基于星地多源数据和数据挖掘算法的区域土壤有机质数字制图研究
充分挖掘多尺度、多时相的遥感资料和地面土壤景观环境因子数据相结合的优势是当前大面积土壤数字制图的重要方向.本文选取卫星遥感、SRTM、近地高光谱等多源数据,共提取出11个与土壤发生相关的环境因子.其中卫星遥感数据主要来自MODIS的地表温度、净初级生产量和植被指数,TRMM的降雨量等数据;基于SRTM数据的高程、坡度、坡向、曲率、MrVBF等数据;近地高光谱数据主要采集了地面1078个土样的可见-近红外光谱(400～2500nm).采用地统计和基于规则的数据挖掘算法来预测东北华北大区域尺度下土壤有机质的空间定量分布情况.研究结果表明:基于M5分类树算法的有机质预测模型,其预测结果的R2、MAE(平均误差)和MRE(相对误差)分别为0.81g/kg,3.83g/ks和0.36g/kg,达到可预测水平.通过数据挖掘算法优选出与土壤有机质含量相关的重要因子包括白天地表温度、地面可见-近红外光谱前三个主成分、夜晚地表温度、TRMM降雨数据等.利用建立的规则模型进行东北华北区域1km分辨率的土壤有机质分布预测与制图.该方法可以为土壤其他属性的大区域制图提供参考,同时也可以为土壤的宏观管理和综合利用提供参考依据.
数字土壤制图 有机质含量 遥感数据 挖掘算法
刘丽雅 周银 马自强 史舟 傅兆怡
浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所,杭州310058 浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所,杭州310058;浙江大学唐仲英传感材料及应用研究中心,杭州310058 南京大学金陵学院,南京210089
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922-927
2014-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）