發(fā)布時間：2018-08-03 11:33

【摘要】：不同的采樣數(shù)量以及空間插值方法會對土壤屬性預(yù)測精度產(chǎn)生影響。本文以安徽省淮北平原典型旱作農(nóng)業(yè)區(qū)蒙城縣為例,采用隨機(jī)抽樣的方法,從550個土壤樣點中隨機(jī)抽取50個樣點作為驗證樣本,之后抽取500、400、300、200和100五個樣本子集,采用普通克里格法、反距離權(quán)重插值法、局部多項式插值法和徑向基函數(shù)插值4種空間插值方法,解析研究區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)空間變異,并利用獨立驗證和交叉驗證方法比較不同樣本數(shù)量和插值方法的預(yù)測精度的差異。發(fā)現(xiàn)不同采樣數(shù)量對區(qū)域內(nèi)土壤屬性預(yù)測精度會產(chǎn)生較大影響,在淮北平原縣域尺度上,以數(shù)字土壤屬性制圖為目的的土壤采樣中,200個樣點是比較合理的采樣數(shù)量。不同插值方法對預(yù)測精度影響不顯著,從交叉驗證與獨立驗證的結(jié)果均表明,普通克里格法最優(yōu),局部多項式插值法和徑向基函數(shù)插值法次之,反距離權(quán)重插值法的結(jié)果最差。
[Abstract]:Different sampling amount and spatial interpolation method will affect the precision of soil attribute prediction. In this paper, the typical arid farming area of Huaibei Plain in Anhui Province is taken as an example. The random sampling method is used to select 50 samples from 550 soil samples as validation samples, and then 500400300200 and 1005 subsets of samples are selected. The spatial variation of soil organic matter in the study area was analyzed by four spatial interpolation methods: ordinary Kriging method, inverse distance weight interpolation method, local polynomial interpolation method and radial basis function interpolation method. The difference of prediction accuracy between different sample size and interpolation method is compared by independent verification and cross validation. It is found that the precision of soil attribute prediction is greatly affected by different sampling quantities. In the county scale of Huaibei Plain, 200 samples are more reasonable in soil sampling for the purpose of digital soil attribute mapping. The results of cross-validation and independent verification show that the common Kriging method is the best, the local polynomial interpolation method and the radial basis function interpolation method are the second, and the inverse distance weight interpolation method is the worst.
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;安徽理工大學(xué)測繪學(xué)院;武漢市規(guī)劃研究院;中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院;
【基金】：國家級大學(xué)生創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新訓(xùn)練計劃(201510361114) 安徽省高校自然科學(xué)研究項目(KJ2015A034)資助
【分類號】：S151.9

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本文編號：2161615