注其它机器学习方法分类回归树卷积神经网络模型。次因素母质随机森林地理加权回归克里格径向基函数神经网络等其它机器学习方法5盆地地貌周高(山地或高原)中部低(平原或丘陵)的盆状地形主因素气候植被土地利用地形
环境变量复杂,研究区域地形地貌复杂随机森林地理加权回归克里格,备选其它机器学习方法如径向基函数神经网络分类回归树。环境变量少,第三次土壤调查内业第三方队伍,---因素确定(如平原和地势和缓区的土壤盐碱性)随机森林地理加权回归模型;研究区域平稳普通克里格模型;模型选用原则
数字土壤属性制图包括个环节样点数据的获取环境变量的生成制图模型或方法的建立土壤制图结果的产生及验证。样点数据的获取各种环境变量涉及的指标在“4制图数据准备及要求”中已有介绍,本节从制图流程做说明。1土壤属性制图6土壤属与专题图制图要求同3。3特殊区域的制图综合同2。2县级---成果图逐级汇总
其中,环境变量的多种地形要素,可通过数字高程模型(dem)栅格数据,第三次土壤调查外业调查采样公司,在gis软件相应功能模块中提取高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形湿度指数等分别作为一个环境变量数据参与相关模型的分析。其它非遥感影像数据也均可在gis软件中进行栅格数据的制作和转换。利用遥感图像处理软件处理遥感影像,包括图幅镶嵌计算,终提取植被指数数据。gis软件可以完成样点数据(目标变量)和大部分环境变量栅格数据的制备;源自遥感影像的环境变量数据,需要采用遥感图像处理软件,全部数据终统一到模型制图的gis软件数据格式。1数据制备1数据制备
通过两种方法从土壤图中提取隐含的土壤与环境关系,主要用于一是在土壤分布范围内构建环境协变量的频率分布曲线,第三次土壤调查合作第三方,以此来代表土壤与环境关系;二是基于已有土壤图提取训练样点,第三次土壤调查,然后使用统计或机器学习算法归纳出样点所代表的土壤与环境关系。7已有土壤图数据处理与知识提取在平原或地形平缓的地区,也可以通过温度植旱指数(tvdi),得到土壤湿度变化指数(hci)作为环境变量,获取hci与土壤质地等土壤属性相关性。
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