基于随机森林算法的原始土壤图更新研究

论文摘要

以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 研究区域概况
•   1.2研究区数据处理
•   1.3 样点设计
•   1.4 随机森林算法模型的建立
• 2 结果与分析
•   2.1 土壤类型分布预测
•   2.2 精度验证指标
•   2.3 验证点采样
•   2.4 精度验证结果
• 3 讨 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周紫燕,黄魏,许伟,傅佩红,望陈运

关键词: 土壤类型,环境因子,光谱信息,随机森林算法,特征选择,制图精度

来源: 华中农业大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 自然地理学和测绘学,农业基础科学,农艺学

单位: 华中农业大学资源与环境学院

基金: 国家自然科学基金项目(41877001),国家重点研发计划项目(2017YFD0202000)

分类号: S159.9

DOI: 10.13300/j.cnki.hnlkxb.2019.03.009

页码: 53-59

总页数: 7

文件大小: 710K

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