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요약정보
基于多源环境变量的渭-库绿洲土壤颗粒含量预测研究 / Prediction of Soil Particle Content in Wei-Ku Oasis Based on Multi-source Environmental Variables
Resource Type
Academic Journal
Authors
顾永昇
;
丁建丽
;
韩礼敬
;
李科
;
周倩
;
GU Yongsheng
;
DING Jianli
;
HAN Lijing
;
LI Ke
;
ZHOU Qian
Source
土壤 / Soils
. 55(2):426-432
Subject
土壤颗粒
高光谱
环境变量
机器学习
Language
Chinese
ISSN
0253-9829
Online Access
Find it @ DONGA
초록
本文以渭干河-库车河绿洲(简称渭-库绿洲)土壤颗粒为研究对象,采集了绿洲内 50 个典型表层(0~10 cm)土壤样本,通过相关软件,提取到遥感指数变量、地形和气候等环境变量,经过相关性分析确定环境变量和预测目标间的关系,使用 R 语言构建了预测土壤颗粒含量的随机森林(random forest,RF)模型和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型.研究结果表明:XGBoost模型的预测结果整体好于RF模型,其中相关系数介于 0.39~0.78;土壤pH、高程及衍生变量、光谱变换变量均是两个模型预测土壤颗粒含量的重要因子;将模型预测结果、实测数据和世界土壤数据库(HWSD)中的 3 种土壤颗粒数据作对比分析,结果表现出模型预测数据的误差小于HWSD与实测数据的误差.综上所述,通过筛选环境变量建立的XGBoost模型,是预测渭-库绿洲土壤颗粒含量的有效方法.
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