不同降噪方式下基于高分五号影像的土壤有机质反演

来源：农业工程学报杂志2020年第12期北京时间：

作者：刘焕军,鲍依临,孟祥添,崔杨,张艾明,刘云超,王丹丹,

摘要：通过遥感技术预测土壤有机质（Soil Organic Matter，SOM）的空间分布是精准农业和土地资源管理研究的重要内容，与粮食安全及环境监测密切相关。该研究主要研究采用高分五号（GF-5）反演土壤有机质的最佳降噪方式。以黑龙江省典型黑土区明水县为研究对象，获取GF-5高光谱遥感影像，对影像进行不同降噪处理，包括奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）及中值滤波（Median Filtering，MF）降噪。然而，分别结合二维光谱指数，应用随机森林（Random Forest，RF）方法预测不同降噪方式的SOM含量。结果表明：1）所选择的不同降噪方法中，与SOM含量的相关性由高到低依次为DWT、SVD、MF，其中，基于MF降噪后的光谱反射率与SOM含量相关性低于原始反射率与SOM含量的相关性。2）基于降噪方式下的光谱曲线更加平滑，且不同有机质含量对应的光谱曲线形状相似。3）采用DWT降噪方式，基于影像波段和光谱指数，以RF为预测模型的SOM最优反演模型精度R2为0.69，均方根误差为2.26%。研究成果可为利用高光谱卫星数据实现大尺度范围内SOM的数字土壤制图提供参考，为实时定量监测土壤肥力变化提供依据。

关键词：土壤, 有机质, 随机森林, GF-5影像, 降噪方法, 离散小波变换