文章摘要:准确掌握土壤有机质（SOM）含量特征及分布状态是土地肥力管理和陆地生态环境保护的关键。选取莱州湾近岸平原为研究区，采集348个土壤样点并获取同期Sentinel-2多光谱影像，利用变量重要度投影算法提取SOM的敏感光谱特征作为自变量，测定的SOM含量值为因变量，进一步将空间聚类模块引入深度神经网络学习法构建聚类深度网络遥感估算模型，最终完成SOM的含量估算与区域尺度上的数字制图。结果表明：（1）在土地盐碱化作用下，近红外范围内波段对SOM的光谱响应最强，波段8的重要度值最高，采用波段差值运算能够综合两波段光谱信息突出SOM的吸收信号。（2）聚类深度神经网络模型的反演精度R²和R_MSE达到0.82和2.25，相对比深度神经网络模型准确度分别提升36.67%和52.23%，在引入空间聚类函数后使模型过拟合问题缓解和计算效率提升。（3）SOM含量的高值热点和低值冷点区域在空间上呈现带块状分布的趋势，田块尺度上SOM分异规律明显，受到海水倒灌和微地貌的共同影响。研究采用的聚类深度神经网络模型可为利用多光谱遥感数据反演SOM和进行区域尺度上的土壤质量精细监测及管理提供有效的技术支持。

文章关键词:环境学,土壤有机质,遥感估算,聚类深度网络,莱州湾近岸平原,

论文作者:冯泉霖¹ 李洪涛¹ 翟晓燕³ 王泽强³ 

作者单位:2. 北京师范大学地理科学学部 3. 枣庄学院旅游与资源环境学院 

论文DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2021.0868

论文分类号: TP751;X833;X87

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