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,土壤普查,研究区域地形地貌复杂随机森林地理加权回归克里格,土壤普查方案,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,---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
(a)哑变量方法是应用比较普遍的类别变量处理方式。赋值方法如下对n+1个土地利用方式,定义n个哑变量(x8x8……,x8n),以哑变量组合表示土地利用方式。土地利用方式也是影响土壤养分分布的重要因素。但土地利用方式为类别变量,不能直接用于回归分析,可采用两种方法为其赋值引入回归方程。5土地利用变量的表征与数据处理
土壤三普工作是时隔40年来一次重要的国情国力调查,这四十年恰是我国农业快速发展时期,工业化和城市化迅猛发展改变了土壤资源的利用方式、规模和强度,土壤数量、及生态功能均发生了深刻变化,土壤普查队伍,相关数据已不能反映当前农用地土壤实况,要落实藏粮于地、藏粮于技战略,守住耕地红线,需要摸清耕地状况。在第三次国土调查已摸清耕地数量的基础上,迫切需要开展土壤三普工作,实施耕地的“体检”。土壤三普主要是查明土壤类型及分布规律,查清土壤资源数量和等的重要方法,普查结果可为土壤的科学分类、规划利用、改良培肥、保护管理等提供科学支撑,为经济、社会、生态政策的制定提供决策依据。
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