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基于变量优选与机器学习的干旱区湿地土壤盐渍化数字制图

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lhyzb364

【摘 要】

：

土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一,对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性,该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点,其中选取54个样本作为训练集,24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2多光谱传感器(Multi-Spectral Instrument,MSI)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)

【作 者】

：

马国林 丁建丽 韩礼敬 张子鹏 

【机 构】

：

新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室

【出 处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年19期

【关键词】

：

土壤 盐分 数字制图 机器学习 变量优选 Sentinel-2A soilssaltsdigital mappingmachine learningvariab 

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41961059,41771470)

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土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一,对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性,该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点,其中选取54个样本作为训练集,24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2多光谱传感器(Multi-Spectral Instrument,MSI)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据提取3类指数(红边光谱指数、植被指数和地形指数),经过极端梯度提升(Extreme Gradient

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