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应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性被引量：11: 1; 作者王昌昆潘贤章 +3 位作者周睿刘娅李燕丽解宪丽《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期237-245,共9页; 土壤-环境模型对于正确理解土壤属性与环境因子间的关系,以及进行土壤属性预测与制图均具有重要的意义。研究区位于陕西省长武县内多年退耕还林还草沟壑区域,采集72个土壤表层样本,选择3/4的样本作为建模集,其余1/4的样本作为验证集;环... 展开更多; 关键词土壤-环境模型土壤属性预测偏最小二乘回归(PLSR); 在线阅读下载PDF 职称材料

应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究被引量：44: 2; 作者杨琳朱阿兴 +5 位作者李宝林秦承志裴韬刘宝元李润奎蔡强国《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期784-791,共8页; 在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子... 展开更多; 关键词预测性土壤制图土壤-环境关系知识模糊c均值聚类方法(FCM) 环境因子组合土壤-环境推理模型(SoLIM); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于土壤-环境关系的更新传统土壤图研究被引量：17: 3; 作者杨琳 Fahmy Sherif +4 位作者 Jiao You Hann Sheldon 朱阿兴秦承志徐志刚《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1039-1049,共11页; 传统土壤图是流域管理、生态水文模型所需土壤空间分布信息的主要数据源。然而,受传统制图技术和基础数据质量所限,传统土壤图的空间详细度和属性精确度并不高。随着地理信息技术的发展,如何利用可获取的高质量空间数据和现代空间分析... 展开更多; 关键词传统土壤图土壤-环境关系知识模糊C均值聚类环境因子组合土壤-环境推理模型(SoLIM); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GIS、模糊逻辑和专家知识的土壤制图及其在中国应用前景被引量：53: 4; 作者朱阿兴李宝林 +5 位作者杨琳裴韬秦承志张甘霖蔡强国周成虎《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期844-851,共8页; 详细的土壤空间与属性的信息已成为环境模型和土地管理的基本参数,传统的以类别多边形和手工编制为基础的传统土壤制图效率低精度也较差。本文基于GIS、模糊逻辑和专家知识,建立了土壤一环境推理模型(SoLIM),通过基于土壤一环境关系模... 展开更多; 关键词土壤-环境推理模型 GIS 模糊逻辑专家知识土壤制图; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性被引量：11: 1; 作者王昌昆潘贤章周睿刘娅李燕丽解宪丽; 机构中国科学院南京土壤研究所中国科学院研究生院; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期237-245,共9页; 基金中国科学院战略性先导科技专项(XDA05050509) 国家自然科学基金项目(41071140 40801081)资助; 文摘土壤-环境模型对于正确理解土壤属性与环境因子间的关系,以及进行土壤属性预测与制图均具有重要的意义。研究区位于陕西省长武县内多年退耕还林还草沟壑区域,采集72个土壤表层样本,选择3/4的样本作为建模集,其余1/4的样本作为验证集;环境因子选择容易获取的地形因子和由遥感影像提取的植被因子和湿度因子,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)的土壤-环境模型。结果表明:全氮、速效钾、全钾、有机质与环境因子间均有显著相关性;建立的PLSR模型可解释土壤属性的空间变异从23%(全氮)到27%(全钾);与逐步回归方法构建的模型相比,利用PLSR构建的土壤-环境模型可以更好地表征土壤属性与环境变量间的关系,拟合精度和预测精度也相对较高,说明PLSR建立的模型可以更好地应用于相似区域的土壤属性预测。; 关键词土壤-环境模型土壤属性预测偏最小二乘回归(PLSR); Keywords Soil-environment model Prediction of soil properties PLSR; 分类号 P934 [天文地球—自然地理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究被引量：44: 2; 作者杨琳朱阿兴李宝林秦承志裴韬刘宝元李润奎蔡强国; 机构中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京师范大学地理学与遥感科学学院中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期784-791,共8页; 基金中国科学院"百人计划"项目中国科学院创新团队国际合作伙伴计划"人类活动与生态系统变化" +2 种基金国际重点基础研究发展计划(973)课题多尺度土壤侵蚀预报模型(2007CB407204); 文摘在没有土壤普查专家及土壤图的地区,获取土壤环境间关系的知识是基于知识进行预测性土壤制图中的关键问题。本文建立了一套应用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means,FCM)获取土壤环境间关系知识的方法:得到对土壤形成发展具有重要作用的环境因子,建立环境因子数据库;对环境因子进行模糊聚类,得到环境因子组合隶属度分布图;根据隶属度值确定野外采样点;将环境因子组合与土壤类型对应,进而提取土壤-环境关系知识。为检验该方法的有效性,应用所得知识进行土壤制图,通过独立采样点对土壤图进行精度评价。本文在黑龙江鹤山农场一个研究区的应用结果表明,该方法仅需要少量的野外采样即可获得有效的土壤-环境关系知识,为预测性土壤制图提供必需的依据,同时也显著提高了野外采样的效率。; 关键词预测性土壤制图土壤-环境关系知识模糊c均值聚类方法(FCM) 环境因子组合土壤-环境推理模型(SoLIM); Keywords Predictive soil mapping Knowledge about soil-environment relationships fuzzy c-means （FCM） Environmental combination SoLIM （Soil-Land Inference Model）; 分类号 P934 [天文地球—自然地理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于土壤-环境关系的更新传统土壤图研究被引量：17: 3; 作者杨琳 Fahmy Sherif Jiao You Hann Sheldon 朱阿兴秦承志徐志刚; 机构中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 Potato Research Centre Agrifoods Development Branch 中国科学院遥感应用研究所; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1039-1049,共11页; 基金国家自然科学基金项目(40971236) 国家重点基础研究发展计划973项目(2007CB407207) +1 种基金中国科学院知识创新工程项目(KZCX2-YW-Q10-1-5)资助; 文摘传统土壤图是流域管理、生态水文模型所需土壤空间分布信息的主要数据源。然而,受传统制图技术和基础数据质量所限,传统土壤图的空间详细度和属性精确度并不高。随着地理信息技术的发展,如何利用可获取的高质量空间数据和现代空间分析技术来更新传统土壤图显得十分必要。基于传统土壤图中的土壤多边形与通过模糊聚类所得环境因子组合之间存在着对应关系这一假设,本文提出了一种从传统土壤图中提取土壤-环境关系知识并利用该知识更新传统土壤图的方法。该方法包括四个步骤:对环境数据进行模糊c均值聚类获取环境因子组合;利用传统土壤图建立环境因子组合与土壤类型间的对应关系;提取土壤-环境关系知识;进行土壤推理制图。将该方法应用于加拿大New B runsw ick省的W akefield研究区,以更新该区现有的1∶20 000的传统土壤图。应用结果表明:更新后的数字土壤图显示了更详细的空间分布信息;经野外独立验证点验证,所得土壤图(制图单元为土壤组合-排水等级)精度高出原土壤图约20%。因此,该方法是一种有效的更新传统土壤图的方法,可增加土壤图的空间详细度、提高土壤图的属性精确度。; 关键词传统土壤图土壤-环境关系知识模糊C均值聚类环境因子组合土壤-环境推理模型(SoLIM); Keywords Conventional soil map Knowledge on soil-environment relationships Fuzzy c-means clustering Combinations of environmental factors SoLIM（Soil-Land Inference Model）; 分类号 P934 [天文地球—自然地理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GIS、模糊逻辑和专家知识的土壤制图及其在中国应用前景被引量：53: 4; 作者朱阿兴李宝林杨琳裴韬秦承志张甘霖蔡强国周成虎; 机构中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院南京土壤研究所; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期844-851,共8页; 基金美国农业部和威斯康星大学中国科学院"百人计划"项目国家自然科学基金项目(40101028)中国科学院地理科学与资源研究所知识创新项目(CXIOG-D02-02)支持; 文摘详细的土壤空间与属性的信息已成为环境模型和土地管理的基本参数,传统的以类别多边形和手工编制为基础的传统土壤制图效率低精度也较差。本文基于GIS、模糊逻辑和专家知识,建立了土壤一环境推理模型(SoLIM),通过基于土壤一环境关系模型的土壤相似度模型与对该模型进行赋值的推理技术来编制土壤图,从而克服了传统土壤制图中的简化。通过两个小区的研究表明,与传统土壤制图相比,通过SoLIM得出的土壤信息在空间详细度和属性精确度都有较大的提高,也能够大量减少调查的时问和经费,从而大大提高土壤调查的效率。SoLIM方法在我国推广十分必要且具有一定的条件,但仍需要进一步完善。; 关键词土壤-环境推理模型 GIS 模糊逻辑专家知识土壤制图; Keywords Soil-Land Inference Model （SoLIM） GIS Fuzzy Logic Expert Knowledge Soil mapping; 分类号 P934 [天文地球—自然地理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	应用基于PLSR的土壤-环境模型预测土壤属性	王昌昆潘贤章周睿刘娅李燕丽解宪丽	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2012	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	应用模糊c均值聚类获取土壤制图所需土壤-环境关系知识的方法研究	杨琳朱阿兴李宝林秦承志裴韬刘宝元李润奎蔡强国	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2007	44	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于土壤-环境关系的更新传统土壤图研究	杨琳 Fahmy Sherif Jiao You Hann Sheldon 朱阿兴秦承志徐志刚	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2010	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于GIS、模糊逻辑和专家知识的土壤制图及其在中国应用前景	朱阿兴李宝林杨琳裴韬秦承志张甘霖蔡强国周成虎	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2005	53	在线阅读下载PDF 职称材料