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基于辅助变量的县域土壤有机质预测
基于辅助变量的县域土壤有机质预测
作者:
尹群
张世文
沈强
郭纪敏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
土壤有机质
偏最小二乘回归
RBF神经网络
随机森林
空间预测
摘要:
为了快速准确地获取土壤有机质的空间分布情况,以北京市密云区为研究区,利用330个采样点进行建模、83个采样点进行验证,选择偏最小二乘回归(PLS)、RBF神经网络(RBFNN)、随机森林(RF)模型作为预测方法,与不同组合的辅助变量相结合,模拟密云区耕地表层土壤有机质空间分布,并比较不同预测方法、不同辅助变量组合的预测精度.研究结果表明,密云区耕地表层土壤有机质含量在5.42~40.44 g/kg之间,变异系数为30.03%,属于中等程度变异;从不同预测方法来看,随机森林建模预测精度比偏最小二乘以及RBF预测精度要高,而从不同的辅助变量组合来看,有效土层厚度和高程作为辅助变量组合的预测精度最高.研究显示选择合适的辅助变量和预测方法,可以提高县域尺度下土壤有机质空间分布的快速获取.
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统计分析
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内容分析
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文献信息
篇名
基于辅助变量的县域土壤有机质预测
来源期刊
江苏农业科学
学科
农学
关键词
土壤有机质
偏最小二乘回归
RBF神经网络
随机森林
空间预测
年,卷(期)
2020,(24)
所属期刊栏目
资源与环境
研究方向
页码范围
267-273
页数
7页
分类号
S158.2|X825
字数
语种
中文
DOI
10.15889/j.issn.1002-1302.2020.24.049
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏农业科学
主办单位:
江苏省农业科学院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-1302
CN:
32-1214/S
开本:
大16开
出版地:
南京市孝陵卫钟灵街50号
邮发代号:
28-10
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
24128
总下载数(次)
53
总被引数(次)
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