农业工程学报

作者：杨吉存,郭兵,韩保民,

关键词：特征优选, 模型优化, 光谱指数, Landsat 9, 盐碱地, 黄河三角洲

基金：42

黄河三角洲地区盐渍化程度较为严重，相较于二维特征空间，三维特征空间能更充分地利用遥感影像的多波段信息，具有更强的监测能力。然而，目前基于三维特征空间，结合贝叶斯优化（Bayesian optimization，BO）的XGBoost （extreme gradient boosting）模型实现特征优选并构建三维特征空间以实现黄河三角洲地区盐渍化监测的研究相对较少。为此，该研究基于Landsat 9遥感影像，提取了涵盖植被指数、盐分指数、水体指数等光谱指数共计35个，利用贝叶斯优化后的XGBoost模型对不同类别指数进行特征重要性评估与优选，基于优选出的代表性指数，跨类别组合构建了多个三维特征空间模型，结合野外实测数据，通过精度评价指标对比分析，筛选得到黄河三角洲地区最优的三维特征空间盐渍化反演模型，并基于最优模型，对黄河三角洲地区盐渍化进行空间分析。结果表明：1）基于贝叶斯优化的XGBoost模型能够实现指数的筛选，盐分指数7（salinity index 7, SI7）的特征重要性最高，为0.341，且italic>R/italic>su2/su、RMSE及性能与四分位距的比率（ratio of performance to inter-quartile，RPIQ）分别达0.921、0.964和8.422，最终筛选出8个指数用于三维特征空间的构建；2）基于SI8-Albedo-WI所构建的特征空间监测模型精度最高，italic>R/italic>su2/su、RMSE和RPIQ分别为0.922、0.863 g/kg和7.645。相较于二维特征空间，三维特征空间能够充分利用光谱信息，最优模型italic>R/italic>su2/su、RPIQ分别升高0.059和1.191，RMSE降低0.069 g/kg，从而实现对土壤盐渍化的高精度预测；3）基于最优三维模型进行盐碱化土地分类，其分类Kappa系数可达86%，ERVI-WI-Albedo表现效果最差，italic>R/italic>su2/su、RMSE和RPIQ分别为0.519、3.464 g/kg和1.087；4）在黄河三角洲地区，中度盐渍化面积占比最高，为29.7%，分布在利津县、垦利区中西部等地区，重度盐渍化面积占比最低，为9.8%，主要分布在垦利区东部等地区。研究结果可为黄河三角洲土壤盐渍化防治与改良提供重要的决策与支撑。/

来源：2026年第4期

《农业工程学报》期刊编辑部

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