Print

集成学习支持的复杂地貌类型区土壤全钾含量自适应曲面建模

论文摘要

土壤属性空间分布受复杂地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,用单一全局插值模型进行土壤属性模拟,难以实现高精度模拟。对于空间不连续、全局插值模型精度有限及适应性差的特点,本文提出了一种集成学习支持的、融合地学环境变量的土壤属性自适应曲面建模方法（ASM-SP）。利用2013年采集的110个样点数据,使用回归克里金（RK）、贝叶斯克里金（BK）、普通克里金插值法（OK）、反距离加权法（IDW）、ASM-SP,分别对青海湖复杂地貌类型区进行土壤全钾含量的插补。本文采用逐点交叉验证（LOOCV）插值方法模拟精度。结果表明,ASM-SP不仅考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系,而且融合了多个模型的适应性优势,是实现复杂地貌类型区土壤全钾含量的高精度模拟的一种新方法。

论文目录

  • 1 研究区概况与采样方法
  •   1.1 青海湖自然概况
  •   1.2 样品采集
  • 2 研究方法
  •   2.1 地学环境要素筛选
  •   2.2 土壤属性建模方法
  •     2.2.1 插值方法的选取
  •     2.2.2 融合地学环境要素的自适应曲面建模方法
  •       2.2.2. 1 融合地学环境要素的基插值模型
  •       2.2.2. 2 利用集成学习实现自适应分区
  •   2.3 插值结果精度检验
  • 3 模拟结果与分析
  •   3.1 土壤全钾含量的统计特征
  •   3.2 ASM-SP
  •     3.2.1 基插值模型建立
  •     3.2.2 基于线性扫描算法的自适应曲面分割
  •     3.2.3 插值曲面的整合
  •   3.3 不同方法预测精度分析
  •   3.4 不同预测方法效果对比
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘永坤,刘伟,王昌阳,陈嘉明,马进

    关键词: 空间插值,自适应曲面建模,环境变量,线性扫描算法,土壤全钾含量,逐点交叉验证

    来源: 测绘通报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,农业科技

    专业: 自然地理学和测绘学,农业基础科学,农艺学

    单位: 江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,中国矿业大学环境与测绘学院,武汉大学遥感信息工程学院

    基金: 国家自然科学青年基金(41601405),全国大学生创新创业训练重点项目(201710320025Z),全国大学生创新创业训练省级指导项目(201610320099X)

    分类号: S151.9

    DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0045

    页码: 63-70

    总页数: 8

    文件大小: 1894K

    下载量: 110

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/6a33307c31ad8ddd28c089e8.html