基于稀疏样点的南方丘陵地区耕地土壤有效磷制图

摘要

绘制耕地表层土壤有效磷空间分布图对精准农业管理和土壤环境评估具有重要意义。目前土壤磷数字制图研究大多面向充足土壤样点的平坦地区,基于稀疏样点的南方丘陵地区耕地土壤有效磷制图效果尚不清楚。本文以典型南方丘陵地区福建省建瓯市为研究对象,基于96个稀疏土壤实测样点,利用空间分辨率为10 m的Sentinel-2遥感影像获取的遥感变量,联合气象变量和地形变量建立随机森林(Random Forest, RF)模型预测建瓯市耕地表层土壤(0~20 cm)有效磷含量,并对比5种不同环境变量组合下的RF模型精度。结果表明,加入遥感变量后,地形、气象和pH组合的RF模型预测有效磷含量的精度显著提升[决定系数(R;)从0.36提升至0.59],联合全部变量(遥感、地形、气象和土壤pH)的RF模型预测精度最佳。遥感变量、气象变量、地形变量和土壤pH分别可以解释土壤有效磷含量的22.87%、30.64%、30.38%和16.11%,其中年均温、pH、地形湿度指数和高程是影响南方丘陵地区耕地土壤有效磷空间分布的主导因素。因此,利用遥感、气象、地形和土壤pH组合的RF模型是样点数量有限情况下预测南方丘陵地区县市域耕地土壤有效磷含量的有效方法。