【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽理工大学测绘学院,土壤与农业可持续发展国家重点实验室（中国科学院南京土壤研究所）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41501226);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2015A034);土壤与农业可持续发展国家重点实验室开发基金项目(Y412201431)资助
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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
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