期刊文献+
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
淮北平原土壤高光谱特征及有机质含量预测 预览
1
作者 陆龙妹 张平 +2 位作者 卢宏亮 刘斌 赵明松 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期374-380,共7页
以安徽省淮北平原的蒙城县为研究区,采集131个表层土壤(0~20cm)样品。采用Cary 5000分光光度计测定土壤光谱反射率,分析该地区典型土壤类型的光谱特征,利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机质光谱预测模型。首先比较不同光谱变换对土壤... 以安徽省淮北平原的蒙城县为研究区,采集131个表层土壤(0~20cm)样品。采用Cary 5000分光光度计测定土壤光谱反射率,分析该地区典型土壤类型的光谱特征,利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机质光谱预测模型。首先比较不同光谱变换对土壤有机质含量光谱预测建模的影响;其次根据光谱相似性对土壤样品进行分类,比较不同土壤类型和不同光谱分类的有机质光谱预测精度。结果表明:①不同土壤有机质含量和不同土壤类型光谱曲线在整体波段范围内趋势基本一致;有机质含量与光谱反射率呈显著负相关;有机质含量越低,曲线特征差异明显,可能是受其他因素的影响;②土壤光谱反射率经倒数的对数处理后,有机质光谱建模的决定系数和相对分析误差均有所提高,均方根误差降低,模型预测效果较优;③按照光谱相似性分类后建立的有机质光谱预测模型,比按土壤类型建立的光谱预测模型精度明显提高。 展开更多
关键词 土壤高光谱特征 光谱相似性分类 土壤类型 偏最小二乘回归 淮北平原
在线阅读 免费下载
基于地理加权回归的地形平缓区土壤有机质空间建模 预览
2
作者 赵明松 刘斌 +2 位作者 卢宏亮 李德成 张甘霖 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第20期102-110,共9页
气候变化效应评估、土壤固碳潜力和肥力管理等,迫切需要详尽的土壤有机质(soil organic matter,SOM)空间分布信息。该文以江苏省第二次土壤普查的1519个典型土壤剖面的表层(0~20 cm)SOM含量为例,选择1217个样本为建模集,302个为验证集,... 气候变化效应评估、土壤固碳潜力和肥力管理等,迫切需要详尽的土壤有机质(soil organic matter,SOM)空间分布信息。该文以江苏省第二次土壤普查的1519个典型土壤剖面的表层(0~20 cm)SOM含量为例,选择1217个样本为建模集,302个为验证集,选取年均温度、年均降雨、物理性黏粒和土壤pH值等因子进行SOM的地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)建模。从建模集中分别随机抽取100%(1217个)、80%(973个)、60%(730个)、40%(486个),20%(243个)的样点,对比不同样点数量下GWR和传统全局回归模型的精度差异,并选择最优模型进行SOM空间预测制图。结果表明:1)江苏省SOM含量在不同空间尺度上存在极显著的空间自相关性。不同样点数量的建模集的全局自相关性和局部空间自相关聚类图结果相似。全局Moran’s I值介于0.25~0.61(P<0.001)。SOM含量空间分布以空间聚集特征为主,“高-高”聚集区主要分布在苏中和苏南地区,“低-低”聚集区主要分布在苏北地区。2)GWR建模结果均优于传统的全局回归建模,其残差在不同的空间尺度上均不存在空间自相关性。不同建模集的GWR的R2 adj较全局建模均提高0.15~0.20,其AIC和RSS均比全局模型有大幅降低,为56.08~360.19和17.40~76.67。不同建模样本数量的GWR模型对SOM的解释能力差异较小。3)建模样点数量(除建模样本n=243)对GWR预测制图结果的精度影响不大,RMSE介于5.56~5.75 g/kg之间,MAE介于3.87~4.05 g/kg之间,R2介于0.52~0.48之间,均优于全部建模样点的普通克里格插值验证结果。该研究可为样点数较少的省级尺度地区SOM空间建模与制图提供借鉴。 展开更多
关键词 土壤 有机质 模型 地理加权回归 数字土壤制图 地形平缓区 江苏省
在线阅读 下载PDF
基于ANN_CA模型的安徽省淮北市土地利用变化模拟 预览
3
作者 刘斌 卢宏亮 《黑龙江工程学院学报》 CAS 2019年第3期35-39,45共6页
以安徽省淮北市为研究区,选取2005年、2010年、2015年土地利用数据,基于GIS、GeoSOS for ArcGIS平台,探究2005-2015两个时段土地利用变化及转化方向,并使用ANN_CA模型对研究区2015年的土地利用空间布局进行模拟。结果表明:1)淮北市土地... 以安徽省淮北市为研究区,选取2005年、2010年、2015年土地利用数据,基于GIS、GeoSOS for ArcGIS平台,探究2005-2015两个时段土地利用变化及转化方向,并使用ANN_CA模型对研究区2015年的土地利用空间布局进行模拟。结果表明:1)淮北市土地利用以耕地为主,占研究区61%。2005-2010,耕地转变为建设用地面积为29.68km^2;水域流出量为3.14km^2,转向建设用地;水域流入量为5.21km^2,来自耕地。其他土地利用类型转化不明显。2010-2015,耕地转变为建设用地面积为45.33km^2,草地向耕地和林地转移14.22km^2、10.47km^2。水域转为耕地和建设用地面积为10.76km^2、8.36km^2。2)运用ANN_CA模型进行模拟,模拟结果总体精度为78.46%,满足预期目标。 展开更多
关键词 土地利用 ANN_CA模型 地理模拟优化系统
在线阅读 下载PDF
基于Boruta-支持向量回归的安徽省土壤pH值预测制图 预览
4
作者 卢宏亮 赵明松 +2 位作者 刘斌 张平 陆龙妹 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期66-72,共7页
以安徽省为研究区域,将Boruta算法用于特征筛选,选择最优变量组合输入支持向量回归(SVR)模型,经参数优化和核函数对比后,选择最优的SVR预测模型进行土壤pH值空间分布制图。结果表明:1)使用Boruta算法筛选后的特征变量建模优于全部变量建... 以安徽省为研究区域,将Boruta算法用于特征筛选,选择最优变量组合输入支持向量回归(SVR)模型,经参数优化和核函数对比后,选择最优的SVR预测模型进行土壤pH值空间分布制图。结果表明:1)使用Boruta算法筛选后的特征变量建模优于全部变量建模;特征变量重要性分析表明,年均降水(MAP)是影响安徽省土壤pH值的最重要因素,多尺度山谷平坦指数(MrVBF)、多尺度山脊平坦指数(MrRTF)和年均温(MAT)等特征变量均对土壤pH值有较重要的影响。2)选择径向基函数(RBF)作为核函数建立SVR模型进行土壤pH值预测最为合理;参数C=1,γ=0.125时,SVR模型精度最高,可以解释土壤pH值变异的74%,验证集R^2为0.62。3)土壤pH值预测制图结果表明,安徽省土壤pH值空间分布呈由北至南逐渐降低的趋势,符合“南酸北碱”特征,且预测制图的统计结果与样本点的统计结果基本一致。将Boruta算法与SVR模型结合可以提高土壤pH值的预测制图精度,且模型的泛化能力较强。 展开更多
关键词 土壤pH值预测 Boruta算法 核函数 支持向量机回归 安徽省
在线阅读 免费下载
基于随机森林模型的安徽省土壤属性空间分布预测 预览
5
作者 卢宏亮 赵明松 +2 位作者 刘斌 张平 陆龙妹 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期602-608,共7页
为探讨随机森林(random forest, RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与... 为探讨随机森林(random forest, RF)模型对土壤属性空间预测的精度,本文以安徽省为例,收集140个土壤样本,利用GIS和RS技术,获取相关的地形因子、遥感植被指数及气候数据,利用RF模型分析土壤有机碳(SOC)含量、土壤容重和土壤黏粒含量与地形因子、遥感植被指数及气候数据之间的关系,并进行空间分布预测。研究结果表明:①RF建模预测中,当节点分裂次数(mtry)值为1,决策树数量(ntree)值分别为100、1 000和100时,获得的SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量RF模型最优;②高程、归一化植被指数(NDVI),地貌、多尺度山谷平坦指数(MrVBF)和土壤类型是SOC含量的重要预测因子;地貌、年均降水量(MAP)、MrVBF、高程和土壤类型是土壤容重的重要预测因子;高程、MAP、MrVBF和平面曲率是土壤黏粒含量的重要预测因子;③RF模型可以较好地进行土壤属性空间预测,多源环境变量组合可以分别解释SOC含量、土壤容重和土壤黏粒含量的26%、23%和22%;同时RF模型对于土壤类型和地貌等类型变量的处理具有一定优势。研究表明,在大尺度研究区域内,利用RF模型进行土壤属性空间预测有一定的意义。 展开更多
关键词 土壤属性预测 随机森林模型 环境变量 安徽省
在线阅读 免费下载
1985〜2015年淮北市土地利用变化特征及其预测研究
6
作者 刘斌 赵明松 +2 位作者 卢宏亮 张平 陆龙妹 《土壤通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期807-814,共8页
以1985、1995、2005、2015年4期遥感影像为基础,应用RS.GIS技术和景观生态学方法,分析了淮北市1985-2015年土地利用景观格局变化,并采用ANN-CA模型预测2025年淮北市土地利用数据。结果表明:1)淮北市土地利用类型以耕地为主,耕地面积占60... 以1985、1995、2005、2015年4期遥感影像为基础,应用RS.GIS技术和景观生态学方法,分析了淮北市1985-2015年土地利用景观格局变化,并采用ANN-CA模型预测2025年淮北市土地利用数据。结果表明:1)淮北市土地利用类型以耕地为主,耕地面积占60%以上,建设用地次之;近30年,建设用地和林地面积呈增加趋势,耕地、水域和草地呈减小趋势;2005~2015年土地利用结构和景观格局变化显著,各类土地利用面积变化速率加快。2)1985~2015年土地利用类型的转移主要为耕地向建设用地转变、水域向耕地和建设用地转变。3)1985~2015年淮北市土地利用破碎化程度不断升高,景观格局趋向复杂化,景观异质性增强。4)2015~2025年,林地面积将保持不变,耕地、草地、水域面积减少,建设用地面积不断增加。 展开更多
关键词 土地利用 景观格局 城市化 煤矿城市 ANN-CA模型
虚拟校园的三维建模方法 预览
7
作者 杨洋 刘斌 《科技创新与生产力》 2018年第8期39-41,共3页
介绍了国内外虚拟校园三维建模常用软件及三维建模的几种方法,阐述了CGA规则建模的几种常见函数,并以校园宿舍楼为例,用CityEngine软件进行建模,结合建模应用,讨论了CityEngine建模软件的优劣势。
关键词 三维建模 CityEngine软件 虚拟校园
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈