基于紅邊指數(shù)的耕地質(zhì)量遙感制圖

打開文本圖片集

摘要： 耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本物質(zhì)條件，耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)耕地保護(hù)有重要意義。遙感技術(shù)的發(fā)展，為解決當(dāng)前耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)周期長、效率低的問題帶來了新思路。目前基于植被遙感指標(biāo)的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究中，尚未考慮利用作物紅邊波段評(píng)價(jià)耕地質(zhì)量。因此，本研究嘗試建立紅邊指數(shù)（red edge index，REI）和耕地質(zhì)量的光譜響應(yīng)模型，從Sentinel-2影像中提取14個(gè)紅邊指數(shù)，并使用梯度提升樹（gradient boosting decision tree，GBDT）算法結(jié)合方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）篩選對(duì)耕地質(zhì)量敏感的最佳紅邊指數(shù)；利用偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）、嶺回歸（ridge regression，RR）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural network，BPNN）算法構(gòu)建紅邊波段與耕地質(zhì)量之間的光譜響應(yīng)模型，比較3個(gè)模型的精度從而確定最佳模型，并結(jié)合Sentinel-2影像完成耕地質(zhì)量制圖。（剩余11569字）