第八届青年地学论坛

资源一号02D卫星是2019年发射的新一代高光谱卫星，其搭载的可见短波红外高光谱相机 AHSI（Advanced Hyperspectral Imager）具有较高的光谱分辨率，对自然资源监测、土肥含量监测等具有重大效力。然而，其30m的空间分辨率制约了影像数据的应用场景。为了深入研究高光谱数据和多光谱数据在光谱分辨率上的差异对遥感反演结果的影响，同时，为了了解高光谱数据降尺度后，对遥感反演结果会产生怎样的差异，本文以内蒙古自治区巴彦淖尔市、科尔沁右翼前旗（简称科右前旗）和正蓝旗为研究区域，以Sentinel-2多光谱影像和ZY1-02D高光谱影像为基础，结合采集到的样点土壤有机碳含量。首先，结合随机森林回归算法分别构建出两种影像的土壤有机碳含量模型，其次，将两种影像进行Gram-schmidt融合并构建出融合影像的有机碳含量模型，最终根据建立的模型进行有机碳预测制图。结果表明，基于资源一号02D高光谱影像建立的随机森林回归模型反演精度最高，模型R²达到0.76，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）达到0.63g/kg和0.46.同时，基于二者的融合数据模型R²达到0.64，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）达到0.90g/kg和0.54.较单一的哨兵二号数据回归模型精度更高。研究表明，ZY-1 02D高光谱数据在反演土壤有机碳含量方面较哨兵二号多光谱数据而言更为精细，具有更大的潜力；同时根据融合影像与哨兵二号影像结果表明多光谱与高光谱融合后精细程度会提高，对反演结果也会有一定的提升。
 

高光谱遥感,随机森林算法,土壤有机碳,光谱反演