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融合作物类型的土壤盐分遥感反演方法研究

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在沿海平原地区,土壤盐度是制约作物生长的非生物胁迫之一,也是作物种植的重要依据,作物类型能够间接反映土壤盐渍化程度,因此本文提出了一种融合作物类型信息的土壤盐分反演方法.以黄河三角洲典型滨海盐渍土地区为例,基于Sentinel-2 MSI影像,首先采用随机森林分类提取作物类型信息,并基于OneHot方式将作物类型信息编码;然后融合作物类型信息,结合环境协变量数据、地面实测盐分数据,采用自适应增强决策树模型(AB-DT)进行盐分反演;最后与其他机器学习方法,如支持向量机、随机森林、K最邻近和决策树进行盐分反演精度的对比.结果表明:①加入作物类型信息能够提高土壤盐分反演模型精度,所有模型中,融合作物类型变量的AB-DT反演模型精度最高,建模集R2为0.86,测试集R2为0.61;②加入作物类型信息能够修正误判的盐渍土级别,并使土壤盐分反演结果的地块边缘更加清晰.综上所述,加入作物类型信息,能够提高土壤盐分反演的准确性,为农田管理和农业决策提供更可靠的依据.
Study of soil salinity remote sensing inversion method integrating crop type

soil salinizationmulti-spectral remote sensing estimationmachine learning

张胜男、陆苗、温彩运、宋英强、康璐、沈军辉、杨民志

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北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室(中国农业科学院农业资源与农业区划研究所),北京100081

山东理工大学建筑工程与空间信息学院,山东淄博255000

东营市垦利区农业发展服务中心,山东东营257500

土壤盐渍化 多光谱遥感反演 机器学习

国家重点研发计划国家自然科学基金中国农科院科技创新工程项目

2023YFD20014010142071419CAAS-ZDRW202201

2024

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCD北大核心
影响因子:1.027
ISSN:0494-0911
年,卷(期):2024.(2)
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