基于红边指数的耕地质量遥感制图

耕地是农业生产的基本物质条件,耕地质量评价对耕地保护有重要意义。遥感技术的发展,为解决当前耕地质量评价周期长、效率低的问题带来了新思路。目前基于植被遥感指标的耕地质量评价的研究中,尚未考虑利用作物红边波段评价耕地质量。因此,本研究尝试建立红边指数(red edge index, REI)和耕地质量的光谱响应模型,从Sentinel-2影像中提取14个红边指数,并使用梯度提升树(gradient boosting decision tree, GBDT)算法结合方差膨胀因子(variance inflation factor, VIF)筛选对耕地质量敏感的最佳红边指数;利用偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)、岭回归(ridge regression, RR)和BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)算法构建红边波段与耕地质量之间的光谱响应模型,比较3个模型的精度从而确定最佳模型,并结合Sentinel-2影像完成耕地质量制图。结果表明,REI-BPNN光谱响应模型为耕地质量最佳预...     

基于作物光谱的耕地质量评价研究进展

根据文献资料,归纳总结了遥感耕地质量评价、作物光谱在耕地质量评价的应用、耕地质量作物光谱响应3个方面的研究概况.总结得出,目前遥感耕地质量评价是基于遥感技术下的多层次内容,其中包括耕地质量评价的遥感指标提取、耕地作物信息提取、作物生物生化参数反演等方面;同时指出在现有的研究中,存在耕地质量与作物光谱的响应机制仍不明晰等...