一种基于多光谱数据与机器学习反演的土壤含水量测定方法、预测模型及系统

本发明公开了一种基于多光谱数据与机器学习反演的土壤含水量测定方法、预测模型及系统。所述方法首先构建包含多种土壤类型及多个含水量梯度的标准样品集；随后，采集样品的多光谱图像并提取光谱反射率；基于所述反射率计算包括归一化植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI、归一化水分指数NDWI、比值植被指数RVI和归一化红边指数NDRE在内的多种植被指数；最后，以所述多种植被指数为输入特征，以实测含水量为输出目标，采用随机森林算法进行训练，得到能够同时适用于所述多种土壤类型的土壤含水量预测模型。本发明通过多特征融合与集成学习，有效提升了模型在不同土壤类型间的泛化能力，解决了单一模型难以普适应用于多种土壤的问题。