【摘 要】
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土壤与其发生环境密切相关。如何利用土壤属性准确地推测环境要素的信息,是法庭土壤学的重要研究问题。本文以我国东部4省2市(北京、天津、河北、山东、安徽和江苏)为研究区,基于746个土壤表层样本的理化性质和光谱数据构建特征,使用人工神经网络和随机森林两种机器学习模型对海拔高度、年均温、年均降雨量和地表温度四个关键环境要素进行预测,并对两种模型的预测准确度进行了对比分析。结果显示:两个模型对四个目标环境
【机 构】
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中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室,江苏南京210008;中国科学院大学,北京100049;中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室,江苏南京210008
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土壤与其发生环境密切相关。如何利用土壤属性准确地推测环境要素的信息,是法庭土壤学的重要研究问题。本文以我国东部4省2市(北京、天津、河北、山东、安徽和江苏)为研究区,基于746个土壤表层样本的理化性质和光谱数据构建特征,使用人工神经网络和随机森林两种机器学习模型对海拔高度、年均温、年均降雨量和地表温度四个关键环境要素进行预测,并对两种模型的预测准确度进行了对比分析。结果显示:两个模型对四个目标环境变量的预测准确度R~2在0.39～0.61之间;与神经网络模型相比,随机森林模型能够解释的环境变量的空间
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