一种盐碱化土地自动监测和识别方法

摘要

本发明提出一种盐碱化土地自动监测和识别方法，属于环境监测及环境生态保护环境监测及环境生态保护领域。该方法获取研究区域多个采样点的土壤含盐量组成样本数据集；根据各采样点的经纬度提取距离采样月份最近的遥感影像中该经纬度对应栅格的若干波段值，通过构建不同的波段组合形式得到波段组合集合；然后构建机器学习土壤含盐量反演模型，利用样本数据集对模型进行训练，从波段组合集合中选出适合反演研究区域土壤含盐量的波段组合形式构成敏感因子集及最优反演模型；利用该最优反演模型，得到该研究区域内在选定月份的土壤含盐量反演结果。本发明可实际应用于干旱半干旱地区地表土层盐碱化程度的监测和不同程度盐碱化土壤的识别，为当地灌溉规划和农业管理等提供有效的参考依据。