【摘 要】
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[目的]借用机器学习算法——判别分析算法来简化耕地地力评价工作，探索区域尺度上机器学习方法在地力评价应用的新途径。[方法]基于辉县市测土配方施肥财政补贴项目耕地地力评
【机 构】
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郑州大学水利与环境学院,河南省土壤肥料站
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[目的]借用机器学习算法——判别分析算法来简化耕地地力评价工作，探索区域尺度上机器学习方法在地力评价应用的新途径。[方法]基于辉县市测土配方施肥财政补贴项目耕地地力评价工作获取的基础数据，依据我国农业部标准《耕地地力调查与质量评价技术规程》（NY／T1634—2008）和该市耕地地力评价实践经验，选取研究区表层土壤质地、土壤剖面特征、地表砾石度、速效钾、有效磷、有机质含量、灌溉保证率、排涝能力、地貌类型、坡度等10个土壤和立地条件因素作为耕地地力水平的判别变量，构建Fisher典则判别函数模型，对5922
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