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作者：王磊;熊顺;安晓亚;焦洋洋;
单位：西安测绘研究所;智慧地球联合实验室;
摘要：针对Sentinel-2A与PlanetScope未充分对比预测土壤有机质(SOM)、碱解氮(AN)、速效磷(AP)和速效钾(AK)的问题，该文以锡林浩特市和大安市耕地为研究区，基于Sentinel-2A和PlanetScope数据，结合光谱变换和光谱指数，分别采用极限梯度提升树(XGBoost)、梯度提升树(GBDT)、随机森林(RF)和自适应提升算法(AdaBoost)建立土壤养分反演模型。结果表明，Sentinel-2A敏感波段包括可见光、红边和近红外，PlanetScope海岸蓝波段敏感性最强，绿波段和黄波段次之；基于Sentinel-2A的XGBoost、GBDT和RF支持高精度反演，PlanetScope运用GBDT和RF在SOM和AN准确预测，而AP和AK预测性能中等；多源数据对比表明，Sentinel-2A模型预测精度优于PlanetScope,分析原因Sentinel-2A波段更丰富，大尺度区域20 m分辨率优于3 m,且PlanetScope对红波段和红边波段的敏感性较低。
关键词：有机质;;碱解氮;;速效磷;;速效钾;;多源遥感影像;;XGBoost;;GBDT
