基于加权算法的空-天遥感升尺度土壤含盐量监测模型
基于加权算法的空-天遥感升尺度土壤含盐量监测模型
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DOI：
10.6041/j.issn.1000-1298.2022.09.023
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
台翔
中科院分区：
文献类型：
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作者：
张智韬;陈钦达;黄小鱼;宋志双;张珺锐;台翔
利用无人机卫星遥感升尺度转换方法可以有效提高土壤含盐量监测精度。以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,4月裸土期表层土壤为研究对象,分别采用主导变异权重法、局部平均法和最邻近法将试验区无人机4波段影像(0.1 m)升尺度至与GF-1卫星(16 m)同一尺度,引入3种变量组合作为模型输入变量并利用多元线性回归模型(Multivariable linear regression,MLR)和BP神经网络模型(Back propagation neural networks,BPNN)构建不同数据源关于土壤含盐量的定量监测模型。在此基础上,采用波段比值均值法对GF-1卫星数据进行修正,实现基于卫星因子的研究区土壤盐分升尺度反演。结果表明,经统计指标评价后得出主导变异权重法在4块试验区针对4波段影像的尺度转换效果总体上优于其他2种转换方法;3种无人机-卫星遥感升尺度转换方法中,主导变异权重法监测效果最佳,局部平均法次之,最邻近法效果最差;对筛选得到的2个模型进行升尺度修正,得到验证效果最佳的监测模型为基于混合变量组的多元线性回归模型,其R2v为0.420,RMSEv为0.219%,比直接采用GF-1卫星数据得到的混合变量组多元线性回归模型R2v高0.217,RMSEv低0.013个百分点。本文研究结果可为卫星、无人机多光谱遥感一体化监测裸土期农田土壤含盐量提供参考。