土壤有機(jī)質(zhì)（Soil Organic Matter,SOM）遙感反演一般以單期影像作為輸入量,為研究多時相影像遙感結(jié)合隨機(jī)森林提高SOM遙感反演精度的可能性,該研究以黑龍江省農(nóng)墾總局勝利農(nóng)場耕地范圍為研究區(qū),以Sentinel-2A和Landsat 8影像作為數(shù)據(jù)源,獲取兩期裸土遙感影像,構(gòu)建光譜指數(shù),以隨機(jī)森林算法篩選波段和光譜指數(shù)作為輸入量,構(gòu)建SOM反演模型。結(jié)果表明:1)兩期影像的SOM反射光譜響應(yīng)波段包括二者共有的中心波長:約560、660、850 nm,以及Sentinel-2A特有的中心波長740 nm 4個波段;2)基于單期影像最佳波段和光譜指數(shù),Sentinel-2A影像SOM最優(yōu)反演模型R2為0.913,均方根誤差為0.860 g/kg,精度高于Landsat 8影像反演模型;3)單期影像最佳波段引入光譜指數(shù),相比以最佳波段作為輸入量,使SOM最優(yōu)反演模型的均方根誤差分別提高了28.867%和8.722%;4)引入時相信息,基于單期和兩期影像波段和光譜指數(shù),SOM最優(yōu)反演模型精度由高到低為兩期影像（R2為0.938,均方根誤差1.329 g/kg）、Sentinel... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2020,36(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源
    1.2 影像數(shù)據(jù)介紹與處理
    1.3 光譜指數(shù)的構(gòu)建
    1.4 最佳輸入量篩選與SOM反演方法
    1.5 模型建立與驗(yàn)證
2 結(jié)果與分析
    2.1 衛(wèi)星影像土壤反射率特征分析
    2.2 最佳輸入量的篩選
        2.2.1 篩選單期影像最佳波段
        2.2.2 篩選單期影像最終輸入量
        2.2.3 篩選引入時相信息的單雙期影像最佳輸入量
    2.3 基于Sentinel-2A與Landsat 8影像數(shù)據(jù)的SOM預(yù)測結(jié)果
        2.3.1 單期影像SOM預(yù)測結(jié)果
        2.3.2 引入時相信息的單雙期影像SOM預(yù)測結(jié)果
    2.4 SOM含量分布圖
3 討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多光譜遙感影像的富川縣表層土壤有機(jī)質(zhì)含量反演[J]. 屈冉,張雅瓊,聶憶黃,熊文成,婁啟佳,滕佳華.  環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展. 2019(01)
[2]基于隨機(jī)森林模型的耕地表層土壤有機(jī)質(zhì)含量空間預(yù)測①——以河南省輝縣市為例[J]. 韓杏杏,陳杰,王海洋,巫振富,程道全.  土壤. 2019(01)
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[9]基于多分辨率遙感數(shù)據(jù)與隨機(jī)森林算法的土壤有機(jī)質(zhì)預(yù)測研究[J]. 王茵茵,齊雁冰,陳洋,解飛.  土壤學(xué)報. 2016(02)
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