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探索利用多光谱卫星图像估算农田中镉和铅含量的潜力：像元二分模型和随机森林的影响
编号：3290
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 11:32:25 浏览：1150次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 08:01（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp7] 主题7、遥感与地理信息科学
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摘要
农田中重金属含量的准确快速预测对于确保农产品安全和维护生态平衡至关重要。结合多光谱图像和化学计量模型提供了一种可行的手段来估算农田中的镉（Cd）和铅（Pb）含量。本研究采用偏最小二乘回归（PLSR）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）对光谱数据进行了校准，并探讨了光谱估算Cd和Pb含量的机制。研究结果表明，多光谱图像估算Cd和Pb含量的机制主要取决于Cd和Pb含量与土壤有机质的相关性；对于Cd和Pb的估算，解混图像估算模型比原始图像估算模型更准确；RF模型的表现优于PLSR和BPNN模型。研究区域农田Cd和Pb含量的估算结果相对满意（Cd和Pb的最大验证R2分别为0.60、0.63）。该研究结果为区域农田Cd和Pb含量的快速预测提供了理论基础和方法参考。
关键词
土壤重金属，Sentinel-2影像，估算机制，像元二分模型，随机森林
报告人
王丽
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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