基于生境斑块地表单元划分的土壤有机碳高精度反演方法

本发明提供一种基于生境斑块地表单元划分的土壤有机碳高精度反演方法；获取并预处理西南地区的多源环境‑遥感数据；选取了包括气候、地形、土壤和人类活动在内的环境协变量，同时还选取了Sentinel‑1极化数据、Sentinel‑2A波段数据以及这些波段计算出的15个光谱指数作为遥感变量；采用围绕中心分区PAM的聚类算法将研究区域划分为不同的生境斑块类型；对比采用过滤器、包装器和嵌入式的特征选择方法对每个区域的辅助变量组合进行优化的效果；分别采用多种机器学习模型分别在独立的子区域以及整个区域建立土壤有机碳含量预测模型；生成西南地区土壤有机碳含量的空间分布图。本发明实现土壤有机碳含量的遥感精细估算，克服了模拟精度较低的问题。