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不同插值方法对成分数据空间预测结果的影响——以土壤连续分类模糊隶属度值为例
被引量：
6
1
作者
檀满枝
密术晓
+1 位作者
李开丽
陈杰
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期998-1003,共6页
地球科学中成分数据(compositional data)非常普通,其在进行空间插值时必须满足4个条件:每一位置各组分之和为常数,每一组分为非负,插值结果无偏最优。本文以土壤连续分类模糊隶属度值为例,数据经对数正态变换、非对称对数比转换、对称...
地球科学中成分数据(compositional data)非常普通,其在进行空间插值时必须满足4个条件:每一位置各组分之和为常数,每一组分为非负,插值结果无偏最优。本文以土壤连续分类模糊隶属度值为例,数据经对数正态变换、非对称对数比转换、对称对数比转换后进行普通克里格插值结果和成分克里格插值(compositional kriging)结果进行比较。结果表明,对原始数据和经对数正态变换后数据进行插值,每一位置预测结果隶属度之和不能满足常数1。经非对称对数比转换后,插值结果虽然满足各个位置组分之和为1,但是预测结果精度较低,且预测结果空间分布连续性不明显。数据经对称对数比转换后插值结果和成分克里格插值结果,都能满足成分数据空间插值的4个条件,但二者各有优势。相比较而言,对称对数比转换方法得到的预测结果更能体现土壤空间连续渐变特征,而成分克里格插值结果能保证隶属度本身是最优无偏估计。
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关键词
成分数据:
对称对数比转换
非
对称对数比转换
成分克里格
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职称材料
模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用
被引量：
16
2
作者
檀满枝
陈杰
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期571-577,共7页
基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳...
基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。
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关键词
模糊逻辑
模糊C-均值算法
对称对数比转换
土壤空间预测制图
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职称材料
题名
不同插值方法对成分数据空间预测结果的影响——以土壤连续分类模糊隶属度值为例
被引量：
6
1
作者
檀满枝
密术晓
李开丽
陈杰
机构
土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)
中国科学院研究生院
郑州大学水利与环境学院
出处
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期998-1003,共6页
基金
中国科学院南京土壤研究所创新前沿项目(ISSASIP0716)
国家自然科学基金项目(40701070和40571065)资助
文摘
地球科学中成分数据(compositional data)非常普通,其在进行空间插值时必须满足4个条件:每一位置各组分之和为常数,每一组分为非负,插值结果无偏最优。本文以土壤连续分类模糊隶属度值为例,数据经对数正态变换、非对称对数比转换、对称对数比转换后进行普通克里格插值结果和成分克里格插值(compositional kriging)结果进行比较。结果表明,对原始数据和经对数正态变换后数据进行插值,每一位置预测结果隶属度之和不能满足常数1。经非对称对数比转换后,插值结果虽然满足各个位置组分之和为1,但是预测结果精度较低,且预测结果空间分布连续性不明显。数据经对称对数比转换后插值结果和成分克里格插值结果,都能满足成分数据空间插值的4个条件,但二者各有优势。相比较而言,对称对数比转换方法得到的预测结果更能体现土壤空间连续渐变特征,而成分克里格插值结果能保证隶属度本身是最优无偏估计。
关键词
成分数据:
对称对数比转换
非
对称对数比转换
成分克里格
Keywords
Compositional data, Asymmetry Logratio transform, Symmetry Logratio transform, Compositional kriging
分类号
S159.9 [农业科学—土壤学]
O159 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用
被引量：
16
2
作者
檀满枝
陈杰
机构
土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)
中国科学院研究生院
郑州大学自然资源与生态环境研究所
出处
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期571-577,共7页
基金
国家自然科学基金项目(40571065
40701070)
中国科学院南京土壤研究所创新前沿项目(ISSASIP0716)资助
文摘
基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。
关键词
模糊逻辑
模糊C-均值算法
对称对数比转换
土壤空间预测制图
Keywords
Fuzzy logic
Fuzzy c-means algorithm
Modified symmetry Log-ratio transform
Predictive soil mapping
分类号
S159.9 [农业科学—土壤学]
O159 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同插值方法对成分数据空间预测结果的影响——以土壤连续分类模糊隶属度值为例
檀满枝
密术晓
李开丽
陈杰
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2009
6
在线阅读
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职称材料
2
模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用
檀满枝
陈杰
《土壤学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
16
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