本書以離子型稀土礦區(qū)的典型復墾植被為研究對象,通過野外測量復墾植被葉片高光譜及其葉綠素含量,利用地面光譜高分辨率的特點,對光譜進行去噪、變換等處理,放大光譜特征差異,辨別復墾植被與非復墾植被的差異;作者研究了復墾植被在不同數(shù)學變換方法中的光譜特征分析,利用均值置信區(qū)間法進行高光譜數(shù)據降維,提取出各植被的特征波段進行敏感性檢驗,選擇出最佳特征波段,通過三種判別方法實現(xiàn)對復墾植被的有效識別區(qū)分;結合復墾植被葉綠素含量做相關性分析,篩選出針對礦區(qū)復墾地中六種植被的敏感光譜信息,簡化了模型的輸入變量,降低了數(shù)據維數(shù),分析了植被的脅迫影響;建立基于植被指數(shù)、PLSR和隨機森林算法的復墾植被葉綠素含量模型,并進行對比分析,篩選出適合復墾植被葉綠素最佳反演模型。該研究為稀土礦區(qū)快速、有效的復墾措施提供了技術支持。