基于SVM及RF算法的土壤全碳全氮建模方法对比研究

来源 :青海师范大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:donglaoshi_imnu
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土壤全碳全氮是衡量土壤肥力状况的重要指标,主要来源于动植物、微生物残体及根系分泌物等,是维持陆地生态系统碳平衡与碳循环系统的主要因子。在不同地理环境和地形地貌上,土壤全碳全氮因素和空间分布也有所不同。本文以黑河源区土壤为研究对象,借助数字地形分析方法、地理信息系统及计算机技术,应用机器学习方法系统地探讨了植被因子、土壤因子及地形因子对研究区主要土壤类型、主要植被类型及不同海拔范围土壤全碳全氮的影响。将支持向量机(SVM)和随机森林(RF)应用到土壤全碳全氮预测分析中,并比较两种方法的预测精度。得到以下结论:(1)RF适用于整个黑河源区土壤全碳全氮预测;土壤容重是影响土壤全氮全碳建模的主要因子。(2)SVM适用于不同海拔范围土壤全氮预测及3757~4257 m海拔范围内土壤全碳预测,RF适用于其余海拔范围土壤全碳预测;在2757~3757 m海拔范围内,土壤容重是影响土壤全碳全氮最主要的影响因子,在3757~4257 m海拔范围内,TVI是影响土壤全氮建模的主要因子,Slope是影响土壤全碳建模的主要因子。(3)SVM适用于灌丛土壤全氮预测,RF适用于其他土壤全碳全氮预测;土壤容重是影响灌丛、草甸土壤全碳全氮建模的主要因子,降雨是影响草原土壤全碳全氮建模的主要因子。(4)除黑毡土外,RF适用于其他土壤类型全氮预测,SVM适用于其他土壤类型全碳预测;土壤容重是影响草毡土与黑毡土土壤全碳全氮的主要因子,NDVI是影响灰褐土全氮建模的主要因子;电导率是影响全碳建模的主要因子,Slope是影响冷钙土土壤全碳建模的主要因子,TVI是影响全氮建模的主要因子。
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