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摘要:
为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,将Sentinel-1雷达影像作为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量数据,通过组合两组雷达后向散射系数构建多种指数,并用灰度关联(Gray correlation degree,GCD)排除共线性强的指数,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、分位数回归(Quantile regression,QR)和支持向量机(Support vector machine regression,SVM)3种方法,构建0~10 cm、10 ~20 cm不同深度下的土壤含盐量反演模型.结果 表明,在3种回归方法中,SVM回归模型的精度最高,模型建模集决定系数R2c、验证集决定系数R2p均在0.4以上,建模集均方根误差RMSEc、验证集均方根误差RMSEp均小于0.3%,分位数回归模型次之,偏最小二乘回归模型最差;在各反演深度下,0 ~ 10 cm深度的反演精度均高于10~20 cm深度的反演精度,其中在0~ 10 cm深度下SVM反演模型效果优于其他模型,R2c、R2p分别为0.568和0.686,RMSEc、RMSEp分别为0.201%和0.151%.本研究可为雷达遥感监测裸土期土壤盐渍化提供参考.
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文献信息
篇名 基于雷达遥感的不同深度土壤含盐量反演模型
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 土壤含盐量 雷达遥感 不同深度土壤 灰度关联 支持向量机
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 农业信息化工程
研究方向 页码范围 243-251
页数 9页 分类号 S127|S156.4
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.10.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张智韬 29 264 10.0 16.0
2 杨宁 9 45 3.0 6.0
3 劳聪聪 2 0 0.0 0.0
4 周永财 2 0 0.0 0.0
5 杜瑜燕 1 0 0.0 0.0
6 杨亚龙 1 0 0.0 0.0
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雷达遥感
不同深度土壤
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