基于GF-1遥感数据预测区域森林土壤有机质含量

李莹莹; 赵正勇; 杨旗; 丁晓纲; 孙冬晓; 韦孙玮

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基于GF-1遥感数据预测区域森林土壤有机质含量

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为探索国产卫星GF-1预测土壤有机质(SOM)的能力,本研究以广东省云浮市的罗定市为研究区,以GF-1多光谱遥感影像衍生的9个遥感变量和DEM提取的9个地形水文变量为预测因子,建立2种人工神经网络模型(A模型:地形水文;B模型:地形水文+遥感),对5个土壤深度(L1:0~20 cm,L2:20~40 cm,L3:40~60 cm,L4:60~80 cm,L5:80~100 cm)的SOM进行预测。结果表明:5个深度的B模型全都比A模型的精度高,尤其是L1、L2土层,精度提升明显,其R²分别提高了13%和10%;而深层土壤(L3、L4、L5)的精度提升较小,仅提高了4%、5%和4%。另外,两个评价指标RMSE和ROA±10%也表现出相似的趋势。总体而言,GF-1遥感数据显著改善了上层(0~40 cm)森林土壤人工神经网络模型的预测精度,对下层(40~100 cm)森林土壤模型改善尺度较低,是预测森林土壤SOM含量可观的新遥感数据源。

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来源
《土壤》|2022年第1期|191-197|共7页
作者
李莹莹; 赵正勇; 杨旗; 丁晓纲; 孙冬晓; 韦孙玮;
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作者单位

广西大学林学院广西森林生态与保育重点实验室;

广东省林业科学研究院;

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正文语种 chi
中图分类土壤调查方法;森林土壤学;
关键词
土壤预测; 人工神经网络模型; GF-1; 遥感数据; 多层土壤;

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