[快闪报告]基于多源光谱与环境变量的滨海耕地土壤含盐量反演

基于多源光谱与环境变量的滨海耕地土壤含盐量反演
编号：188 稿件编号：1595 访问权限：私有 更新：2023-04-07 19:42:49 浏览：228次 快闪报告

报告开始：2023年05月07日 17:25 （Asia/Shanghai）

报告时间：4min

所在会议：[7A] 7A、遥感与地理信息科学 » [7A-3] 7A-3 遥感与地理信息科学

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摘要
土壤盐渍化严重制约着滨海地区高效生态农业的发展。Landsat和Sentinel系列数据以及高光谱已被证明是评估土壤盐分的理想方法，而环境数据( 气候、地形、母质等)是估算土壤属性指标的重要因子，但对Landsat-9 OLI、Sentinel-2 MSI以及高光谱数据结合环境变量评估土壤盐碱度的详细跟踪研究有限。本研究在东台市耕地上进行，得到实测高光谱、Landsat-9、Sentinel-2影像和62个土壤样本，对高光谱分别基于影像进行了重采样，以匹配影像波段范围。基于不同数据组合（（遥感变量(RS)（波段和盐分指数），环境变量(ENVI)（土壤属性，气候，地形），遥感变量+环境变量(RS+ENVI)）作为输入数据，评估RF和ERT在使用这些变量预测滨海地区盐分含量时的性能。结果表明，整体RF效果好于ERT，以Sentinel 2数据下RS+ENVI模型效果最佳（R2=0.86）。基于影像的模型，相比较单纯遥感变量，增加环境变量后Landsat 9和Sentinel 2最佳模型精度分别提高了41%和126%。不同最佳模型中，Landsat 9、Sentinel 2、基于Landsat 9重采样高光谱和基于Sentinel 2重采样高光谱中分别以Slope、SIT、DI和SIT对最佳模型贡献度最高。因此可以得出结论，基于影像将环境变量与遥感变量相结合是监测东台耕地土壤含盐量的精确方法。这项研究为基于不同影像、在不同变量下进行有效的盐分建模提供了有用的参考，有利于提供滨海土壤盐分有用信息。
 
关键字
滨海耕地盐渍土；Landsat 9；Sentinel 2；随机森林；遥感
报告人
贾萍萍
南京信息工程大学

稿件作者
贾萍萍 南京信息工程大学
赵小宁 南京信息工程大学
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