本书以离子型稀土矿区的典型复垦植被为研究对象, 通过野外测量复垦植被叶片高光谱及其叶绿素含量, 利用地面光谱高分辨率的特点, 对光谱进行去噪、变换等处理, 放大光谱特征差异, 辨别复垦植被与非复垦植被的差异; 研究了复垦植被在不同数学变换方法的光谱特征分析, 利用均值置信区间法进行高光谱数据降维, 提取出各植被的特征波段进行敏感性检验, 选择出最佳特征波段, 通过三种判别方法实现对复垦植被的有效识别区分; 结合复垦植被叶绿素含量做相关性分析, 筛选出针对矿区复垦地中六种植被的敏感光谱信息, 简化了模型的输入变量, 降低了数据维数, 分析了植被的胁迫影响; 建立基于植被指数、PLSR (Partial Least Squares Regression) 和随机森林算法的复垦植被叶绿素含量模型, 并进行对比分析, 筛选出适合复垦植被叶绿素最佳反演模型。该研究为稀土矿区快速、有效的复垦措施提供决策支持, 尽早实现稀土矿区的植被恢复和生态完整。