土壤質(zhì)地是土壤的重要物理性質(zhì)之一,不同質(zhì)地的土壤,其孔隙度、通透性、熱容量、保蓄性、溫變和耕性等土壤性質(zhì)不相同,影響土壤水分、養(yǎng)分、熱量和空氣的轉(zhuǎn)化,是水文模型、陸面過(guò)程模型和耦合陸面過(guò)程大氣模型的重要輸入變量。重慶市位于我國(guó)內(nèi)陸西南部,地形地貌復(fù)雜,全市約98%的土地為山地和丘陵,土壤質(zhì)地類型具有較強(qiáng)的空間異質(zhì)性。土壤質(zhì)地類型測(cè)定方法主要有兩類,精度最高的是實(shí)驗(yàn)室法,其通過(guò)對(duì)土壤粒徑進(jìn)行檢測(cè),并結(jié)合土壤質(zhì)地劃分標(biāo)準(zhǔn),確定土壤質(zhì)地類型,但這種方法時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本較高,通過(guò)該方法獲取大尺度上的土壤質(zhì)地類型數(shù)據(jù)較為困難。實(shí)際研究中,通常采用的是手測(cè)法,其被認(rèn)為是一種適合于替代實(shí)驗(yàn)室法判定土壤質(zhì)地類型的方法,根據(jù)土壤物理機(jī)械特性（粘結(jié)性和可塑性）的表現(xiàn)程度來(lái)確定土壤質(zhì)地類型,一般可分為粘土、壤土和砂土三種類型。在更大尺度上,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)模型雖然可以進(jìn)行土壤質(zhì)地類型預(yù)測(cè),但其誤差不容忽視,不能很好的滿足相關(guān)研究的需求,尚缺乏適宜在小流域尺度進(jìn)行土壤質(zhì)地空間分布預(yù)測(cè)方法。在成土母質(zhì)和人類活動(dòng)相對(duì)一致的條件下,地形因素顯著影響土壤質(zhì)地的空間分布。為此,基于有限的土壤質(zhì)地樣本,建立地形因素... 

【文章來(lái)源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：122 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

不同參數(shù)下的支持向量機(jī)kappa系數(shù)和總體精度Fig.3-3ThekappastatisticandoverallaccuracyproducedbySVMswithdifferentparameters

圖 3-4 隱層神經(jīng)元數(shù)不同的 ANNs 的 Kappa 系數(shù)和總體精度Fig. 3-4 The kappa statistic and overall accuracy for ANNs with different neuron numbers in thehidden layer圖 3-5 顯示了不同參數(shù)的分類樹(shù)產(chǎn)生的總體精度和 Kappa 系數(shù)，當(dāng)父節(jié)點(diǎn)=100、子節(jié)點(diǎn)=50；父節(jié)點(diǎn)=50、子節(jié)點(diǎn) =25 和父節(jié)點(diǎn)=10、子節(jié)點(diǎn)=5 時(shí)，其 Kappa 系數(shù)分別為 0.31、0.31 和 0.44，總體精度分別為 0.836、0.836 和 0.864，當(dāng)父節(jié)點(diǎn)=10、子節(jié)點(diǎn)=5 時(shí)，分類樹(shù)的 Kappa 系數(shù)和總體精度為 0.44 和 0.864，模型性能更佳。

Fig. 3-4 The kappa statistic and overall accuracy for ANNs with different neuron numbers in thehidden layer圖 3-5 顯示了不同參數(shù)的分類樹(shù)產(chǎn)生的總體精度和 Kappa 系數(shù)，當(dāng)父節(jié)點(diǎn)=100、子節(jié)點(diǎn)=50；父節(jié)點(diǎn)=50、子節(jié)點(diǎn) =25 和父節(jié)點(diǎn)=10、子節(jié)點(diǎn)=5 時(shí)，其 Kappa 系數(shù)分別為 0.31、0.31 和 0.44，總體精度分別為 0.836、0.836 和 0.864，當(dāng)父節(jié)點(diǎn)=10、子節(jié)點(diǎn)=5 時(shí)，分類樹(shù)的 Kappa 系數(shù)和總體精度為 0.44 和 0.864，模型性能更佳。

【參考文獻(xiàn)】：
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