基于无人机高光谱遥感的黑土土壤有机碳含量反演方法研究
杨汉水1
马琳2
王瑞禛3
陈伟涛4
王力哲4
1.黑龙江省自然资源调查院,黑龙江 哈尔滨 150036;中国地质大学计算机学院,湖北 武汉 4300742.黑龙江省自然资源调查院,黑龙江 哈尔滨 1500363.中国地质大学地质探测与评估教育部重点实验室,湖北 武汉 4300744.中国地质大学计算机学院,湖北 武汉 430074
摘要：我国东北地区黑土作为重要且珍贵的农耕资源,受到长期开发的影响,退化问题日益加重.通过卫星遥感技术反演黑土有机碳含量能够为保护利用黑土地提供技术支撑.针对卫星高光谱数据空间分辨率低以及黑土有机碳含量反演精度低的问题,本研究利用无人机高光谱数据及土壤地球化学数据,基于一维卷积神经网络思想,构建并对比了MDS-1DCNN、LLE-1DCNN、PLSR-1DCNN与KPCA-1DCNN四种模型土壤有机碳含量的反演效果.以黑龙江五大连池市典型黑土区为研究区,结果表明:LLE-1DCNN模型反演效果较好,在验证集上的R2为0.806,RMSE为0.572%,能够为黑土土壤有机碳含量反演提供技术支撑.
关键词：黑土土壤有机碳无人机高光谱深度学习遥感
分类号：P627(地质、矿产普查与勘探)
资助基金：国家自然科学基金(No.41925007)黑龙江省地质矿产局科研基金项目(No.HKY202308)教育部重点实验室基金(No.GLAB2024ZR01)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-08-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 3144-3152 )
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