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基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型
被引量：
3
1
作者
王宇璇
屈忠义
+3 位作者
白燕英
刘霞
刘全明
刘琦
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期290-299,439,共11页
土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影...
土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归(PLSR)、逐步回归(SR)、岭回归(RR)3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明:示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性(相关系数绝对值不小于0.32);对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R~2和均方根误差(RMSE)分别为0.546和2.687 g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。
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关键词
土壤盐渍化
含盐量反演
遥感
Sentinel-2
光谱指数
Transformer
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职称材料
组合光学和微波遥感的耕地土壤含盐量反演
被引量：
6
2
作者
刘瑞亮
贾科利
+3 位作者
李小雨
陈睿华
王怡婧
张俊华
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2024年第3期433-444,共12页
耕地保护关系到国家粮食安全和经济社会可持续发展,对生态环境保护具有重要作用,快速精准的获取耕地土壤盐分含量及空间分布信息是耕地保护的必然要求。以宁夏平罗县为研究区,利用Landsat 9 OLI和Sentinel-1遥感影像,提取光谱指数和雷...
耕地保护关系到国家粮食安全和经济社会可持续发展,对生态环境保护具有重要作用,快速精准的获取耕地土壤盐分含量及空间分布信息是耕地保护的必然要求。以宁夏平罗县为研究区,利用Landsat 9 OLI和Sentinel-1遥感影像,提取光谱指数和雷达极化组合指数,基于变量投影重要性法与灰度关联法筛选特征变量,然后运用反向传播神经网络、支持向量机和随机森林3种机器学习算法构建模型,并用最佳模型反演耕地土壤含盐量空间分布情况。结果表明:(1)利用变量投影重要性法筛选变量建立的模型验证集决定系数(R2)大于灰度关联法筛选变量建立的模型。(2)利用随机森林算法,组合光谱指数和雷达极化组合指数协同反演模型效果最佳,建模集R2为0.791,均方根误差(RMSE)为1.016,R2较单一数据源模型分别提高0.065和0.085,RMSE分别降低0.147和0.189;验证集R2为0.780,RMSE为1.132,R2较单一数据源模型分别提高0.091和0.237,RMSE分别降低0.175和0.377。(3)平罗县耕地轻度盐渍化和中度盐渍化土壤分布范围广,占比分别为23.77%和33.54%,重度盐渍化达15.37%。研究结果发现,组合多源遥感数据建模能够有效提高土壤含盐量反演精度,可为干旱区耕地土壤含盐量的反演和当地农业可持续发展提供有效的技术参考。
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关键词
光学和微波遥感
机器学习
耕地
土壤
含盐量反演
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职称材料
题名
基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型
被引量：
3
1
作者
王宇璇
屈忠义
白燕英
刘霞
刘全明
刘琦
机构
内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院
内蒙古科技大学能源与环境学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期290-299,439,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1900605)
内蒙古自治区科技计划项目(2021GG0369)
国家自然科学基金项目(52069020)。
文摘
土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归(PLSR)、逐步回归(SR)、岭回归(RR)3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明:示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性(相关系数绝对值不小于0.32);对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R~2和均方根误差(RMSE)分别为0.546和2.687 g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。
关键词
土壤盐渍化
含盐量反演
遥感
Sentinel-2
光谱指数
Transformer
Keywords
soil salinization
salt inversion
remote sensing
Sentinel-2
spectral index
Transformer
分类号
S155.293 [农业科学—土壤学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
组合光学和微波遥感的耕地土壤含盐量反演
被引量：
6
2
作者
刘瑞亮
贾科利
李小雨
陈睿华
王怡婧
张俊华
机构
宁夏大学地理科学与规划学院
宁夏大学生态学院
出处
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2024年第3期433-444,共12页
基金
国家自然科学基金项目(42061047,42067003)
国家重点研发计划项目(2021YFD1900602)
宁夏回族自治区重点研发计划项目(2021BEG03002)资助。
文摘
耕地保护关系到国家粮食安全和经济社会可持续发展,对生态环境保护具有重要作用,快速精准的获取耕地土壤盐分含量及空间分布信息是耕地保护的必然要求。以宁夏平罗县为研究区,利用Landsat 9 OLI和Sentinel-1遥感影像,提取光谱指数和雷达极化组合指数,基于变量投影重要性法与灰度关联法筛选特征变量,然后运用反向传播神经网络、支持向量机和随机森林3种机器学习算法构建模型,并用最佳模型反演耕地土壤含盐量空间分布情况。结果表明:(1)利用变量投影重要性法筛选变量建立的模型验证集决定系数(R2)大于灰度关联法筛选变量建立的模型。(2)利用随机森林算法,组合光谱指数和雷达极化组合指数协同反演模型效果最佳,建模集R2为0.791,均方根误差(RMSE)为1.016,R2较单一数据源模型分别提高0.065和0.085,RMSE分别降低0.147和0.189;验证集R2为0.780,RMSE为1.132,R2较单一数据源模型分别提高0.091和0.237,RMSE分别降低0.175和0.377。(3)平罗县耕地轻度盐渍化和中度盐渍化土壤分布范围广,占比分别为23.77%和33.54%,重度盐渍化达15.37%。研究结果发现,组合多源遥感数据建模能够有效提高土壤含盐量反演精度,可为干旱区耕地土壤含盐量的反演和当地农业可持续发展提供有效的技术参考。
关键词
光学和微波遥感
机器学习
耕地
土壤
含盐量反演
Keywords
optical and microwave remote sensing
machine learning
cultivated land
inversion of soil salt con-tent
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
S156.4 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型
王宇璇
屈忠义
白燕英
刘霞
刘全明
刘琦
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
组合光学和微波遥感的耕地土壤含盐量反演
刘瑞亮
贾科利
李小雨
陈睿华
王怡婧
张俊华
《干旱区地理》
CSCD
北大核心
2024
6
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职称材料
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