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摘要:
以浙江西苕溪流域为研究区,综合考虑地形和土壤类型等信息,采集典型土壤样本,测定土壤颗粒组成,并基于土壤颗粒组成与景观位置和特征之间的关系,利用径向基函数(RBF)神经网络建立了高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,预测土壤颗粒组成的空间分布.验证结果表明,RBF神经网络方法能够挖掘出地形因子信息与土壤颗粒组成之间的非线性映射关系,其预测精度较高,模型稳定性较好,是一种低成本、高效率的制图方法.
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基于人工神经网络模型的土壤分类方法
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的土壤颗粒组成制图
来源期刊 土壤 学科 地球科学
关键词 土壤颗粒组成 地形因子 神经网络 数字土壤制图
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 312-318
页数 分类号 P934
字数 4636字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0253-9829.2012.02.022
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
土壤颗粒组成
地形因子
神经网络
数字土壤制图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
土壤
双月刊
0253-9829
32-1118/P
大16开
南京市北京东路71号南京土壤所内
28-21
1958
chi
出版文献量(篇)
3270
总下载数(次)
9
总被引数(次)
68288
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导