热门
土壤图更新中基于土壤类型面积分级的训练样点选择方法?
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 刘雪琦1; 朱阿兴1; 杨琳1; 缪亚敏1; 曾灿英1 |
| 发表日期 | 2016 |
| 关键词 | 训练样点 数据挖掘模型 传统土壤图更新 土壤—环境关系 |
| 摘要 | 基于数据挖掘模型的土壤图更新是一项重要的研究。数据挖掘模型构建中训练样点的质量不仅决定其对研究区土壤-环境关系表达的充分程度,而且会对推理制图的结果产生至关重要的影响。本文提出一种基于土壤类型面积分级的典型训练样点选择方法,即依据土壤面积对土壤类型分级,并按照等级之间的比例关系基于典型点选择训练样点。将方法应用于更新美国威斯康星州Raffelson流域的传统土壤图,并与另外两种训练样点选择方法对比,以验证该方法的有效性。结果表明,500次重复实验中,本研究方法与另外两种训练样点选择方法相比,能够更新传统土壤图的比例分别为79.5%、71.8%和63.6%,而且其推理制图结果更符合研究区土壤分布的特征。本研究所提方法是一种有效的训练样点选择方法。 |
| 出处 | 土壤学报
 |
| 页 | 1-16 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/44440]  |
| 专题 | 生态系统网络观测与模拟院重点实验室_生态网络实验室 |
| 作者单位 | 1.南京师范大学地理科学学院 2.资源与环境信息系统国家重点实验室(中国科学院地理科学与资源研究所) |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘雪琦,朱阿兴,杨琳,等. 土壤图更新中基于土壤类型面积分级的训练样点选择方法?. 2016. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。