基于不确定性模型的土壤—环境关系知识获取方法的研究

• 作者: 望陈运 汪善勤 袁雅萍 许伟 黄魏
• 来源期刊: 土壤学报
• 学科: 农学
• 关键词: 数字土壤制图 决策树 不确定性 知识融合
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 54-63
• 页数: 10页
• 分类号: S159
• 字数: 4132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11766/trxb201706220234

摘要

土壤与环境关系知识的获取是精细数字土壤制图的关键,如何快速准确地获取该知识成为现阶段研究的重点.以湖北省黄冈市红安县华家河镇为例,利用土壤—环境推理模型(Soil-Land Inference Model,SoLIM)得到土壤类型的夸大和忽略不确定性分布图,依据不确定性分布图在可信度高的位置重新采集样点,对样点进行数据挖掘,获取环境因子组合,建立其与土壤类型的对应关系.结合原始规则,生成新的土壤—环境关系知识,并将其用于土壤推理制图,获得新的土壤类型分布,利用253个野外独立样点进行精度验证.结果表明:推理土壤图显示了更加详细的空间分布信息,经野外验证点验证,总体精度为86.9%,高于原土壤图精度约13%.因此,利用不确定性模型重新获取土壤—环境关系知识的方法是可行且有效的,该方法不仅增加了土壤图的空间详细度,而且提高了土壤图的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄魏	华中农业大学资源与环境学院	42	550	12.0	22.0
2	汪善勤	华中农业大学资源与环境学院	37	744	13.0	27.0
3	许伟	华中农业大学资源与环境学院	3	3	1.0	1.0
4	袁雅萍	华中农业大学资源与环境学院	1	2	1.0	1.0
5	望陈运	华中农业大学资源与环境学院	2	3	1.0	1.0