矿床开采过程中,一些重金属元素能够以各种途径进入周边环境,导致土壤和水污染,进而污染上覆植被和农作物,对食用者健康造成危害。利用高光谱进行植被重金属含量反演,对植被生化监测、环境污染监测及植物找矿具有重要的意义,也是现今高光谱遥感研究的重点及难点。本文以中国广东省北部下庄铀矿为研究区,以矿区周边的水稻为研究对象,系统采集研究区土壤、水及水稻样本,分析土壤-水-水稻系统U、Th、As、Cu、Pb、Mn、Cr、Zn、Cd、Co、Ni 11种重金属元素的富集特征及其植被色素和波谱响应,并提取相关特征参数,评价水稻重金属的污染情况。同时,基于小波—分形技术,提取了6个新水稻特征波谱参数,构建水稻重金属污染程度高光谱遥感定量反演模型。最后,以各模型相关系数、决定系数(R2)作为指标进行反演效果评价。本文的主要研究成果如下: (1)研究区水系上游到下游,水体中U含量随水系与矿山距离的增大而不断减少。水体、底泥、土壤以及水稻根、叶、稻米中的U、Th、As、Cd、Cr、Co、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn元素污染指数(Pi)、内梅罗指数、富集系数(EF)以及健康风险系数(HQ)中:稻田土壤内pi>1的元素为U、Th、Cd、Mn、Pb、Zn,内梅罗指数达到4.65,综合污染程度较重。水稻对于Ni、Co、Cr的富集能力较强,U、Th、Pb富集能力较弱,对于各重金属元素富集能力依次为Co、Ni、Cr、Cd、Cu、Zn、Mn、As、Th、Pb、U,稻米中的主要污染物为Ni、Cr、Cu种植区内土壤、灌溉水、水稻均受到了一定程度的污染。(2)水稻叶片的叶绿素含量与采样地区污染等级有明显的相关关系。在污染程度较重的采样区水稻叶片叶绿素平均含量分别为1.511,1.998,1.696,而这三个地区水稻污染的内梅罗指数分别为3.24,,2.15,和2.78,均属于中到重度污染。而在污染程度较低的地区,叶绿素平均含量分别为2.803,3.702和3.260。相对于土壤重污染区,水稻叶片的叶绿素含量随着叶片重金属元素浓度的升高而呈现减少的趋势。 (3)下庄矿区水稻叶面反射波谱特征在可见光至近红外波段比较明显。可见光波段的反射率与植被叶绿素a、叶绿素b相关性较强,其中以300nm-400nm处的紫光吸收谷,500nm处的绿光吸收峰为主要观测指标。受重金属污染影响,红边位置在670nm-680nm之间移动,呈现出随污染状况的改变而改变,随污染程度的加重而向紫光区移动的规律。400nm-600nm,780nm-900nm波段反射率值与水稻污染程度、有害重金属元素含量有较强的相关关系。(4)基于db2小波分解提取植物波谱特征参数取得了较好的效果。与传统波谱参数相比,对于原始波谱小波分解提取的参数和导数光谱的小波分形维数与水稻重金属污染指数间具有更高的决定系数。新波谱参数D3a695,D4a693,D4b537与水稻污染指数的R2值分别达到0.612,0.691,和0.744。基于小波提取所得参数的反演效果具有更好的重金属监测效果。