基于Landsat 5影像的青海省大通县土壤表层全氮空间格局反演

作者：雷浩川; 刘尊方; 于晓晶; 曹金莲; 吴笑天

来源：青海大学学报(自然科学版), 2021, 39(06): 79-86.

DOI：10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2021.06.012

• Landsat 5影像
• 全氮
• 偏最小二乘回归
• BP神经网络
• 反演

为了提高土壤全氮含量的反演精度,为大通县土壤全氮研究及土壤肥力调控提供理论数据,文中以大通县Landsat 5遥感影像和采样地数据为基础,通过建立偏最小二乘回归及BP神经网络模型,建立土壤全氮含量与光谱反射率的反演模型,并对采样点的地表真实反射率值与其土壤全氮含量进行分析。结果表明:BP神经网络模型的回归决定系数R2为0.792,均方根误差RMSE为0.246,预测精度优于偏最小二乘回归模型。Landsat 5影像和采样地数据相结合可以实现大范围快速反演土壤全氮含量,提高反演精度,为土壤质量评价、粮食估产等提供数据支撑。本研究可为大通县的土地质量建设提供数据支撑和理论参考。

• 单位
  青海大学; 青海省基础地理信息中心