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基于人工智能算法优化采样点密度与分布——以雅鲁藏布江流域中游(林芝段)土壤质量评价为例
1
作者
王浩
黎鹏
+3 位作者
赵保国
韩馨慧
刘晨一
薛萐
《水土保持研究》
北大核心
2025年第6期200-207,共8页
[目的]在充分考虑土壤质量指标空间异质性的前提下,探索如何减少采样点数量,以改进传统土壤质量评价方法,避免因忽视采样点数量与空间分布而影响评估结果准确性,从而实现对土壤质量的科学评估,为农业生产、生态恢复及环境保护提供可靠...
[目的]在充分考虑土壤质量指标空间异质性的前提下,探索如何减少采样点数量,以改进传统土壤质量评价方法,避免因忽视采样点数量与空间分布而影响评估结果准确性,从而实现对土壤质量的科学评估,为农业生产、生态恢复及环境保护提供可靠依据。[方法]依托雅鲁藏布江流域中游(林芝段)土壤资源调查数据库,运用模拟退火算法与人工神经网络模型,对土壤采样点的数量与布局开展优化工作。借助主成分分析确定最小数据集,并依据土壤质量综合指数法开展土壤质量评价。[结果](1)采样点数量从666个减少至312个优化率达53.15%,可显著提高采样效率并降低采样成本。(2)优化前后土壤质量分级表现:Ⅰ级为0.00%和0.32%,Ⅱ级为15.32%和27.56%,Ⅲ级为60.21%和53.53%,Ⅳ级为24.47%和18.59%。优化前后采样点土壤质量分级表现出良好的变异性,且空间相关性增强,实现了在降低成本的同时提高采样方案对空间预测的准确性。[结论]模拟退火算法和人工神经网络相结合显著降低了采样点密度,且增强了样点的空间相关性。实现了在成本可控的前提下,极大地提升土壤属性空间预测的准确性,为更大范围土壤资源的调查与监测工作提供了科学、高效的技术路径,对提高土壤质量评价的效率与准确性起到了显著的推动作用。
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关键词
表土调查
采样点密度优化
土壤质量评价
人工神经网络
模拟退火算法
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职称材料
利用计算机模拟采样确定合理的土壤采样密度(英文)
被引量：
11
2
作者
王宏斌
杨青
+1 位作者
刘志杰
杨成海
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期145-148,共4页
为了解决土壤采样中精度与经济性的平衡问题，利用计算机模拟采样研究了规则网格土壤采样时合理的采样点密度。首先构造了一个数学扩散模型，设置2～4个种子在一个100×100网格（1×1单位）的不同地方，根据扩散模型进行扩散和...
为了解决土壤采样中精度与经济性的平衡问题，利用计算机模拟采样研究了规则网格土壤采样时合理的采样点密度。首先构造了一个数学扩散模型，设置2～4个种子在一个100×100网格（1×1单位）的不同地方，根据扩散模型进行扩散和叠加，生成模拟的土壤属性分布地图，其结果可很好地模拟某些土壤属性的分布。利用计算机按照不同的网格单元尺寸（如3×3，5×5，7×7等）进行采样，之后利用采样值进行IDW插值处理，将数据点恢复到原始的10000个，并把插值结果与原始值进行比较即可得到采样误差。研究结果表明，当采样网格单元尺寸为属性地图输出栅格单元尺寸的11倍和17倍时，相对采样误差分别为10％和15％。合理的采样密度可以根据允许的采样误差及要求的属性地图输出栅格单元尺寸而定。
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关键词
优化
采样
点
密度
计算机模拟
采样
数学扩散模型
采样
误差
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职称材料
题名
基于人工智能算法优化采样点密度与分布——以雅鲁藏布江流域中游(林芝段)土壤质量评价为例
1
作者
王浩
黎鹏
赵保国
韩馨慧
刘晨一
薛萐
机构
西北农林科技大学水土保持研究所/水土保持与荒漠化整治全国重点实验室
中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
出处
《水土保持研究》
北大核心
2025年第6期200-207,共8页
基金
陕西省创新人才推进计划科技创新团队项目(2023-CX-TD-37)。
文摘
[目的]在充分考虑土壤质量指标空间异质性的前提下,探索如何减少采样点数量,以改进传统土壤质量评价方法,避免因忽视采样点数量与空间分布而影响评估结果准确性,从而实现对土壤质量的科学评估,为农业生产、生态恢复及环境保护提供可靠依据。[方法]依托雅鲁藏布江流域中游(林芝段)土壤资源调查数据库,运用模拟退火算法与人工神经网络模型,对土壤采样点的数量与布局开展优化工作。借助主成分分析确定最小数据集,并依据土壤质量综合指数法开展土壤质量评价。[结果](1)采样点数量从666个减少至312个优化率达53.15%,可显著提高采样效率并降低采样成本。(2)优化前后土壤质量分级表现:Ⅰ级为0.00%和0.32%,Ⅱ级为15.32%和27.56%,Ⅲ级为60.21%和53.53%,Ⅳ级为24.47%和18.59%。优化前后采样点土壤质量分级表现出良好的变异性,且空间相关性增强,实现了在降低成本的同时提高采样方案对空间预测的准确性。[结论]模拟退火算法和人工神经网络相结合显著降低了采样点密度,且增强了样点的空间相关性。实现了在成本可控的前提下,极大地提升土壤属性空间预测的准确性,为更大范围土壤资源的调查与监测工作提供了科学、高效的技术路径,对提高土壤质量评价的效率与准确性起到了显著的推动作用。
关键词
表土调查
采样点密度优化
土壤质量评价
人工神经网络
模拟退火算法
Keywords
topsoil survey
sampling point density optimization
soil quality assessment
artificial neural network
simulated annealing algorithm
分类号
S151.9 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
利用计算机模拟采样确定合理的土壤采样密度(英文)
被引量：
11
2
作者
王宏斌
杨青
刘志杰
杨成海
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
USDA-ARS Kika de la Garza Subtropical Agricultural Research Center
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期145-148,共4页
基金
Supportedby863ProgramofChineseMinistryofScience&Technology(2004AA2Z4120)&(2003AA209040,theResearchFundfortheDoctoralProgramofHigherEducation,and2003SpecialResearchFundofNorthwestA&FUniversity
文摘
为了解决土壤采样中精度与经济性的平衡问题，利用计算机模拟采样研究了规则网格土壤采样时合理的采样点密度。首先构造了一个数学扩散模型，设置2～4个种子在一个100×100网格（1×1单位）的不同地方，根据扩散模型进行扩散和叠加，生成模拟的土壤属性分布地图，其结果可很好地模拟某些土壤属性的分布。利用计算机按照不同的网格单元尺寸（如3×3，5×5，7×7等）进行采样，之后利用采样值进行IDW插值处理，将数据点恢复到原始的10000个，并把插值结果与原始值进行比较即可得到采样误差。研究结果表明，当采样网格单元尺寸为属性地图输出栅格单元尺寸的11倍和17倍时，相对采样误差分别为10％和15％。合理的采样密度可以根据允许的采样误差及要求的属性地图输出栅格单元尺寸而定。
关键词
优化
采样
点
密度
计算机模拟
采样
数学扩散模型
采样
误差
Keywords
optimal density of sampling points
computer simulated sampling
mathematical diffusion model
sampling error
分类号
S151.95 [农业科学—土壤学]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能算法优化采样点密度与分布——以雅鲁藏布江流域中游(林芝段)土壤质量评价为例
王浩
黎鹏
赵保国
韩馨慧
刘晨一
薛萐
《水土保持研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
利用计算机模拟采样确定合理的土壤采样密度(英文)
王宏斌
杨青
刘志杰
杨成海
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
11
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职称材料
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