环境因素的空间异质性是制约土壤盐渍化遥感模型制图精度的关键问题。如何在异质性环境下增强反演模型构建过程对土壤盐分（SSC）—建模因子关系的敏感捕捉，是提升盐渍化遥感数字制图精度的关键所在。本文研究表明，通过以影响盐渍化发生的主导因素作为分类因子，进行分类模型构建，能够对盐渍化遥感反演产生积极作用，提升反演精度。

近期，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所李晓彬研究团队与中国地质大学（北京）张建军研究团队等其他成员共同完成的题为“A classification modeling strategy based on dominant factors of salinization to enhance remote sensing inversion accuracy”的研究在Journal of Integrative Agriculture（《农业科学学报（英文）》，JIA）2026年6期发表。

该研究围绕环境异质性条件下土壤盐渍化遥感反演分类模型构建框架思路，研究选取3类模型方法+4类因子选择方法，在充分收集内蒙古达拉特旗地区土壤样本的基础上，系统评估了对所有样本按照：地表排水条件较差（poor drainage condition）、地表排水条件较好（excellent drainage condition）、壤土质地（loam soil）和全样本集（whole town）四个类别划分进行分类模型构建的效果。研究结果表明，分类模型构建框架思路不仅有效，还能够提升模型反演精度。

建模指标相关性分析与进一步优选显示：四种分类情况下，各植被指数、盐分指数和地形因子与土壤盐分含量（SSC）之间的相关性存在差异，且各波段反射率也表现出显著差异。同时，纹理特征指标相关性分析结果也显示，纹理特征指标在盐渍化遥感监测方面也有良好的适用性。此外，通过进一步指标优选也有效减少建模指标的冗余。上述研究结果可以说明，各建模因子与SSC之间非简单的线性关系，分类建模能够增强建模过程对SSC-建模因子关系捕捉的敏感性。

从最终模型构建结果来看，四种不同分类情况下，各模型的精度存在显著差异。依据评估指标筛选各类别的最佳反演模型。其中，全样本集类别的最佳反演模型为GBM-RF，训练集和测试集R2分别为0.788和0.629，具备良好的稳定性。此外，各类别情况下的最佳模型精度指标相较于全样本集类别均有所提升，其中训练集R2最高提升0.18，测试集R2最高提升0.15。更值得注意的是排水条件良好与排水条件较差的模型差异：在排水条件良好中，训练集R2一度可以达到0.961。另外，需要注意的一点是，各类别的最佳模型在SSC<15 g kg-1时预测结果与实测结果均接近1：1线，而在SSC>15 g kg-1时，预测结果则普遍偏低。这也许是因为样本不均匀导致的。

综上，主导盐渍化发生的环境因素的空间异质性限制了各个建模指标和建模方法的通用性。通过对不同环境因素类别独立建模，能够显著提升建模过程对SSC-建模指标关系的捕捉，从而对SSC模型反演产生积极作用。纹理特征作为一种更稳定的建模因子，在SSC反演中具有良好的适用性。未来有必要进一步研究其他环境因素对SSC监测的影响，并开发普适性强的建模指标和方法，以提升SSC监测精度。

中国地质大学（北京）已毕业硕士研究生郑梦超为论文第一作者，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所（资划所）为论文第一单位，资划所李晓彬研究员和中国地质大学（北京）张建军副教授为共同通讯作者。

Cite the article:

Mengchao Zheng, Jianjun Zhang, Weini Wang, Zhigang Qiao, Junmei Liu, Min Gong, Xiaobin Li, Hongyuan Zhang, Yuyi Li, Ningning Li, Lin Yang, Wenjuan Li. 2026. A classification modeling strategy based on dominant factors of salinization to enhance remote sensing inversion accuracy. Journal of Integrative Agriculture, 25(6): 2607-2622.

https://doi.org/10.1016/j.jia.2025.08.016

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