利用空间关联随机森林模型与遥感影像估算裸土期耕地土壤盐分含量的研究

摘要：

为快速准确获取区域内土壤盐分含量(Soil salt content,SSC)信息及空间分布特征,选取莱州湾南岸滨海平原地区为研究区,系统采集裸土期土壤样品95个并获取同时相Sentinel-2多光谱影像,进一步利用变量重要度评估技术选取SSC的敏感波段作为输入自变量,测定得到的SSC值为因变量,分别建立基于随机森林和空间关联随机森林算法的遥感估算模型,完成区域尺度上的SSC反演制图.结果表明:Sentinel-2影像近红外范围内波段(B11、B12、B2和B8a)对SSC响应较为敏感,波段11的重要度值最高.空间关联随机森林模型的估算效果指标R2(决定系数)和RMSE(均方根误差)分别为0.86和0.38,相对比随机森林模型估算效果提升了 16.22％和35.60％,模型的计算效率和稳健性也相应提高.SSC在区域上整体呈现较低含量水平(＜2 g/kg),高值区分布在西北部和东部部分区域(＞6 g/kg),主要受到海水入侵影响.此外,在微地貌和干旱蒸发的作用下形成的离散块状分布的中度土壤盐化区(2 g/kg≤SSC＜4 g/kg)应引起重视.

关键词：土壤、盐分含量、空间关联随机森林、遥感估算、裸土期

所属期刊栏目：51

分类号：S127;TP79(农业物理学)

资助基金：山东省教育厅公派出国留学基金项目2019027

在线出版日期：2022-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：162-170