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基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究
基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究
作者:
姚志华
张智韬
王新涛
陈皓锐
韩佳
魏广飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
土壤含盐量
遥感
全子集
分位数回归
反演模型
摘要:
为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR)3种方法,构建全子集筛选前后0~20 cm、20 ~ 40 cm、0 ~ 40 cm、40~60 cm、0~60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型.结果 表明,B4、BI、SI1、SI3是0~20 cm、0~40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm、0~60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2c1均在0.4以上,均方根误差RMSc1、RMSEc1均小于0.4%,SVM次之,ANN最差;在20~40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2c1分别为0.611和0.671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0.177%和0.160%.本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考.
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缺失数据和辅助信息下分位数回归的光滑经验似然
缺失数据
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文献信息
篇名
基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
土壤含盐量
遥感
全子集
分位数回归
反演模型
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
农业信息化工程
研究方向
页码范围
142-152
页数
11页
分类号
S127|S156.4
字数
9230字
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2019.10.016
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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共引文献
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遥感
全子集
分位数回归
反演模型
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研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
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