El monitoreo del polvo en las copas de las plantas alrededor de las minas de carbón a cielo abierto es crucial para evaluar la contaminación ambiental y desarrollar estrategias efectivas de supresión del polvo. Esta investigación se centra en la mina de carbón a cielo abierto de Ha"erwusu en Mongolia Interior, China, utilizando el contenido de polvo medido en las copas de las plantas y datos hiperespectrales VNIR a bordo de UAV como fuentes de datos. El estudio empleó cinco formas de transformación espectral: primera derivada (FD), segunda derivada (SD), transformación logarítmica (LT), transformación recíproca (RT) y raíz cuadrada (SR), junto con el método de muestreo adaptativo competitivo reponderado (CARS) para extraer bandas características asociadas con el polvo de la copa. Se utilizaron varios modelos de regresión, incluidos la máquina de aprendizaje extremo (ELM), el bosque aleatorio (RF), la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y la máquina de soporte vectorial (SVM), para establecer modelos de inversión de polvo. Luego se analizó la distribución espacial del polvo de la copa. Los resultados demuestran que la corrección geométrica y radiométrica de las imágenes hiperespectrales VNIR a bordo de UAV restauró con éxito la verdadera información espacial y las características espectrales. Las transformaciones espectrales mejoran significativamente la información de características para el polvo de la copa. El algoritmo CARS extrajo bandas características que representan del 20 al 30% del total de bandas espectrales, distribuidas uniformemente a lo largo de todo el rango, reduciendo así la complejidad computacional del modelo de estimación. Tanto la extracción de características como la selección del modelo influyen en la precisión de la inversión, siendo la combinación LT-CARS y RF la que ofrece el mejor rendimiento predictivo. El contenido de polvo en la copa disminuye a medida que aumenta la distancia de la fuente de polvo. Estos hallazgos ofrecen valiosas ideas para el monitoreo de la retención de polvo en las copas y proporcionan una base sólida para la gestión de la contaminación por polvo y el desarrollo de estrategias de supresión.