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基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究
引用本文:王明宽,莫宏伟,陈红艳.基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究[J].土壤通报,2016(5):1036-1041.
作者姓名:王明宽  莫宏伟  陈红艳
作者单位:1. 湖南科技大学,湖南湘潭,411201;2. 山东农业大学,山东泰安,271000
基金项目:湖南省教育厅科学研究项目(14C0467)和地理空间信息技术国家地方联合工程实验室开放基金资助项目(2014GISNELJJ004)资助
摘    要:土壤盐分的定量遥感反演,为快速、准确、全面地监测盐渍化状况提供了可能。本文以黄河三角洲地区垦利县为例,实地调查采集土壤样本,并获取同时相Landsat 8影像,建立土壤盐分遥感反演的BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归多种模型,进而进行精度对比分析,评价、优选最佳建模方法,最后,基于最佳模型进行研究区土壤盐分的空间分布反演分析。结果显示:遥感影像的反射率与土壤盐分含量并不是单纯的线性关系,构建的盐分估测模型BP神经网络预测决定系数为0.8467,均方根误差为0.071,明显高于传统线性统计模型,能较好地模拟土壤盐分与光谱数据的关系。该研究既能为盐渍土的治理、利用提供数据支持,又能推动盐渍化区域遥感研究的定量发展。

关 键 词:盐碱化  遥感反演  BP神经网络  偏最小二乘回归  主成分分析  多元线性回归

Study on Model Method of Inversion of Soil Salt Based on Multispectral Image
Abstract:
Keywords:Salinization  Remote sensing inversion  BP neural network  Partial least-squares regression  Principal component analysis  Multiple linear regression
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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