基于变量筛选与机器学习算法的渭-库绿洲土壤有机质含量估测研究

作     者：李顿 王雪梅 李坤玉 安柏耸 LI Dun;WANG Xuemei;LI Kunyu;AN Baisong

作者机构：新疆师范大学地理科学与旅游学院乌鲁木齐830054 新疆维吾尔自治区重点实验室“新疆干旱区湖泊环境与资源实验室”乌鲁木齐830054 

出 版 物：《地球与环境》 (Earth and Environment)

年 卷 期：2024年第52卷第3期

页      面：375-385页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0713[理学-生态学] 090301[农学-土壤学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41561051) 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2020D01A79) 

主　　题：Boruta算法 连续投影算法 随机森林 BP神经网络 土壤有机质 

摘      要：选择合适的变量筛选方法和模型可有效提升土壤有机质含量的估测精度。本研究以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区,基于哨兵2号(Sentinel-2)卫星影像和实测土壤有机质,通过对土壤有机质与遥感影像波段及多种光谱指数进行相关分析,结合Boruta算法和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)进行变量筛选,构建随机森林(Random Forest,RF)模型和BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型进行表层土壤有机质含量的估测。结果表明:(1)波段B3、B4、B5、B7和B8A以及转换植被指数(Transformed Vegetation Index,TVI)、颜色指数(Color Index,CI)对土壤有机质含量的估测具有重要作用;(2)单独使用Boruta算法和SPA算法筛选的变量集建模效果要优于全变量集以及结合算法筛选的变量集,Boruta算法优于SPA算法;(3)RF模型的估测能力优于BPNN模型,最优估测模型训练集和验证集的决定系数(R^(2))均大于0.74,模型拟合效果较好,均方根误差(RMSE)小于2.0 g/kg,相对分析误差(RPD)大于1.6,能够较好地进行土壤有机质含量的估测。采用Boruta算法结合随机森林模型可较好地反演绿洲表层土壤有机质的空间分布,为该区域土壤养分评价提供参考。