基于机器学习的干旱区土壤盐渍化定量估算

摘要：

[目的]探讨对土壤盐渍化进行快速、准确监测技术与方法.[方法]利用353个地面表观电导率数据,以及从Worldview-2影像获取对应采样点的波段反射率值,结合两波段组合植被指数和三波段组合植被指数,筛选最佳二维、三维波段组合方式,引人人工神经网络、K近邻和支持向量回归来构建区域土壤盐渍化定量反演模型.[结果]①WV-2影像的红边和近红外波段与ECa呈现显著相关(P＜0.01).②二维植被指数(RVI(B5-B2)、NDVI(B6.B2)、DVI(B2.B6))和三维植被指数(3DVI(B2-B6-B6)、3DVI(B3-B5-B6)、3DVI(B5.B2-B1)、3DVI(B2-B1-B6)、3DVI(B2-B1-B6)、3DVI(B6-B1-B2)、3DVI(B5.B3-B7))的波段组合计算提高了其对土壤盐渍化的敏感性.③基于不同维度数据的机器学习估算模型中,3DVI和KNN算法结合对土壤盐渍化估算效果最为突出,且模型精度为R2=0.773,RMSE=1.659 dS m-1,RPD=2.216.[结论]所构建的多维植被指数可应用于类似环境条件下盐渍土地监测和评价研究.

关键词：土壤盐渍化、波段组合算法、机器学习、克里雅河流域

所属期刊栏目：53

分类号：S156.4(土壤学)

资助基金：大学生创新训练项目X20201076405

在线出版日期：2022-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1038-1048