基于Sentinel-2A光谱波段的黄河三角洲土壤盐分反演研究
土壤是农业生产中至关重要的资源之一,其中土壤盐分是决定土壤肥力和植物生长的重要指标之一.因此,准确地测定土壤盐分对提高农业生产效益和保护土地环境具有重要意义.本研究以黄河三角洲入海口流域为研究区,基于Sentinel-2 遥感影像,结合 2019 年 10 月 9-14 日的 60 组野外土壤采样样本,通过使用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)和多元逐步回归法(stepwise multiple regression,SMR)建立土壤盐分反演模型,并基于最优模型对研究区土壤盐分进行预测.研究结果表明:黄河三角洲土壤盐分在近红外和短波红外有显著的吸收反应,其中红边 2(B6)、红边 3(B7)、近红外波段(B8)、窄近红外波段(B8A)、SWIR-1 波段(B11)和SWIR-2 波段(B12)与研究区土壤盐分显著相关;PLSR模型对研究区土壤盐分的预测效果(R2 = 0.52,RMSE=1.39)明显优于SMR模型反演的效果(R2 =0.47,RMSE=1.50);研究区土壤盐分呈现出东高西低的分布趋势,盐渍化土壤主要分布在研究区中北部和滩涂地区,其中研究区西部区域土壤盐分较低.研究结果可为黄河三角洲土壤盐渍化的治理及生态建设提供参考依据.
土壤盐分、Sentinel-2A、逐步回归、偏最小二乘、黄河三角洲
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S181(农业生物学)
2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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