干旱区绿洲植被高光谱与浅层土壤含水率拟合研究

• 作者: 丁建丽 李相 谭娇 陈文倩
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 高光谱 植被指数 土壤含水率 改进SVR
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 229-236
• 页数: 8页
• 分类号: S273
• 字数: 4914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.12.027

摘要

水资源一直是制约我国西北干旱区农业发展的关键因素.以新疆渭库绿洲为研究区域,选取41个土壤含水率与干旱区绿洲植被实测高光谱样本,以植被指数为桥梁,采用支持向量机回归(SVR)方法,建立干旱区绿洲土壤含水率与植被指数之间的拟合方程模型,并与多元回归(MLSR)、偏最小二乘回归(PLS)2种模型进行对比.实验结果表明:不同模型的精度各异,拟合效果由优到劣为:改进的SVR模型、PLS模型、MLSR模型,其中基于干旱区绿洲实测的植被光谱数据改进的SVR模型对土壤含水率具有较好的拟合效果,通过最优参数的定值与最优测试集的抽取,R2高达0.891 6,RMSE仅为2.004,在干旱区绿洲的土壤含水率拟合中获得比较高的预测精度.而MLSR模型与PLS模型,R2分别为0.6300、0.654 9,RMSE分别为3.001与2.749.研究结果表明,因地制宜开展合理的土壤含水率反演模型规则制定是提高干旱区绿洲土壤浅层含水率监测精度的有效手段,也可为干旱区农业作物生长提供更精准的数据积累.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁建丽	新疆大学资源与环境科学学院	189	2671	27.0	40.0
5	陈文倩	新疆大学资源与环境科学学院	8	93	5.0	8.0
9	谭娇	新疆大学资源与环境科学学院	5	28	3.0	5.0
13	李相	北京师范大学地理学与遥感科学学院	1	6	1.0	1.0