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摘要:
灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础.构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一.该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地空间分布图和灌溉信息数据,提取灌溉耕地和雨养耕地的样本,计算了样本的4类82个特征变量,利用随机森林对比分析了82个特征变量对灌溉耕地识别的重要性.研究结果显示四类特征变量对灌溉耕地识别的贡献程度由高到低为综合特征变量、植被特征变量、土壤特征变量、气象特征变量.不同时相的特征变量对于灌溉农田的识别效果存在差异.重要性排序前4的特征变量包括4月和5月的作物水分胁迫指数,7月的增强型植被指数以及灌溉概率指数.利用重要性前16的特征变量分类得到的灌溉农田的总体精度最高,为88.44%.研究可为灌溉耕地制图相关研究中特征变量的选择提供参考.
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文献信息
篇名 用于灌溉耕地制图的特征变量优选
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 随机森林 灌溉 土壤 特征变量 特征选择 灌溉耕地制图
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术|Agricultural Information and Electrical Technologies
研究方向 页码范围 119-127
页数 9页 分类号 S127
字数 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.03.014
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
随机森林
灌溉
土壤
特征变量
特征选择
灌溉耕地制图
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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
论文1v1指导