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县域尺度下土壤有机碳含量反演及空间分布研究——以辽宁省西丰县为例
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作者 刚爽 柳鸿超 +6 位作者 任婉侠 管超 霍焱 付博 朱向新 石晨 薛冰 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期51-62,共12页
土壤有机碳(SOC)是衡量土壤质量与肥力的重要依据。东北黑土地退化严重,精准监测SOC含量成为提高土壤质量和保障粮食安全的关键。以辽宁省西丰县为研究区,基于150份土壤样品测试分析数据、Sentinel-1、Sentinel-2遥感数据及地形数据,使... 土壤有机碳(SOC)是衡量土壤质量与肥力的重要依据。东北黑土地退化严重,精准监测SOC含量成为提高土壤质量和保障粮食安全的关键。以辽宁省西丰县为研究区,基于150份土壤样品测试分析数据、Sentinel-1、Sentinel-2遥感数据及地形数据,使用BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)及支持向量回归(SVR)4种机器学习方法建立县域尺度土壤有机碳含量预测模型,并评估模型的预测精度,绘制土壤有机碳空间分布图。研究结果表明,基于土壤指数、Sentinel-1、Sentinel-2及DEM数据组合构成的RF模型预测效果最好(R^(2)=0.858;S_(MAE)=1.292;S_(RMSE)=1.730;S_(MAPE)=0.130),DEM数据、B4波段及极性特征对模型预测精度重要性居前三位。辽宁省西丰县SOC含量整体变化范围在6.22~19.82 g·kg^(-1)之间,总体呈现出东南部高,北部、中西部低的特征。研究结果可为优化黑土地管理和提高农业生产提供参考。 展开更多
关键词 土壤有机碳 机器学习 精度评价 空间分布
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