摘要
本发明公开了采煤塌陷区绿化植物筛选及配置方法,属于矿区生态修复技术领域。该方法通过无人机搭载高光谱成像设备与X射线荧光传感器获取全域污染物分布及土壤理化参数;构建植物功能匹配模型,基于机器学习算法结合植物污染耐受阈值、富集系数等特性生成分区植物组合方案;依据地形划分修复单元并生成空间配置图谱定义种植参数;部署物联网网络监测根际微环境,结合近地无人机根系扫描实现数据空间关联;建立动态反馈机制,当监测数据偏离阈值时精准调控目标根际区域。本发明解决了塌陷区环境异质性导致的植物配置失准问题,实现了采煤塌陷区治理的闭环管理,显著提升植被重建成功率与修复效率,同时大幅降低人工干预成本。
技术关键词
采煤塌陷区
土壤理化参数
根际微环境
地面移动机器人
微型注射装置
参数更新模块
高光谱成像设备
机器学习模型
植物根系分泌物
多旋翼无人机
动态反馈机制
图谱
土壤多参数
矿区生态修复技术
传感器模块
数据
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荧光传感器
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