基于无人机多光谱影像的土壤盐分反演模型

为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型,该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、>15～30、>30～50 cm层深度的土壤盐分含量,基于无人机多光谱影像数据,提取各地块采样点的光谱反射率,在此基础上引入红边波段计算光谱指数作为特征变量,采用支持向量机递归特征消除算法(Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination,SVM-RFE)以筛选光谱指数及未经过筛选的全指数组作为模型输入组,共构建出36个基于随机森林(Random Forest,RF)、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network)等机器学习模型,确定不同作物覆盖下的最佳土壤盐分反演模型.结果表明:SVM-RFE算法筛选光谱指数构建模型精度优于未进行筛选构建的模型.对于苜蓿和玉米覆盖土壤,整体上,RF反演效果优于ELM模型和BPNN模型,反演结果能体现真实土壤盐分含量,在0～15和>30～50 cm土层上,RF模型反演效果优于其他模型,苜蓿样地验证集决定系数Rp2分别为0.71、0.58,验证集均方根误差RMSEp分别为0.026、0.033,玉米样地Rp2分别为0.67、0.64,RMSEp分别为0.111、0.094,在>15～30 cm土层上ELM反演效果较好,苜蓿样地Rp2为0.58,RMSEp为0.039,玉米样地Rp2为0.68,RMSEp为0.059.0～15 cm是作物覆盖下的土壤含盐量最佳反演深度,验证集平均决定系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.084.研究结果可为土壤盐分的快速反演提供理论依据.