再加入高氯酸加热直至再次烧干；4.7)加入质量浓度为3
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5％的稀硝酸溶液至定容；4.8)经滤纸过滤得到不同浓度铀处理下的水样，对水样进行检测，根据铀元素的质谱图或特征离子定性，用内标法定量。3.如权利要求2所述的一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法，其特征在于：所述的步骤5)具体为，将步骤3)采集的叶片光谱信息反射曲线首先同光谱仪自带的参照白板的反射曲线做比值处理以获得叶片的反射率曲线；然后将得到的反射率曲线按每个浓度和采样间隔进行求平均光谱、拼缝处理、求一阶导数光谱，并去包络线值处理。
4.如权利要求2所述的一种基于光谱特征的万年青叶片铀含量反演预测方法，其特征在于：所述的步骤6)光谱特征提取具体为利用公式(1)
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(3)确定红边...

【专利技术属性】
技术研发人员：车永飞，王正庆，肖策，
申请(专利权)人：核工业北京地质研究院，
类型：发明
国别省市：