基于无人机多光谱遥感的土壤有机碳可视化监测平台OA

土壤有机碳(SOC)含量和分布信息对农业生产至关重要。本研究创新性地集成无人机多光谱遥感影像、Web开发技术、机器学习算法和数据库技术,构建了一套土壤有机碳可视化监测平台。该平台应用于山东省济宁市兖州区煤矿区复垦农田的监测,结果表明:(1)平台能够基于无人机多光谱遥感影像,利用机器学习算法快速、准确预测SOC含量。其中,轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为最佳预测模型,建模集和验证集的决定系数(R^(2))分别为0.825和0.793,验证了平台预测的可靠性;(2)平台实现了SOC的数据统计、含量分级、地理分布等多维度可视化展示,方便用户直观了解土壤状况。研究结果可为田块尺度的农田养分精准管理提供高效、便捷的技术手段和科学依据。