基于ANN技术和高光谱遥感的盐渍土盐分预测

摘要

土壤盐渍化是干旱、半干旱农业区主要的土地退化问题,及时、精准、动态地监测盐渍土盐分,对于治理、防治盐渍上和进行农业可持续发展至关重要.以松嫩平原西部长岭县为例,利用盐渍土高光谱数据构建盐渍土盐分遥感预测模型.电导法测得土壤盐量,用ASD高光谱仪野外采集高光谱数据,利用光谱导数变换选择能够表征盐渍土盐分信息的最佳波段,即550、720、760、820和940 nm.通过比较3层和4层72种不同神经网络结构,最终选择5-6-1结构的3层神经网络预测盐渍土盐分(R~2=0.895,RAISE=0.089).与传统回归相比(R~2=0.81,.RMSE=0.25),运用高光谱数据与人工神经网络方法相结合,能够提高盐渍土的预测精度,说明人工神经网络在构建光谱反射率与土壤参数关系研究中具有突出优势.