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数字土壤质地制图方法比较——以黑河张掖地区为例


作者


摘要

土壤质地类型是陆面过程模型、水文模型和大气模型的重要输入参数。在黑河流域中游地区选取一研究区,利用200个实测土壤剖面样点资料及13类环境因子组合,分别根据基于支持向量机、决策树和模糊逻辑的理论方法进行土壤质地预测制图。结果表明:支持向量机方法对训练点和验证点的测试精度都偏低,分别为90%和55%;基于决策树方法对训练点的验证精度最高,达到98%,但其对验证点的预测准确率为57%;基于模糊逻辑方法的综合评价精度最好,对验证点的预测精度达到64%,对训练样点的验证精度为74%。从制图结构来说,支持向量机方法弱化了类型环境因子的预测性能,减小了连续环境因子分布的空间差异性,生成的土壤质地图结构相对简单,精度偏低;基于决策树方法对未知环境因子组合预测具有不确定性,生成土壤图斑块相对破碎;模糊逻辑方法可弥补决策树方法的一些不足,生成的土壤质地图既较好地保留了斑块结构的完整性,也较好描述了土壤类型与典型环境因子之间的相关性。因此针对研究区数据特点,采用基于决策树和模糊逻辑相结合的土壤制图方法更有优势。


关键词

  • Decision Tree
  • Fuzzy logic
  • Heihe River Basin
  • Soil texture mapping
  • Support vector machine
  • 黑河流域
  • 决策树
  • 模糊逻辑
  • 土壤质地制图
  • 支持向量机

引用方式

刘超, 卢玲, 胡晓利. 数字土壤质地制图方法比较——以黑河张掖地区为例. 遥感技术与应用, 2011, (02):177-185

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