基于不同建模方法的土壤pH值无人机遥感影像反演 |
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引用本文: | 王羿,丁鸣鸣,何菁,邵光成.基于不同建模方法的土壤pH值无人机遥感影像反演[J].江苏农业科学,2022(14):224-231. |
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作者姓名: | 王羿 丁鸣鸣 何菁 邵光成 |
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作者单位: | 1. 河海大学农业科学与工程学院;2. 南京市水务局;3. 南京市水利建筑工程检测中心有限公司 |
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摘 要: | 土壤pH值是土壤形成过程和熟化陪肥过程的一个指标。为了实现对农田土壤酸碱度状况的量化判别,提高模型预测精度,以江苏省南京市江宁区淳化街道农田土壤pH值为研究对象,采用棋盘式布点法选取60个点位进行土壤pH值测定,采用无人机搭载多光谱传感器获取土壤光谱信息,分别建立多元逐步线性回归(MLSR)、BP神经网络(BPNN)、LASSO回归模型,并采用R2、RMSE、VIF指标评价3种模型精度。结果表明,LASSO回归方法较其他回归方法在多光谱与土壤pH值反演中表现较好,R2=0.618,RMSE=0.430,可以平衡MLSR的共线性问题以及BPNN样本容量较少、验证集精度较差等问题。采用LASSO回归模型进行反演及分类制图,发现研究区内92.6%的土壤呈中性,以期为无人机多光谱反演土壤pH值提供理论参考。
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关 键 词: | 土壤pH值 无人机 多光谱遥感 LASSO回归模型 |
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