环境污染是21世纪最令人关注的重大问题之一.对污染现状和变化的有效监测是空间遥感技术的优势所在.随着遥感传感器性能的改进,尤其是光谱分辨率的提高,改善了信息识别与提取的技术环境.美国新发射的对地观测系统Terra卫星中的ASTER多光谱遥感数据是目前为止波段数最多(14个),可以进行立体观察,覆盖光谱范围广(从可见到热红外波段)的多光谱遥感数据.本文利用这种最新的数据,从污染地物的光谱特征与遥感光谱识别规则出发,研究和发展不同尺度下遥感污染信息提取技术,探索多源数据融合信息提取与技术集成,为国土资源部即将进行的"利用高新技术对全国矿山秩序和环境实施定期的监测"提供了很好的技术思路和方法.通过对德兴铜矿开采活动进行野外调查和资料收集,充分认识了铜矿开采活动所造成环境污染的成因和污染类型;利用先进的野外光谱测试仪器对矿山地物进行精细测量,进一步了解了污染地物,如水、植被和各种裸露地物的诊断性遥感波谱曲线特征,从而为确定遥感图像处理方案提供了理论基础.德兴铜矿水体污染主要有由于废石堆浸喷淋造成的酸性水体、尾矿堆放和选矿废水造成的碱性水体和混合污染水体.波谱测试结果表明,酸性水体和碱性水体分别在红光和绿光波段具有反射峰,而大坞河和乐安河水体分别具有酸性水、碱性水与含悬浮泥沙杂质水体的混合波谱曲线特征.根据不同水体的这种波谱特征,结合ASTER数据在可见光和近红外波段(VNIR)的波段分布,采用假彩色合成或主组分分析方法可以有效地区分水体污染类型和污染程度.德兴铜矿裸露区污染主要包括重金属离子富集、铁氧化物富集和粘土化.根据不同岩石矿物及金属离子的波谱特征及矿山不同地物波谱测试结果分析,分别采取可见光和近红外波段的去相关拉伸提取重金属离子和铁氧化物富集污染:利用短波红外(SWIR)丰富的波谱信息,在光谱指数吸收概念的基础上,结合基于光谱匹配的光谱角分类法对矿山裸露地物粘土化程度进行了精细划分.由于植被受多种因素控制,对植被污染识别的难度较大.但是铜矿开采活动及矿区土壤中重金属离子富集必然导致植被长势下降.首先,采用常规的归一化植被指数对植被的长势进行了分类;在此基础上,根据植被在红光和近红外波段的特征散点图理论,建立数学模型,得到了反映植被生长信息的绿度分量,从而消除了土壤背景的影响,更加有效地判别植被长势的强弱,从而为确定植被污染区和污染程度提供了新的研究方法.为了进一步揭示德兴铜矿矿山地物分布、矿山污染动态变化,进行了多源数据的综合分析.根据ASTER数据的独有的同一轨道的立体观察,自动提取大范围的数字高程数据(DEM),在此基础上制作了三维立体飞行模型.将遥感图像三维飞行引入数字矿山环境监测工作,对真实再现矿山地物、加快数字矿山现代化进程具有重要意义和实用价值.为了充分利用不同数据源的遥感信息,对ASTER图像和KOMPSAT图像进行了融合分析,提高了影像的分辨率,便于地物的清晰识别和解译.通过对多时相遥感数据源的对比分析,对矿山污染的变化进行了动态监测;利用高光谱的多波段信息,根据反映植被长势的特征波谱曲线,建立了简单的植被污染遥感信息模型,获得了反映植被长势的绿度彩色遥感影像,为定量提取植被污染信息奠定了基础.