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

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