《表9 土壤含盐量和含水率估算模型》

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《基于高光谱和Landsat-8 OLI影像的盐渍化土壤水盐估算模型构建》

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综合实测重采样敏感波段和影像敏感盐分指数，采用MLR、PLSR和SVM 3种方法分别构建SSC和SMC的估算模型，在建立SSC模型时，以7个重采样波段和3个影像盐分指数为自变量，含盐量为因变量进行建模；SMC模型以8个影像盐分指数为自变量，含水率为因变量进行建模，建模结果见表9。SSC估算模型精度大于SMC估算模型，3种方法所建SSC估算模型效果均较好，建模集R2在0.510以上，从模型建模精度和稳定性方面来看，SSC以SVM建立的估算模型效果最佳，模型R2和RMSE均优于MLR和PLSR模型，SMC估算模型以MLR和SVM估算模型效果较佳，PLSR模型效果较差。以上结果表明，基于实测重采样波段和影像盐分指数进行区域SSC和SMC的定量估算是可行的。对于研究区而言，SSC和SMC的SVM模型的建模精度和验证精度均较高。