【摘 要】
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为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型，该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、＞15～30、＞30～50 cm层深度的土壤盐分含量，基于无人机多光谱影像数据，提取各地块采样点的光谱反射率，在此基础上引入红边波段计算光谱指数作为特征变量，采用支持向量机递归特征消除算法（Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination,SVM-RFE）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51869010）；
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为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型，该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、＞15～30、＞30～50 cm层深度的土壤盐分含量，基于无人机多光谱影像数据，提取各地块采样点的光谱反射率，在此基础上引入红边波段计算光谱指数作为特征变量，采用支持向量机递归特征消除算法（Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination,SVM-RFE）以筛选光谱指数及未经过筛选的全指数组作为模型输入组，共构建出36个基于随机森林（Random Forest,RF）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network）等机器学习模型，确定不同作物覆盖下的最佳土壤盐分反演模型。结果表明：SVM-RFE算法筛选光谱指数构建模型精度优于未进行筛选构建的模型。对于苜蓿和玉米覆盖土壤，整体上，RF反演效果优于ELM模型和BPNN模型，反演结果能体现真实土壤盐分含量，在0～15和＞30～50 cm土层上，RF模型反演效果优于其他模型，苜蓿样地验证集决定系数Rp~2分别为0.71、0.58，验证集均方根误差RMSEp分别为0.026、0.033，玉米样地Rp~2分别为0.67、0.64,RMSEp分别为0.111、0.094，在＞15～30 cm土层上ELM反演效果较好，苜蓿样地Rp~2为0.58,RMSEp为0.039，玉米样地Rp~2为0.68,RMSEp为0.059。0～15 cm是作物覆盖下的土壤含盐量最佳反演深度，验证集平均决定系数R~2为0.65，均方根误差RMSE为0.084。研究结果可为土壤盐分的快速反演提供理论依据。
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