【摘 要】
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以东北典型黑土区耕地为研究区，以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星，于2015年6月23日发射）影像作为数据源，构建光谱指数，分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression,MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型，并采用十折交叉验证方法评估模型的性能
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项（XDA28050400）资助～～；
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以东北典型黑土区耕地为研究区，以Sentinel-2A（全球环境与安全监测计划的第二颗卫星，于2015年6月23日发射）影像作为数据源，构建光谱指数，分别采用多元逐步线性回归（Multiple Stepwise Linear Regression,MSLR）和随机森林（Random Forest, RF）算法建立土壤有机质（SOM）和土壤全氮（STN）预测模型，并采用十折交叉验证方法评估模型的性能。研究对比分析了不同气候、土壤类型和地形下土壤有机质和全氮的空间分布差异。研究表明：（1）海伦示范区的SOM和STN含量最高，其年均温最低，高程最高，年降水量多，SOM含量升高，其年均温最低，年降水量多，STN含量升高；（2）与基于多元逐步线性回归算法建立的SOM和STN预测模型相比，随机森林算法建立的SOM和STN预测模型，有着更高的精度和稳定性；（3）运用RF算法建立的SOM反演模型的R~2为0.96，均方根误差为5.49 g/kg,STN反演模型的R~2为0.95，均方根误差为0.27 g/kg；（4）不同示范区统一建立SOM和STN预测模型，有助于提高预测精度，实现跨区域建模与制图。
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