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公开(公告)号:CN118968279A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410894943.7
申请日:2024-07-04
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换的融合光谱数据的干旱区耕地土壤有机质反演方法,该方法包括:步骤(1),获取土壤样本、高光谱数据、Sentinel 2影像以及环境数据;步骤(2),对高光谱数据进行重采样,使其与Sentinel 2影像波段范围一致;步骤(3),基于小波变换对重采样高光谱数据和Sentinel 2影像进行融合;步骤(4),分别基于高光谱数据、Sentinel 2影像数据以及高光谱数据与Sentinel 2影像的融合数据,波段和波段+环境变量为自变量,土壤有机质为因变量,基于集成学习模型建立土壤有机质反演模型;步骤(5),对模型进行精度验证。本发明减少了单一数据源带来的不确定性和误差,能显著提高干旱区耕地土壤有机质反演的稳定性和可靠性。
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