一种融合偏最小二乘和随机森林的裸土盐分反演方法

本发明涉及遥感监测技术领域，解决了现有土壤盐分反演方法存在精度不足、泛化能力差的技术问题，尤其涉及一种融合偏最小二乘和随机森林的裸土盐分反演方法，包括获取多波段范围和空间分辨率的光谱反射率数据以及盐度光谱指数，并进行预处理建立数字正射影像；利用归一化植被指数去除数字正射影像中的水体以及植被覆盖区域得到包含24维特征变量的裸土数据；建立融合模型并进行训练评估；以Sentinel‑2卫星遥感数据作为融合模型的输入进行预测得到裸土含盐量。本发明能够有效提高土壤盐分反演的精度、可靠性和泛化能力，相较于传统的单一模型，能够更好地处理遥感数据中的非线性关系和噪声，显著提升了盐分反演的泛化能力。