基于随机森林的干旱区全极化SAR土壤含水量反演

作者：杨丽萍; 苏志强; 侯成磊; 白宇兴; 王彤; 孔金玲

来源：吉林大学学报(地球科学版), 2022, 52(04): 1255-1264.

DOI：10.13278/j.cnki.jjuese.20210006

• 土壤含水量
• 极化特征参数
• 随机森林
• 干旱区

为提升干旱区土壤含水量的反演精度，为干旱区生态环境保护和可持续发展提供依据，以内蒙古西部的居延泽为研究区，基于C波段Radarsat-2全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)影像，利用雷达后向散射系数和极化散射矩阵分量，结合8种极化目标分解方法得到的多种特征参数，通过参数相关性和重要性综合分析，优选最佳参数组合，构建随机森林(random forest, RF)土壤含水量反演模型，反演区域土壤含水量，分析其空间分布格局。结果表明：各极化参数中，H-A-α分解的平均散射角α对模型贡献最高，极化散射矩阵的4个分量对模型贡献最低；RF模型能够对训练集进行较好的拟合，训练集R2>0.89,RMSE<2.00%,验证集0.60<R2<0.85,低于训练集，RMSE在2.00%左右；所有组合方案中，28参数组合的RF模型精度最高；研究区大部分区域土壤含水量低于10.00%,最大为16.97%,最小为0.37%,平均值仅为2.19%,与野外实测56个样点的均值3.15%相近，模型反演结果与区域实际情况具有较高一致性。

• 单位
  长安大学; 山东农业工程学院