基于GF-1影像的渭-库绿洲外围土壤含盐量定量反演研究

为探讨国产GF-1卫星影像在干旱区土壤盐渍化监测中的适用性,以渭-库绿洲外围荒漠交错带为研究对象,利用BP神经网络和RBF神经网络2种建模算法,以GF-1影像的4个波段的反射率及影像提取的归一化差异植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、盐度指数(SI1、SI2、SI-T)共10个指标构建土壤含盐量反演模型。结果表明:在2种算法中,BP神经网络模型预测精度最高,R2为0.818,RMSE为0.194;发现利用植被指数更能提高模型的预测精度;利用BP神经网络预测模型反演研究区的土壤含盐量,发现预测情况与研究区实际情况相符,说明利用GF-1数据结合BP神经网络构建的反演模型适用于监测研究区土壤盐渍化问题。