尽管地统计学方法被证明是一种易操作且结果较为---的数字土壤制图的方法,但其要求数据满足地统计学相关假设,给实际应用带来一定困难。此外,插值过程需要利用预测变量的空间自相关性,而地学现象的复杂性和性使得一个地区的模型很难直接应用到其他地区。
机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法,提取土壤属性与环境变量之间的关系用来预测土壤属性的空间分布。与前两种方法相比,机器学习模型可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题,且对数据分布没有要求,因此被越来越多地应用于数字制图领域。常用的机器学习模型包括人工神经网络(artifi---lneuralnetworks,土壤调查,ann)分类与回归树(classificationandregressiontree,土壤调查外业调查采样合作队伍,cart)随机森林(randomforest,rf)等。2机器学习模型
摸清“土壤家底” 守好三秦“粮袋子”
陕西三普试点侧记
2022年,陕西省第三次土壤普查(以下简称“土壤三普”)试点工作在神木、大荔等6个市县区如期展开。对于与土地打了---交道的农业人来说,既急迫又期待,急迫在短的时间内“摸清土壤家底”,落实“亩均论英雄”是一项艰巨的任务;期待通过土壤三普,能解决好高强度的土地开发与土地利用保护问题,保障好三秦父老吃饭问题。200多天的接力奋进和---探索,6个试点市县的5058个表层样点、152个剖面样点校核、调查和采样,3个市县的881个盐碱地专项表层样点校核、调查和采样100%顺利完成。“亮眼”的背后,是陕西土壤人团结奋斗,苦干实干的结果,土壤调查外业调查采样调查队伍,更是牢记---,不断---求索,摸索陕西省土壤三普经验的真实写照。
知识模型是基于地理相似性原理的土壤—景观推理模型。一般首先将土壤与环境条件关系的知识表达为隶属度函数,土壤调查外业调查采样调查第三方,然后根据多个因子的隶属度函数来综合评价某点的土壤属于某种土壤类型的隶属度值,因此某点的土壤可与多个土壤类型具有隶属度(相似度),根据这些隶属度可确定该点的土壤的类型和属性,隶属度的利用可以使土壤空间变化的连续性得到较好的体现。即利用样点与待推测点之间的地理相似性来刻画单个样点对待推测点的代表程度,然后将代表程度作为---参与推测待推测点的土壤目标变量的值。同时,这些代表程度还体现了样点对推测区域的推理能力,代表性高则表示现有样点能较好测待推测点的地理变量值,代表性低则说明现有样点对待推测点的推测的具有较高的不确定性,利用代表程度度量的推测不确定性可有效指示推测结果的精度。3知识模型
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