应用Fisher判别分析和案例推理两种方法的土壤类型预测及制图比较

• 作者: 张富 李安波 邱琳
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数字土壤制图 土壤类型预测 Fisher判别分析 案例推理
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 农业经济·农业信息
• 页码范围: 1459-1465
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 4042字
• 语种: 中文

摘要

土壤类型预测目前没有公认、成熟的模型和方法,原因是缺乏在同一地区不同模型之间的比较研究.该文利用已知类型的土壤样点及其所处位置的高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、复合地形指数等数据,分别采用Fisher判别分析和案例推理两种方法对安徽宣城样区进行土壤类型预测和制图表达.结果表明,在土纲级别两种方法均能够较好地预测土壤类型,但由于土壤样点的剖面数量一定,随着从土类到土族级别的降低,两种方法预测土壤类型的准确率也逐步降低.但各个级别的土壤类型预测中,案例推理的预测能力要优于Fisher判别分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱琳	江苏省农业科学院农业经济与信息研究所	10	21	2.0	4.0
2	李安波	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	35	794	10.0	28.0