基于随机森林算法的耕地质量定级指标体系研究

• 作者: 任向宁 朱阿兴 林子聪 胡月明 赵鑫
• 来源期刊: 华南农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 耕地质量评价 定级指标体系 随机森林算法 特尔菲法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 38-48
• 页数: 11页
• 分类号: X53
• 字数: 7785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201909036

摘要

[目的]分析研究区域内的耕地质量差异,优化耕地利用与布局,为耕地保护提供参考依据.[方法]以青海省共和县、都兰县和乌兰县的耕地为研究对象,根据历史及现有文献收集耕地质量的影响因素,采用随机森林算法和相关性分析筛选定级指标并确认权重,通过加权求和法计算定级指数并划分级别,得到定级结果.与常用的特尔菲法定级成果进行比较分析.[结果]随机森林算法得到的变量重要性(I)范围在0.03～11.94,相关性分析结果显示,大部分影响因素间相关性不显著,有8个为显著相关,综合I值和相关性分析结果将30个影响因素收敛为4个纬度下的14个定级指标,其中影响研究区域耕地质量的主要因素为生态系统脆弱性、生长季平均降水和年总太阳辐射量,权重分别为0.11、0.10和0.09,随机森林算法评价结果与实际情况相符.[结论]与常用的特尔菲法比较,随机森林算法稳定性更好,级别指数变幅区间更小,更有利于构建省级空间尺度的耕地级别可比序列.