zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-655Research ArticleАННОТАЦИИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ СТАТЕЙABSTRACTS ENGLISH-LANGUAGE ARTICLESСПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВОССТАНОВЛЕННОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ И АНАЛИЗ ИХ КОРРЕЛЯЦИИ С СОДЕРЖАНИЕМ ХЛОРОФИЛЛА НА ТЕРРИТОРИИ РУДНИКА ПО ДОБЫЧЕ РЕДКОЗЕМЕЛЬНЫХ МЕТАЛЛОВSPECTRAL CHARACTERISTICS OF RECLAIMED VEGETATION IN A RARE EARTH MINE AND ANALYSIS OF ITS CORRELATION WITH THE CHLOROPHYLL CONTENTLiH.LiH.giskai@126.comWeiZh.WeiZh.WangX.WangX.XuF.XuF.Колледж архитектуры и геодезии, Университет науки и техники ЦзянсиCollege of Architecture and Surveying Engineering, Jiangxi University of Science and TechnologyКолледж экономического менеджмента, Университет науки и техники провинции ЦзянсиCollege of Economic Management, Jiangxi University of Science and Technology202001072020873508(1)-508(10)Copyright © Li H., Wei Z., Wang X., Xu F., 20202020Li H., Wei Z., Wang X., Xu F.Li H., Wei Z., Wang X., Xu F.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/655

Вследствие специальной технологии добычи разработка месторождений редкоземельных элементов изменяет свойства поверхности окружающей почвы и наносит ущерб экосистеме, что приводит к трудностям в экологическом восстановлении растительности. В качестве восстанавливаемой растительности выбраны тунговые деревья, бамбуковая ива и карибская сосна. Сопоставлены их спектральные характеристики в условиях экологического стресса окружающей среды. Путем анализа корреляции между содержанием в них хлорофилла и спектральными параметрами создана теоретическая основа гиперспектрального дистанционного зондирования для мониторинга восстановления растительности после воздействия редкоземельных элементов. Полученные результаты показывают, что коэффициент отражения в полосах видимого диапазона для трех типов растительности <0.15, а в пиках в зеленой области и провалах в красной наблюдаются различные степени “красного смещения”. Проведен корреляционный анализ между содержанием хлорофилла в трех типах растительности и исходными спектрами и спектрами производных. Оптимальная полоса в исходных спектрах сосредоточена вблизи красного провала. Спектры производных первого порядка более дисперсны, чем исходные спектры; сигнал, соответствующий тунговому дереву, сосредоточен на красном крае области, сигнал карибской сосны расположен в ближнем инфракрасном диапазоне, а сигнал бамбуковой ивы находится вблизи зеленого пика и красного края полосы. Эти три типа растительности имеют неcколько одинаковых и несколько различных параметров, чувствительных к хлорофиллу. Среди них REP — максимальный параметр для тунгового дерева, Dr — для карибской сосны, а SDr-SDb/SDb + SDr — для бамбуковой ивы, что может служить ориентиром для построения инверсионных моделей различного содержания хлорофилла в растительности.

Due to special mining technology, ionic rare earth mines easily change the surrounding surface soil properties and cause damage to the ecosystem, which leads to difficulties in vegetation ecological restoration. In this paper, tung trees, bamboo willow, and slash pine were selected as reclamation vegetation, and their spectral characteristics under ecological environmental stress were compared. In addition, by analyzing the correlation between their chlorophyll contents and spectral parameters, a theoretical basis for hyperspectral remote sensing for monitoring rare earth reclaimed vegetation growth is provided. The results show that the reflectance of the visible bands in the three vegetation types is less than 0.15, and there are different degrees of “redshifting” in the green peaks and red valleys; correlation analysis was carried out between the chlorophyll contents of the three vegetation types and the original spectra and derivative spectra. The optimal band in the original spectra was concentrated near the red valley. The first-order derivative spectra are more dispersed than the original spectra; the tung tree signal is concentrated in the red edge region, the slash pine signal is located in the near-infrared band, and the bamboo willow signal is located near the green peak and the red edge band. The three vegetation types have some of the same but also different chlorophyll-sensitive parameters. Among them, REP is the maximum parameter for the tung tree, Dr is the maximum parameter for slash pine, and SDr – SDb/SDb + SDr is the maximum parameter for bamboo willow, which can provide a reference for the construction of inversion models of different vegetation chlorophyll contents.

восстановленная почва в зоне добычи редкоземельных элементовсодержание хлорофиллапараметр спектральной характеристикикорреляционный анализreclaimed land of ionic rare earth mining areachlorophyll contentspectral characteristic parametercorrelation analysisReferencesL. Xia, Geograph. Geo-Inform. Sci., 26, N 5, 37–40 (2010).L. Xia, Geograph. Geo-Inform. Sci., 26, N 5, 37–40 (2010).Hou Huifang, Qiao Xiaoying, Hao Ruijuan, Guo Yiwei, J. Anhui Agric. Sci. Bull., 22, N 11, 16–21 (2016).Hou Huifang, Qiao Xiaoying, Hao Ruijuan, Guo Yiwei, J. Anhui Agric. Sci. Bull., 22, N 11, 16–21 (2016).Yanfang Ming, Lijuan Cheng, Huiyong Yu, Wang Chunxiang, J. Ind. Soc. Remote Sens., 46, N 1, 69–79 (2017).Yanfang Ming, Lijuan Cheng, Huiyong Yu, Wang Chunxiang, J. Ind. Soc. Remote Sens., 46, N 1, 69–79 (2017).Baodong Ma, Ao Xu, Xuanxuan Zhang, IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS) 10–15 (2016).Baodong Ma, Ao Xu, Xuanxuan Zhang, IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS) 10–15 (2016).Shichao Cui, Kefa Zhou, J. Earth Sci. Inform., 10, 169–181 (2016).Shichao Cui, Kefa Zhou, J. Earth Sci. Inform., 10, 169–181 (2016).L. Xia, L. Shaofeng, Z. Liquan, J. Sci. Surv. Mapping, 32, N 2, 111–113 (2007).L. Xia, L. Shaofeng, Z. Liquan, J. Sci. Surv. Mapping, 32, N 2, 111–113 (2007).G. Chaofan, Xiaoyu Guo, J. Acta Ecol. Sin., 36, N 20, 6538–6546 (2016).G. Chaofan, Xiaoyu Guo, J. Acta Ecol. Sin., 36, N 20, 6538–6546 (2016).Shi Bingquan, Zhang Xiaoli, Bai Xueqi, Zhang Xinxin, J. Northeast Forestry Univ., 43, N 5, 80–83 (2015).Shi Bingquan, Zhang Xiaoli, Bai Xueqi, Zhang Xinxin, J. Northeast Forestry Univ., 43, N 5, 80–83 (2015).P. Bei, Z. Gengxing, Z. Xicun, Liu Haiteng, Liang Shuang, Tian Dade, J. Spectrosc. Spectr. Anal., 33, N 8, 2203–2206 (2013).P. Bei, Z. Gengxing, Z. Xicun, Liu Haiteng, Liang Shuang, Tian Dade, J. Spectrosc. Spectr. Anal., 33, N 8, 2203–2206 (2013).L. Qingsan, W. Chuanyi, T. Xiaolei, Xu Jialai, Yang Jutian, Liu Li, Zhu Xianzhi, Zhang Yuqin, Xu Xiuhong, Southwest China J. Agric. Sci., 32, N 2, 333–338 (2017).L. Qingsan, W. Chuanyi, T. Xiaolei, Xu Jialai, Yang Jutian, Liu Li, Zhu Xianzhi, Zhang Yuqin, Xu Xiuhong, Southwest China J. Agric. Sci., 32, N 2, 333–338 (2017).D. Huaqiang, G. Hongli, F. Wenyi, Jin Wei, Zhou Yufeng, Li Jin, J. Spectrosc. Spectr. Anal., 29, N 11, 30–37 (2009).D. Huaqiang, G. Hongli, F. Wenyi, Jin Wei, Zhou Yufeng, Li Jin, J. Spectrosc. Spectr. Anal., 29, N 11, 30–37 (2009).G. L. Maire, C. François, E. Dufrêne, J. Remote Sens. Environ., 89, N 1, 1–28 (2004).G. L. Maire, C. François, E. Dufrêne, J. Remote Sens. Environ., 89, N 1, 1–28 (2004).M. A. Cho, A. K. Skidmore, J. Remote Sens. Environ., 101, N 2, 181–193 (2006).M. A. Cho, A. K. Skidmore, J. Remote Sens. Environ., 101, N 2, 181–193 (2006).G. Rondeaux, M. Steven, F. Baret, J. Remote Sens. Environ., 55, N 2, 95–107 (1996).G. Rondeaux, M. Steven, F. Baret, J. Remote Sens. Environ., 55, N 2, 95–107 (1996).N. H. Broge, E. Leblanc, J. Remote Sens. Environ., 76, N 2, 156–172 (2001).N. H. Broge, E. Leblanc, J. Remote Sens. Environ., 76, N 2, 156–172 (2001).D. A. Sims, J. A. Gamon, J. Remote Sens. Environ., 81, N 2-3, 337–354 (2002).D. A. Sims, J. A. Gamon, J. Remote Sens. Environ., 81, N 2-3, 337–354 (2002).Y. Fang, C. Donghua, L. Hu, Li Jiangui, Xu Limin, J. Remote Sens. Inform., 31, N 3, 88–93 (2016).Y. Fang, C. Donghua, L. Hu, Li Jiangui, Xu Limin, J. Remote Sens. Inform., 31, N 3, 88–93 (2016).Yao Fuqi, Zhang Zhenhua, Yang Runya, Sun Jinwei, Cui Sufang, J. Trans. CSAE, 25, N 2, 123–129 (2009).Yao Fuqi, Zhang Zhenhua, Yang Runya, Sun Jinwei, Cui Sufang, J. Trans. CSAE, 25, N 2, 123–129 (2009).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.