黑土区土壤有机质和全氮含量遥感反演研究

郑淼王翔李思佳张丽宋开山

吉林师范大学; 中国科学院东北地理与农业生态研究所;

摘要：

以东北典型黑土区耕地为研究区,以Sentinel-2A(全球环境与安全监测计划的第二颗卫星,于2015年6月23日发射)影像作为数据源,构建光谱指数,分别采用多元逐步线性回归(Multiple Stepwise Linear Regression,MSLR)和随机森林(Random Forest,RF)算法建立土壤有机质(SOM)和土壤全氮(STN)预测模型,并采用十折交叉验证方法评估模型的性能.研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异.研究表明:①海伦示范区的SOM和STN含量最高,其年均温最低,高程最高,年降水量多,SOM含量升高,其年均温最低,年降水量多,STN含量…展开v

关键词：土壤有机质(SOM)、土壤全氮(STN)、多元逐步线性回归、随机森林、Sentinel-2A

所属期刊栏目：42

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项XDA28050400

在线出版日期：2022-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1336-1347