本文選題：多分辨率遙感數(shù)據(jù) + 隨機(jī)森林　； 參考：《土壤學(xué)報(bào)》2016年02期

【摘要】：遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)在數(shù)字土壤制圖中得到廣泛應(yīng)用,并且可以一定程度上提高土壤屬性預(yù)測的精度。本文以榆陽區(qū)的黃土丘陵和風(fēng)沙灘地兩種地貌區(qū)為例,利用不同分辨率的專題制圖儀(thematic mapper,TM)、先進(jìn)寬視場傳感器(advanced wide field sensor,AWIFS)和中等分辨率成像儀(Moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的遙感影像數(shù)據(jù)(分辨率分別為30 m、56 m和250 m)和基于高級熱量散射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model,ASTER GDEM)的地形衍生數(shù)據(jù),結(jié)合其他影響土壤有機(jī)質(zhì)分布的輔助因子,用隨機(jī)森林算法(random forest,RF)對表層土壤有機(jī)質(zhì)進(jìn)行模擬預(yù)測,并通過實(shí)測數(shù)據(jù)的百分比抽樣對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,在榆陽區(qū)的黃土丘陵區(qū),基于TM數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測結(jié)果較好;在風(fēng)沙灘地區(qū),基于AWIFS數(shù)據(jù)的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測結(jié)果較好。基于RF的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測在榆陽區(qū)的黃土丘陵區(qū)結(jié)果較好,三個(gè)分辨率下的平均絕對誤差在1.27~1.57 g kg-1之間,在風(fēng)沙灘地區(qū)預(yù)測精度較低,平均絕對誤差在1.46~2.08 g kg-1之間。高程、地理位置和植被是影響黃土丘陵區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測的主要因素,在風(fēng)沙灘地區(qū),植被、高程和離水源地的距離是影響有機(jī)質(zhì)預(yù)測的主要因素�？梢�,在地貌相對簡單的地區(qū)進(jìn)行土壤有機(jī)質(zhì)含量的預(yù)測時(shí)可以使用較低分辨率的數(shù)據(jù)代替較高分辨率的數(shù)據(jù),同時(shí),RF算法在復(fù)雜地貌區(qū)的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測更有效。
[Abstract]:Remote sensing data have been widely used in digital soil mapping and can improve the precision of soil attribute prediction to some extent. In this paper, the loess hilly and wind-sand beach areas in Yuyang district are taken as examples. Using thematic cartography with different resolutions, advanced wide field sensor AWIFSs and moderate resolution imaging spectroradiorometerMODIS-based remote sensing image data (resolutions of 30mmt and 250m, respectively) and based on advanced thermal scattering (AHRS), advanced wide-field sensor (AWAF) and moderate resolution imaging spectroadior (MODISs) are used in this paper. Topographic derived data of advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model (ASTER GDEM). Combined with other auxiliary factors which affect the distribution of soil organic matter, the random forest algorithm random forestfr is used to simulate and predict the surface soil organic matter, and the predicted results are verified by percentage sampling of measured data. The results show that the prediction results of soil organic matter based on TM data are better in the loess hilly area of Yuyang area, and the results of soil organic matter prediction based on AWIFS data are better in wind-beach area. The results of soil organic matter prediction based on RF are better in the loess hilly area of Yuyang area. The average absolute error is between 1.27 and 1.57 g kg-1 under three resolutions, and the average absolute error is between 1.46 and 2.08 g kg-1 in wind-beach area. Height, geographical location and vegetation are the main factors that affect the prediction of soil organic matter in loess hilly region. In wind-sand area, vegetation, height and distance from water source are the main factors that influence the prediction of organic matter. It can be seen that the lower resolution data can be used instead of the higher resolution data in the prediction of soil organic matter content in areas with relatively simple geomorphology, and the RF algorithm is more effective in predicting soil organic matter in complex geomorphological areas.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;農(nóng)業(yè)部西北植物營養(yǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)項(xiàng)目(2014FY110200A08)資助~~
【分類號】：S153.621

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本文編號：1853080