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,第三次土壤调查外业调查采样合作第三方,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,第三次土壤调查外业调查采样合作队伍,ann)分类与回归树(classificationandregressiontree,cart)随机森林(randomforest,rf)等。2机器学习模型
(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),第三次土壤调查,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
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,可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题,包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。
模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值,利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的---性,要求对样点的---性进行检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系;需要具有较好的空间代表性,除机器学习模型外,其它模型制图区域通常不宜过大。
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