Sentinel-2影像结合空间关联随机森林模型反演裸土期耕地土壤全氮含量

摘要：

为快速准确地获取区域内土壤全氮的含量信息和空间分布特征.选取山东省济南市章丘区刁镇为研究区,系统采集64 个土壤样品并获取同期Sentinel-2(哨兵2 号)影像数据,进一步利用皮尔逊相关分析法选择土壤全氮的敏感光谱参量作为自变量,测试得到的土壤全氮含量为因变量,分别建立基于随机森林和空间关联随机森林算法的反演模型,完成区域尺度的土壤全氮含量的遥感反演和数字制图.结果表明:哨兵2 号影像的多光谱波段与土壤全氮含量相关性较低,通过波段间比值变换能够显著增强土壤全氮含量对光谱信号的响应能力,光谱指数b6/b11、b8a/b12、b8/b9、b8a/b9 和(b9-b11)/(b9+b11)对土壤的全氮含量信息最为敏感;空间关联随机森林模型的反演精度指标R2 和RMSE分别为0.90 和0.11,相对比随机森林模型精度分别提升 11.11%和26.67%,使反演模型的结构和计算效率均得到了优化;土壤全氮含量在田块尺度上的空间变异较大,与土地利用状况关系密切,村居建筑物周边土壤全氮含量处于低水平(＜0.80 g/kg),远离建筑物的大片耕地区域土壤全氮含量则较高(＞1.20 g/kg).哨兵2 号影像与空间关联随机森林算法相结合的遥感反演技术可为区域土壤环境信息的监测与制图分析提供有效的方法支持.

关键词：土壤、全氮、Sentinel-2 影像、空间关联、随机森林模型、裸土期、耕地

所属期刊栏目：51

分类号：X87;S127(环境遥感)

资助基金：山东省教育厅公派出国留学基金项目;环境演变与自然灾害教育部重点实验室开放课题项目

在线出版日期：2023-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：185-192