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土壤圖更新中基于土壤類型面積分級的訓(xùn)練樣點選擇方法

發(fā)布時間:2018-03-25 03:08

  本文選題:訓(xùn)練樣點 切入點:數(shù)據(jù)挖掘模型 出處:《土壤學(xué)報》2017年01期


【摘要】:基于數(shù)據(jù)挖掘模型的土壤圖更新是一項重要的研究。數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建中訓(xùn)練樣點的質(zhì)量不僅決定其對研究區(qū)土壤-環(huán)境關(guān)系表達(dá)的充分程度,而且會對推理制圖的結(jié)果產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。本文提出一種基于土壤類型面積分級的典型訓(xùn)練樣點選擇方法,即依據(jù)土壤面積對土壤類型分級,并按照等級之間的比例關(guān)系基于典型點選擇訓(xùn)練樣點。將方法應(yīng)用于更新美國威斯康星州Raffelson流域的傳統(tǒng)土壤圖,并與另外兩種訓(xùn)練樣點選擇方法對比,以驗證該方法的有效性。結(jié)果表明,500次重復(fù)實驗中,本研究方法與另外兩種訓(xùn)練樣點選擇方法相比,能夠更新傳統(tǒng)土壤圖的比例分別為79.5%、71.8%和63.6%,而且其推理制圖結(jié)果更符合研究區(qū)土壤分布的特征。本研究所提方法是一種有效的訓(xùn)練樣點選擇方法。
[Abstract]:The updating of soil map based on data mining model is an important research. The quality of training sample points in data mining model construction not only determines the sufficient degree of expression of soil-environment relationship in the study area. In this paper, a typical training point selection method based on soil type area classification is proposed, which is based on soil area classification. The method is applied to update the traditional soil map of Raffelson watershed in Wisconsin, and compared with the other two training sample selection methods. In order to verify the effectiveness of this method, the results show that the proposed method is compared with the other two training sample selection methods in 500 repeated experiments. The proportions of the traditional soil maps were 71.8% and 63.6%, respectively, and the inferential mapping results were more consistent with the characteristics of soil distribution in the study area. The method proposed in this study is an effective training sample selection method.
【作者單位】: 南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室(中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所);虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室(南京師范大學(xué))江蘇省地理環(huán)境演化國家重點實驗室培育建設(shè)點江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;Department
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(41431177;41471178) 江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項目(14KJA170001) 江蘇省高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(KYLX15_0715) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃973項目(2015CB954102) 千人計劃資助~~
【分類號】:S159

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本文編號:1661252

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