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周紫燕,黄魏,许伟,傅佩红,望陈运.基于随机森林算法的原始土壤图更新研究[J].华中农业大学学报,2019,38(3):53-59
基于随机森林算法的原始土壤图更新研究
Updating traditional soil maps based on random forest algorithm
投稿时间:2018-07-12  
DOI:
中文关键词:  土壤类型  环境因子  光谱信息  随机森林算法  特征选择  制图精度
英文关键词:soil type  environmental factors  spectrum information  random forest algorithm  feature selection  mapping accuracy
基金项目:国家自然科学基金项目(41877001);国家重点研发计划项目 (2017YFD0202000)
作者单位E-mail
周紫燕 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070 audreyccc@webmail.hzau.edu.cn 
黄魏 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070 ccan@mail.hzau.edu.cn 
许伟 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070  
傅佩红 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070  
望陈运 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070  
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中文摘要:
      以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。
英文摘要:
      The random forest algorithm (RF) combined with multi-source environmental variables was used to decompose the traditional soil maps of the Qinshui River Basin in Huajiahe Town,Hong’an County,Huanggang City,Hubei Province.The composite soil maps mixed with various soil types were refined,new boundaries were drawn inside the soil polygons to represent a single soil type,and the updated soil map was verified by 373 field sampling points.Results showed that the updated soil map improved its drawing accuracy from 63% to 76%,showing more detailed spatial details and spatial variation information,indicating that using the random forest algorithm to digitally map the traditional soil is feasible and reliable.
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