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基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测
被引量：
10
1
作者
江叶枫
孙凯
+3 位作者
郭熙
叶英聪
饶磊
李伟峰
《环境科学研究》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期1059-1068,共10页
为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子(地形因子和植被覆盖指数)和邻近信息[w(有机质)与w(速效钾)],构建OK法(普通克里金法)、RK1法(...
为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子(地形因子和植被覆盖指数)和邻近信息[w(有机质)与w(速效钾)],构建OK法(普通克里金法)、RK1法(仅基于环境因子的回归克里金法)以及RK2法(基于环境因子和邻近信息的回归克里金法)对齐埠镇耕地表层(0~20 cm)土壤w(有机质)、w(速效钾)空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w(有机质)平均值为35.03 g/kg,w(速效钾)平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w(有机质)、w(速效钾)预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w(有机质)、w(速效钾)空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.
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关键词
土壤属性
四方位搜索法
回归克里金
法
空间预测
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职称材料
基于MEA-BPNN-F模型的土壤有机质空间分布预测
2
作者
张军
江叶枫
+2 位作者
孙凯
郭熙
叶英聪
《江西农业学报》
CAS
2017年第7期79-85,共7页
以江西省万年县为例,根据万年县测土配方数据,构建以思维进化算法、BP神经网络、四方位搜索法三者结合的模型(MEA-BPNN-F模型),同时加入高程和坡度信息来预测万年县耕地土壤有机质的空间分布,并与普通克里金法(OK模型)、以地理坐标为输...
以江西省万年县为例,根据万年县测土配方数据,构建以思维进化算法、BP神经网络、四方位搜索法三者结合的模型(MEA-BPNN-F模型),同时加入高程和坡度信息来预测万年县耕地土壤有机质的空间分布,并与普通克里金法(OK模型)、以地理坐标为输入的BP神经网络模型(BPNN-G模型)、以高程和坡度作为辅助变量同时利用四方位搜索法加入邻近信息的BP神经网络模型(BPNN-F模型)进行比较。结果表明:4种模型的预测精度表现为MEA-BPNNF>BPNN-F>BPNN-G>OK。应用MEA-BPNN-F模型预测精度最高、效果最好,比较符合土壤有机质地学运动规律及实际情况。该模型克服了BP神经网络全局搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。
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关键词
土壤有机质
思维进化算
法
四方位搜索法
BP神经网络
空间分布预测
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职称材料
题名
基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测
被引量：
10
1
作者
江叶枫
孙凯
郭熙
叶英聪
饶磊
李伟峰
机构
江西农业大学国土资源与环境学院
江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室
出处
《环境科学研究》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期1059-1068,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41361049)
江西省自然科学基金项目(20122BAB204012)
江西省赣鄱英才"555"领军人才项目(201295)
文摘
为探索乡镇尺度上土壤属性空间分布预测的最佳方法,以江西省万年县齐埠镇为例,借助四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子(地形因子和植被覆盖指数)和邻近信息[w(有机质)与w(速效钾)],构建OK法(普通克里金法)、RK1法(仅基于环境因子的回归克里金法)以及RK2法(基于环境因子和邻近信息的回归克里金法)对齐埠镇耕地表层(0~20 cm)土壤w(有机质)、w(速效钾)空间分布进行预测.结果表明:齐埠镇土壤w(有机质)平均值为35.03 g/kg,w(速效钾)平均值为96.73 mg/kg,均为中等空间变异性.对62个样点进行建模,16个测试样点进行独立验证的误差分析表明,RK2法对土壤w(有机质)、w(速效钾)预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差较OK法分别降低了18.05%、18.01%、21.77%和7.25%、9.49%、9.84%;较RK1法分别降低了22.48%、20.91%、22.02%和9.27%、12.61%、13.52%.研究显示,RK2法明显提高了土壤w(有机质)、w(速效钾)空间分布模拟精度,并且存在改进和提高的空间.
关键词
土壤属性
四方位搜索法
回归克里金
法
空间预测
Keywords
soil properties
four-direction search method
Regression Kriging method
spatial prediction
分类号
X142 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
基于MEA-BPNN-F模型的土壤有机质空间分布预测
2
作者
张军
江叶枫
孙凯
郭熙
叶英聪
机构
江西省煤田地质局测绘大队
江西农业大学国土资源与环境学院/江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室
江西农业大学林学院
出处
《江西农业学报》
CAS
2017年第7期79-85,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41361049)
江西省自然科学基金项目(20122BAB204012)
江西省赣鄱英才"555"领军人才项目(201295)
文摘
以江西省万年县为例,根据万年县测土配方数据,构建以思维进化算法、BP神经网络、四方位搜索法三者结合的模型(MEA-BPNN-F模型),同时加入高程和坡度信息来预测万年县耕地土壤有机质的空间分布,并与普通克里金法(OK模型)、以地理坐标为输入的BP神经网络模型(BPNN-G模型)、以高程和坡度作为辅助变量同时利用四方位搜索法加入邻近信息的BP神经网络模型(BPNN-F模型)进行比较。结果表明:4种模型的预测精度表现为MEA-BPNNF>BPNN-F>BPNN-G>OK。应用MEA-BPNN-F模型预测精度最高、效果最好,比较符合土壤有机质地学运动规律及实际情况。该模型克服了BP神经网络全局搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提高了BP神经网络的泛化能力。
关键词
土壤有机质
思维进化算
法
四方位搜索法
BP神经网络
空间分布预测
Keywords
Soil organic matter
Mind evolutionary algorithm
Four-direction search method
BP neural network
Spatial distribution prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于环境因子和邻近信息的土壤属性空间分布预测
江叶枫
孙凯
郭熙
叶英聪
饶磊
李伟峰
《环境科学研究》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
在线阅读
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职称材料
2
基于MEA-BPNN-F模型的土壤有机质空间分布预测
张军
江叶枫
孙凯
郭熙
叶英聪
《江西农业学报》
CAS
2017
0
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职称材料
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