《农业工程学报》2024年第40卷第16期刊载了西北农林科技大学等单位巴亚岚、张智韬、谢坪良、樊帅龙、杜瑞麒、郭菲、钱龙、白旭乾、贺玉洁与樊少帅的论文——“集成Sentinel-1/2和环境变量的新疆农田土壤含盐量反演”。该研究由国家重点研发计划项目（项目号：2022YFD1900404）等资助。
引文信息：巴亚岚，张智韬，谢坪良，等. 集成Sentinel-1/2和环境变量的新疆农田土壤含盐量反演[J]. 农业工程学报，2024，40(16)：171-179.
DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202401070
研究目的：
土壤盐渍化是危害农业生产和生态环境的重要因素，快速精准获取农田土壤盐分信息对农业可持续发展和土地资源管理具有指导作用。为了提高卫星遥感在植被覆盖条件下的土壤含盐量预测精度，该研究以新疆生产建设兵团农八师为研究区域，分别在2023年7月和8月采集土壤表层（0～20 cm）样本，并获取同步卫星影像。通过Sentinel-1雷达信息、Sentinel-2多光谱信息与环境变量的不同组合构建数据集A（极化指数、光谱指数）、B（极化指数、环境变量）、C（光谱指数、环境变量）、D（极化指数、光谱指数、环境变量），采用自适应提升（adaptive boosting，AdaBoost）、梯度提升回归树（gradient boost regression tree，GBRT）和极端梯度提升树（extreme gradient boosting tree，XGBoost）3种集成学习算法，构建基于不同数据集的土壤含盐量反演模型。
结果与结论：
结果表明，1）基于数据集D构建的所有模型预测精度普遍高于数据集A、B、C构建的模型，环境变量与雷达数据、多光谱数据的协同使用可以有效提高模型精度；
2）地形因子和地表温度可作为研究区土壤盐分预测的有效特征变量，其中海拔与表层土壤含盐量的相关性最高；
3）在所有数据集中，XGBoost模型性能最优，GBRT次之，AdaBoost模型验证误差较大，其中D-XGBoost模型精度最高，其验证集决定系数为0.72，均方根误差为2.40 g/kg，平均绝对误差为1.29 g/kg；
4）基于多种来源变量组合的集成学习算法具有强大的非线性拟合能力，XGBoost能够更好地模拟土壤含盐量与遥感信息和环境因子之间复杂的非线性关系，并获得理想的拟合结果。该研究结果可为新疆地区土壤含盐量实时动态监测和当地土地资源可持续利用提供有效的技术手段。
本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布
欢迎留言、分享、点赞
转载、投稿、咨询
邮箱：tcsae@tcsae.org
发布征集
欢迎广大作者、读者投稿至我刊公众号，包括但不限于创新科研成果、科技写作技巧、书籍推介、优秀科技工作者介绍、科研团队招聘/招生、行业资讯以及相关活动等农业工程领域信息。
公众号文章投稿邮箱：abe-newmedia@tcsae.org
»» 点击 阅读原文 免费获取全文
