基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究

摘要：

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.

关键词：盐碱化、遥感反演、BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归

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分类号：S156.4(土壤学)

资助基金：湖南省教育厅科学研究项目14C0467和地理空间信息技术国家地方联合工程实验室开放基金资助项目2014GISNELJJ004资助

在线出版日期：2017-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1036-1041