發(fā)布時(shí)間：2021-12-30 08:28

　　以安徽省為研究區(qū)域,將Boruta算法用于特征篩選,選擇最優(yōu)變量組合輸入支持向量回歸（SVR）模型,經(jīng)參數(shù)優(yōu)化和核函數(shù)對(duì)比后,選擇最優(yōu)的SVR預(yù)測模型進(jìn)行土壤pH值空間分布制圖。結(jié)果表明:1)使用Boruta算法篩選后的特征變量建模優(yōu)于全部變量建模;特征變量重要性分析表明,年均降水（MAP）是影響安徽省土壤pH值的最重要因素,多尺度山谷平坦指數(shù)（MrVBF）、多尺度山脊平坦指數(shù)（MrRTF）和年均溫（MAT）等特征變量均對(duì)土壤pH值有較重要的影響。2)選擇徑向基函數(shù)（RBF）作為核函數(shù)建立SVR模型進(jìn)行土壤pH值預(yù)測最為合理;參數(shù)C=1,γ=0.125時(shí),SVR模型精度最高,可以解釋土壤pH值變異的74%,驗(yàn)證集R²為0.62。3)土壤pH值預(yù)測制圖結(jié)果表明,安徽省土壤pH值空間分布呈由北至南逐漸降低的趨勢,符合"南酸北堿"特征,且預(yù)測制圖的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與樣本點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本一致。將Boruta算法與SVR模型結(jié)合可以提高土壤pH值的預(yù)測制圖精度,且模型的泛化能力較強(qiáng)。 

【文章來源】：地理與地理信息科學(xué). 2019,35(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖３安徽省土壤ｐＨ值空間分布預(yù)測結(jié)果Ｆｉｇ．３ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｐＨｉｎＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅ

圖４ＳＶＲ模型預(yù)測散點(diǎn)圖Ｆｉｇ．４ＳｃａｔｔｅｒｐｌｏｔｏｆｐｒｅｄｉｃｔｅｄｐＨｂｙＳＶＲｍｏｄｅｌ由安徽省不同地形區(qū)域內(nèi)土壤ｐＨ值的預(yù)測誤

采樣點(diǎn)土壤pH值空間分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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