陈 荣, 韩浩武, 傅佩红, 杨雨菲, 黄 魏

基于多时相遥感影像和随机森林算法的土壤制图①

陈 荣, 韩浩武, 傅佩红, 杨雨菲, 黄 魏*

(华中农业大学资源与环境学院，武汉 430070)

获取准确的土壤–环境关系是数字土壤制图的关键，目前遥感影像已作为环境因子应用于土壤–环境知识的建立过程，但单幅遥感影像所包含的光谱信息差异难以将不同土壤类型区分开来。因此本文提出了一种基于多时相遥感影像的土壤制图方法：选取红安县滠水河流域为研究区，以母质类型图、等高线数据和多时相哨兵二号遥感影像为基础，提取与土壤形成有关的环境因子，通过随机森林算法获取土壤–环境关系，预测研究区各土壤类型的空间分布并成图，利用野外实地分层采样点验证推理图的精度。结果表明：推理土壤图总体分类精度高达86%，与原始土壤图对比，各土壤类型的空间分布具有一定相似性，展现了更为详细的空间细节信息，该研究成果可为更新土壤图工作提供新方法。

土壤–景观推理模型；随机森林算法；遥感影像；数字土壤制图

土壤普查是了解土壤资源空间分布及合理利用土壤资源的前提，是农业生产的基础。传统的土壤普查主要是土壤学家以大比例尺航片和地形图为底图，通过实地采样获得土壤–景观模型，以此判断不同土壤类型的空间分布并手绘成图[1-2]。此方法存在的精度低、人为主观性强及时间和人工成本高[3]等问题推动了数字土壤制图的诞生与发展。……