摘要
为了实现多光谱方法对土壤含水率的快速测定,基于高光谱数据模拟 GF-6 卫星多光谱波段反射率,模拟出蓝光波段(G)、绿光波段(G)、红光波段(R)、近红外波段(Nir)、红边波段 1(RE1)和红边波段 2(RE2)共 6 个波段反射率,并基于各波段两两组合的方式,构建归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI).采用线性模型(一元线性回归)和非线性模型(BP神经网络)建立土壤含水率估算模型.结果表明,基于植被指数(DVI)建立的一元线性回归模型较 6 波段中任意反射率回归结果更优,R2 为 0.601.基于 BP 神经网络方法,以 6 波段反射率和优选的 3 个植被指数为基础建立土壤含水率估算模型,预测精度较高(R2=0.787),优于本文所有的线性建模结果.推荐采用BP神经网络作为估算土壤含水率的建模方法.
基金项目
云南省教育厅科学研究基金项目(2022J0061)
云南省大学生创新创业训练计划项目(S202210674096)
云南省科技厅科技计划项目重点研发计划(202203AA080010)
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