基于多源遥感数据的赣南稀土矿植被覆盖动态监测

为了构建有效的稀土矿区植被覆盖信息提取方法，准确掌握矿区土地治理的动态变化，对矿区周边的生态恢复效果进行评价，以江西省赣州市南部的稀土矿区为研究区，采用像元二分模型和随机森林算法，结合Sentinel-2 MSI和Sentinel-1 C波段雷达数据组成的多源遥感数据集，对稀土矿区的植被覆盖信息进行提取。结果表明：与像元二分模型相比，随机森林算法能更有效地提取矿区的植被覆盖分类结果，且总体精度和Kappa系数分别提高了8.49%和0.05。对2016—2020年矿区植被覆盖的时空变化进行分析得出，稀土矿区裸地面积不断减少，从3 246 hm²减少到1 779 hm²；植被面积呈增加趋势，从2 806 hm²增加到4 272hm²。整体来说，赣南各地的稀土矿区植被恢复效果均较好，其中赣县的植被恢复效果最明显。