无人机多光谱遥感反演不同深度土壤盐分   总被引：5，自引：4，他引：1  

杨宁  崔文轩  张智韬  张珺锐  陈俊英  杜瑞麒  劳聪聪  周永财 《农业工程学报》2020,36(22):13-21

快速、精准获取作物覆盖下的土壤盐分信息，可以提高区域土壤盐渍化治理的有效性。该研究在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地获取无人机多光谱遥感图像数据，并同步采集不同深度的土壤盐分数据。通过遥感图像数据提取光谱反射率并计算传统光谱指数，在此基础上引入红边波段建立新的光谱指数，同时使用Elastic-net算法（ENET）对光谱变量进行筛选，并将筛选后的光谱变量分为原始光谱变量组和改进光谱变量组；运用BP神经网络（Back Propagation Neural Networks，BPNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）3种机器学习方法，构建作物覆盖下不同土壤深度的土壤盐分反演模型，并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤盐分反演图。结果表明，使用ENET变量选择方法可以有效筛选出最优光谱变量，且基于改进光谱变量组构建的反演模型精度均高于原始光谱变量组；ELM模型反演效果优于SVM模型和BPNN模型，其验证集的决定系数为0.783，均方根误差为0.141，一致性相关系数为0.875；研究区域内，作物覆盖下的土壤盐分最佳反演深度为10～20 cm；在不同土壤深度下，基于改进光谱变量组构建的最佳反演模型绘制的土壤盐分反演图可以较为真实的反映试验区内的盐渍化程度，这说明引入红边波段构建光谱指数可以用于土壤盐分的反演。该研究为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化以及农田盐渍化治理提供了一种新途径。  相似文献   

基于无人机多光谱影像的土壤盐分反演模型     

赵文举  马芳芳  马宏  周春 《农业工程学报》2022,38(24):93-101

为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型,该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、15～30、30～50 cm层深度的土壤盐分含量,基于无人机多光谱影像数据,提取各地块采样点的光谱反射率,在此基础上引入红边波段计算光谱指数作为特征变量,采用支持向量机递归特征消除算法（Support vector machine-Recursive feature elimination,SVM-RFE）以筛选光谱指数及未经过筛选的全指数组作为模型输入组,共构建出36个基于随机森林（Random Forest,RF）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、BP神经网络（Back-Propagation neural network）等机器学习模型,确定出不同作物覆盖下的最佳土壤盐分反演模型。结果表明：SVM-RFE算法筛选光谱指数构建模型精度优于未进行筛选构建的模型。对于苜蓿和玉米覆盖土壤,整体上,RF反演效果优于ELM模型和BPNN模型,反演结果能体现真实土壤盐分含量,在0～15和30～50 cm土层上,RF模型反演效果优于其他模型,苜蓿样地Rp2分别为0.71、0.58,RMSEp分别为0.026、0.033,玉米样地Rp2分别为0.67、0.64,RMSEp分别为0.111、0.094,在15～30 cm土层上ELM反演效果较好,苜蓿样地Rp2为0.58,RMSEp为0.039,玉米样地Rp2为0.68,RMSEp为0.059。0～15 cm是作物覆盖下的土壤含盐量最佳反演深度,验证集平均决定系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.084。研究结果可为土壤盐分的快速反演提供理论依据。  相似文献   

基于Sentinel-2卫星数据的灌区农田土壤水盐协同反演     

贺玉洁  张智韬  巴亚岚  杜瑞麒  殷皓原  项茹  吴雨箫 《农业工程学报》2023,39(19):111-121

土壤含水量（soil water content, SWC）和土壤含盐量（soil salt content, SSC）是影响作物生长和农业生产力的重要因素。光学卫星图像已成为SWC和SSC估计的主要数据源。然而,在SWC或SSC变化较大地区,土壤水分和盐分会影响对方对光谱反射率的响应,使得SSC和SWC的反演精度较差。对此,该研究提出了一个半解析性的反射率模型—RVS模型,来模拟植被光谱反射率（R_v）对作物根区土壤含水量和含盐量的响应;并通过构建的RVS模型,对植被覆盖区域的土壤含水量和土壤含盐量进行同步监测。研究表明：RVS模型在反演研究区土壤含盐量和含水量时,精度较为可靠(水分：决定系数R²为0.63～0.74,均方根误差为0.017～0.028;盐分：决定系数R²为0.68～0.75,均方根误差为0.0525～0.0617)。在作物生长过程中,植被光谱反射率对深层土壤的含水量和含盐量的响应比对浅层土壤的含水量和含盐量的响应更加明显,而且随着作物的生长,影响光谱反射率的主导因素从土壤水分慢慢转向土壤盐分和水盐相互作用。该研究在一定程度上揭示了土壤水分、盐分、水盐交互作用对作物光谱反射率的干扰过程,实现土壤水分和盐分的同步监测,对实现区域尺度上土壤含盐量和含水量的精准监测具有一定的意义。  相似文献   

采用非负矩阵分解方法的秸秆-土壤光谱解混及盐分估测     

李振  曹见飞  杨晗  刘建华  王召海  段欣荣  张乐天 《农业工程学报》2022,38(8):161-168

黄河三角洲地区发展节约型农业,大力推行秸秆还田技术以改善土壤生态环境,当利用遥感技术对部分秸秆覆盖地区进行土壤盐渍化监测时,混合像元制约土壤盐分遥感估测的精度。该研究设置10组不同秸秆覆盖度的盐渍化地表场景,多次光谱测量并取平均值作为其反射光谱。探究非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）方法分离农业秸秆和土壤光谱的有效性,并基于分离出的土壤光谱构建偏最小二乘法土壤盐分估测模型。结果表明：1）秸秆覆盖会使土壤光谱反射率增高,相比于纯土壤光谱在1 730 nm、2 090 nm附近出现吸收谷;2）通过NMF进行混合光谱解混之后,可以有效地将土壤光谱从秸秆覆盖光谱中分离出来,且土壤光谱保留了土壤盐分信息;3）对于不同秸杆覆盖水平下的土壤盐分估测模型而言,与原始混合光谱相比,利用土壤光谱NMF分离数据构建的模型精度普遍提高,建模集决定系数平均提高0.07,均方根误差降低1.21。验证集决定系数、相对分析误差分别平均提高0.07、0.25,均方根误差降低1.22。该研究可为黄河三角洲地区部分秸秆覆盖盐渍土地的近地面遥感估测精度的提高提供方法。  相似文献   

博斯腾湖湖滨绿洲土壤表层含盐量高光谱估算模型          下载免费PDF全文

江远东  李新国  杨涵  赵慧 《中国土壤与肥料》2022,(1):1-8

以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区,对土壤高光谱反射率R进行数学光谱变换,并计算其差值型、比值型、归一化型3种盐分指数,通过显著性检验优选特征波段,结合土壤表层盐分实验数据,构建基于地理加权回归模型的土壤表层盐分含量估算模型。研究结果表明:1)土壤表层盐分含量平均值为7.535 g·kg^-1,其光谱变换建模选取的特征波段集中在466~482、1669~1728、1979~2371 nm,其中对数倒数的一阶微分(1/lg R)′相关性较好,相关系数绝对值为0.672;2)构建3种盐分指数优选的特征波段集中在1700~1728、1992~2014、2375~2405 nm,建立的模型决定系数均大于0.870,光谱反射率R的决定系数仅为0.621;3)差值型盐分指数优选特征波段建立的地理加权回归模型为最优模型,建模集与检验集的决定系数R2分别为0.934和0.915,RMSE分别为1.186和0.917。  相似文献   

覆膜对无人机多光谱遥感反演土壤含盐量精度的影响   总被引：2，自引：2，他引：0  

姚志华  陈俊英  张智韬  谭丞轩  魏广飞  王新涛 《农业工程学报》2019,35(19):89-97

快速、准确地获取农田土壤盐分含量对指导合理灌溉及盐渍土的治理有重要意义。该文以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内的覆膜耕地为研究对象,利用无人机多光谱相机获取研究区内5月和6月的多光谱遥感数据,并同步采集区域内表层土壤含盐量数据,研究覆膜对无人机多光谱遥感图像反演农田土壤盐分含量精度的影响。利用支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种机器学习方法,分别构建去膜前后基于原始光谱反射率和优选光谱指数的土壤含盐量估算模型。结果表明,去膜前后的各模型均可有效估测土壤盐分含量,但基于去膜处理后的数据构建的盐分含量估算模型精度较不去膜处理的有所提升,同时,基于光谱指数构建的盐分含量估算模型精度比基于光谱反射率构建的模型精度高;利用ELM构建的盐分含量估算模型在6月份预测效果最佳,其中基于光谱反射率和光谱指数的建模R2和RMSE分别为0.695、0.663和0.182、0.191,验证R2和RMSE分别为0.717、0.716和0.171、0.169。研究结果可为无人机多光谱遥感估算覆膜状态下的农田土壤盐分含量提供参考。  相似文献   

基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

王明宽  莫宏伟  陈红艳 《土壤通报》2016,(5):1036-1041

土壤盐分的定量遥感反演,为快速、准确、全面地监测盐渍化状况提供了可能。本文以黄河三角洲地区垦利县为例,实地调查采集土壤样本,并获取同时相Landsat 8影像,建立土壤盐分遥感反演的BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归多种模型,进而进行精度对比分析,评价、优选最佳建模方法,最后,基于最佳模型进行研究区土壤盐分的空间分布反演分析。结果显示:遥感影像的反射率与土壤盐分含量并不是单纯的线性关系,构建的盐分估测模型BP神经网络预测决定系数为0.8467,均方根误差为0.071,明显高于传统线性统计模型,能较好地模拟土壤盐分与光谱数据的关系。该研究既能为盐渍土的治理、利用提供数据支持,又能推动盐渍化区域遥感研究的定量发展。  相似文献   

基于高光谱数据的盐荒地和耕地土壤盐分遥感反演优化          下载免费PDF全文

孙亚楠  李仙岳  史海滨  马红雨  王维刚  崔佳琪  陈辰 《农业工程学报》2022,38(23):101-111

盐荒地作为研究区的"临时盐库"，其土壤盐分远高于研究区平均水平，因此探究不同土地利用类型土壤盐分的光谱响应差异以及对盐分遥感模型的影响，是实现不同土地类型土壤盐分反演值更加接近真实值的重要途径。该研究以河套灌区永济灌域为例，针对耕地和盐荒地土壤分别进行原位高光谱测定（FieldSpec 4 Hi-Res，ASD），对光谱数据进行多种光谱变换（基础数学变换、导数变换及光谱指数）后，分别基于特征波长和特征光谱指数构建单一土地类型盐分反演模型（耕地（Agricultural Land，AL）、盐荒地（Salinized Wasteland，SW））和整体盐分反演模型（耕地+盐荒地（Agricultural Land + Salinized Wasteland，AL+SW）），对比分析2种建模方式下的模型精度，提出区域土壤盐分遥感反演的最佳建模方式。结果表明：AL、SW和AL+SW中土壤样本数据的平均含盐量分别为5.09、13.42和7.09 g/kg，且在各等级盐分区间内，SW的光谱反射率均大于AL，其中轻度盐化土、中度盐化土和重度盐化土的光谱反射率平均差值分别为0.040、0.020和0.034；光谱变换和光谱指数均能有效改善不同土地类型中土壤盐分与光谱的相关性。相比基础变换（倒数、对数、根式等），导数变换不仅增大了敏感波长的范围，还使得特定波长处相关系数得到显著提升。不同土地类型中基于特征光谱指数的模型精度均高于基于特征波长的模型；单一土地类型盐渍化反演模型明显提高了区域土壤盐分的反演精度，单一土地类型盐渍化反演模型中（AL、SW模型）各变换下光谱指数模型平均R2相比整体模型（AL+SW模型）由0.50提高到了0.61，其中基础变换、一阶导数和二阶导数模型平均R2相比整体模型分别提高了0.06、0.11和0.17，同时，基于最优光谱指数的单一土地类型盐渍化反演模型平均R2相比整体模型由0.74提高到了0.92。因此，当区域中存在盐分相差较大的多种土地利用类型时，对不同土地利用类型单独构建土壤盐分反演模型能确保反演结果更接近实际情况。  相似文献   

基于光谱变换的高光谱指数土壤盐分反演模型优选   总被引：13，自引：7，他引：6  

张贤龙  张飞  张海威  李哲  海清  陈丽华 《农业工程学报》2018,34(1):110-117

该文探索基于光谱变换建立光谱指数,进而建立土壤盐分反演模型的可行性。运用倒数、导数、对数等15种光谱变换对土壤含盐量进行反演,并利用原始光谱的波段反射率构造光谱指数对土壤盐分进行建模。在15种高光谱变换中,一阶微分R'和一阶对倒数(log1/R')变换下土壤盐分估算模型的精度较高。但总体而言,基于单一光谱变换和光谱指数的模型模拟精度均较低。采用光谱变换建立光谱指数,并进一步建立土壤盐分反演模型,结果表明,基于(log1/R')光谱变换构建归一化植被指数,然后建立的土壤盐分精度最高,经验证,其R2为0.89,均方根误差为3.34 g/kg,高于单一方法构建的模型,可为半干旱地区土壤盐分反演提供参考。  相似文献   

基于遥感数据融合的黄河三角洲土壤盐分时空变化研究     

余泽鸿  翁永玲  范兴旺 《土壤通报》2022,53(4):757-767

  目的  研究2005 ~ 2018年黄河三角洲地区土壤盐分在年内和年际尺度上的时空变化特征。  方法  基于2005 ~ 2018年春季覆盖黄河三角洲地区的MODIS和Landsat系列数据,采用增强型自适应反射率时空融合模型（ESTARFM）获得30米分辨率高频地表反射率数据。基于2005年实测土壤盐分数据和Landsat地表反射率数据,采用随机森林方法建立土壤盐分反演模型,反演2005 ~ 2018年黄河三角洲地区春季土壤盐分数据,分析土壤盐分含量的时空演变特征。  结果  ESTARFM融合数据具有较为理想的精度,地表反射率总体误差在4%以内。年内尺度上,2 ~ 4月份黄河三角洲地区土壤盐分含量呈总体下降趋势,3 ~ 4月份存在盐分含量短期回升现象,进入4月份后,土壤盐分含量明显下降,非盐渍土和轻度盐渍土占比增加。年际尺度上,2005 ~ 2018年研究区土壤盐分含量呈先升后降趋势,最大值出现在2009年（4.262 g kg?1）,最小值出现在2005年（3.604 g kg?1）。2009年以来,研究区内非盐渍土和轻度盐渍土面积显著增加,盐土面积显著减少,盐渍化程度明显改善。  结论  增强型自适应反射率时空融合模型可用于高频次土壤盐分数据反演,反演结果可加深对土壤盐分年内和年际变化规律的认识。  相似文献   

光谱指数用于EO-1 Hyperion 数据估算中国黄河三角洲地区土壤盐分   总被引：14，自引：0，他引：14  

WENG Yong-Ling  GONG Peng  ZHU Zhi-Liang 《土壤圈》2010,20(3):378-388

Soil salinization is one of the most common land degradation processes. In this study, spectral measurements of saline soil samples collected from the Yellow River Delta region of China were conducted in laboratory and hyperspectral data were acquired from an EO-1 Hyperion sensor to quantitatively map soil salinity in the region. A soil salinity spectral index (SSI) was constructed from continuum-removed reflectance (CR-reflectance) at 2052 and 2203 nm, to analyze the spectral absorption features of the salt-affected soils. There existed a strong correlation (r = 0.91) between the SSI and soil salt content (SSC). Then, a model for estimation of SSC with SSI was established using univariate regression and validation of the model yielded a root mean square error (RMSE) of 0.986 and an R² of 0.873. The model was applied to a Hyperion reflectance image on a pixel-by-pixel basis and the resulting quantitative salinity map was validated successfully with RMSE = 1.921 and R² = 0.627. These suggested that the satellite hyperspectral data had the potential for predicting SSC in a large area.  相似文献   

基于分数阶微分光谱指数的冬小麦根域土壤含水率估算模型     

刘浩  杨锡震  张蓓  黄嘉亮  赵笑  吴雨箫  向友珍  耿宏锁  陈皓锐  陈俊英 《农业工程学报》2023,39(13):131-140

为探讨分数阶微分（fractional-order differentiation,FOD）技术联合光谱指数改善高光谱反演冬小麦根域土壤含水率（soil moisture content,SMC）的效果,该研究以冬小麦为研究对象,测取高光谱反射率和土壤含水率数据,将高光谱反射率经Savitzky-Golay(SG)平滑处理后计算典型光谱指数以此构建偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、随机森林（random forest,RF）和BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）3种土壤含水率反演模型;将高光谱反射率进行0～2.0阶（步长为0.2）的分数阶微分处理后计算比值指数（ratio index,RI）和归一化指数（normalized difference index,NDI）,分析不同阶的RI、NDI与SMC之间的二维相关性,筛选得出敏感光谱指数并分组,以此构建3种反演模型（PLSR、RF和BPNN）。结果表明：不同典型光谱指数与土壤含水率的相关性存在很大差异,相关系数波动范围在0....  相似文献   

基于变量优选与机器学习的干旱区湿地土壤盐渍化数字制图   总被引：1，自引：1，他引：0  

马国林  丁建丽  韩礼敬  张子鹏 《农业工程学报》2020,36(19):124-131

土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一，对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性，该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点，其中选取54个样本作为训练集，24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2 多光谱传感器（Multi-Spectral Instrument，MSI）、数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据提取3类指数（红边光谱指数、植被指数和地形指数），经过极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting，XGBoost）算法筛选有效特征变量，构建了关于土壤电导率（Electrical Conductivity，EC）的随机森林（Random Forest，RF）、极限学习机（Extra Learning Machine，ELM）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）预测模型，并选择最优模型绘制了艾比湖湿地盐渍化分布图。结果表明：优选的红边光谱指数基本能够预测EC的空间变化；红边光谱指数与植被指数组合建模效果总体上优于其与地形指数的组合，3类指数组合的建模取得了较为理想的预测精度，其中RF模型表现最优（验证集R2=0.83，RMSE=4.81 dS/m，RPD=3.11）；在整个研究区内，中部和东部地区土壤盐渍化程度尤为严重。因此，XGBoost所筛选出的环境因子结合机器学习算法可以实现干旱区土壤盐渍化的监测。  相似文献   

基于不同光谱变换的土壤盐含量光谱特征分析   总被引：4，自引：0，他引：4  

朱赟  申广荣  项巧巧  吴裕 《土壤通报》2017,(3):560-568

跟踪初生盐渍土壤的微生物修复实验,采用同步实测得土壤盐含量和光谱数据,详细分析了基于34种光谱变换,修复过程中盐渍土的光谱特征。对于选取的6种光谱变换,采用全波段(400~1650 nm)和分析获得的最佳敏感波段分别建立了土壤盐含量的光谱反演PLSR(partial least squares regression)模型。研究表明,光谱变换处理使土壤盐含量与平滑后的光谱反射数据的相关性明显增强,且最佳敏感波段范围进一步聚焦。本研究得到最佳光谱变换为导数变换,基于全波段的土壤盐含量预测模型以SGSD变换效果最好,与原始光谱相比,模型的r、RMSEP分别从0.537和1.928改善到0.823和1.256。而SGSD(Log R)是基于最佳波段所建立的盐含量预测模型的有效光谱变换方法,该研究为进一步实现盐渍土中盐含量快速定量分析提供了方法和数据参考。  相似文献   

基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

吾木提·艾山江  买买提·沙吾提  依力亚斯江·努尔麦麦提  茹克亚·萨吾提  王敬哲 《农业工程学报》2017,33(24):200-206

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。  相似文献   

水盐交互作用对河套灌区土壤光谱特征的影响   总被引：2，自引：1，他引：1  

张智韬  杜瑞麒  杨帅  杨宁  魏广飞  姚志华  邱元霖 《农业工程学报》2020,36(18):153-164

为探究土壤水盐交互作用对Sentinel-2卫星光谱特征的影响，该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域，分别在2018年和2019年的4-5月共采集280个裸土期表层土壤样本，测定其土壤含水率和含盐量，并获取同步的Sentinel-2卫星遥感数据，构建基于土壤水盐-反射率原理的土壤光谱特征理论模型，在此基础上结合土壤水盐交互作用构建水盐交互模型，并比较2种模型对土壤光谱的模拟效果，分析土壤水盐交互作用对土壤光谱估算的影响。结果表明：1）土壤水盐交互作用对光谱的影响因波段类型和水盐含量的不同而有所不同。在可见光范围上影响相对较弱，其作用范围为-0.11～0.29；在近红外和短波红外范围上影响相对较强，其作用范围为-0.35～0.61；当水分或盐分中某个含量较高时对光谱影响较弱，其主要集中在-0.1～0.23；，在水盐含量程度相似时影响较强，其作用范围为0.3～0.6。2）与土壤光谱特征理论模型相比，水盐交互模型能明显地改善土壤光谱的模拟效果，能将模拟相关系数由0.14～0.44提升到0.29～0.70，均方根误差由0.032～0.082降低到0.029～0.068。该研究结果揭示了盐分和水分对光谱特征的干扰过程，为土壤盐分的估算提供策略与方法，对实现区域尺度上土壤盐分的精准监测具有一定的意义。  相似文献   

典型黑土区耕作土壤质地遥感时间窗口及影响因素分析   总被引：1，自引：1，他引：0  

刘琼  罗冲  孟祥添  张新乐  唐海涛  马士耐  刘焕军 《农业工程学报》2022,38(18):122-129

了解黑土区耕作土壤质地的空间分布对于黑土区农业精准管理以及耕地保护至关重要。遥感技术是快速获取土壤质地空间分布的有效方法。该研究以黑龙江省友谊农场耕地为研究对象,评估研究区土壤质地遥感反演的最佳时间窗口并分析其影响因素。筛选覆盖研究区的2019-2021年25幅Sentinel-2影像,将每幅影像的波段和构建的光谱指数输入随机森林模型,建立土壤质地遥感反演模型,比较不同时期影像反演土壤质地的模型精度,确定土壤质地遥感反演的最适宜影像,并分析造成反演土壤质地精度变化的原因,获取友谊农场土壤质地空间分布。结果表明：1）友谊农场反演土壤质地的最佳时间窗口为4月下旬至5月中旬;2）在25幅Sentinel-2影像中,2020年5月7日反演粉粒和砂粒的模型精度最高（粉粒的R2为0.785,均方根误差为6.697%;砂粒的R2为0.776,均方根误差为8.296%）;2019年5月3日反演黏粒的模型精度最高（R2为0.776,均方根误差为1.6%）;3）不同时期的Sentinel-2影像对土壤质地反演的准确性有很大的影响,而土壤含水量和秸秆覆盖是造成不同时期土壤质地预测精度差异的重要原因。研究为确定土壤质地遥感反演的最佳时间窗口、实现区域尺度土壤质地制图提供关键技术。  相似文献   

基于无人机多光谱的大豆旗叶光合作用量子产量反演方法   总被引：3，自引：2，他引：1  

张通  金秀  饶元  罗庆  李绍稳  王良龙  张筱丹 《农业工程学报》2022,38(13):150-157

大豆旗叶的量子产量（Quantum Yield,QY）对于评估光合效率非常重要,利用无人机多光谱数据对QY值进行高通量反演,能够无损、高效的监测光合作用过程中的生理化学变化。该研究的目的是探究植被指数与QY值相关性,并基于高相关性的植被指数反演QY值,同时分析了多植被指数与单植被指数构建反演模型的准确性。结果表明,与传统反演算法支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）相比,基于集成学习的自适应提升（Adaptive Boost,AdaBoost）算法提高了模型的准确性,测试集决定系数（coefficient of determination,R2）为0.982,均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）为0.089,相对分析误差（Residual Predictive Deviation,RPD）为7.29。研究表明基于多植被指数、利用AdaBoost算法可以构建更为有效的无人机多光谱大豆光合有效量子产量反演模型,为评估高通量光合效率提供了一种先进的方法。  相似文献