典型文献
基于景观及微地形特征的丘陵区土壤属性预测
文献摘要：
为探讨小流域尺度丘陵区的高分辨率数字土壤制图方法,通过对景观相分类的探索,配合应用不同尺度的Geomorphons(GM)微地形特征数据构成分类变量组参与高分辨率土壤pH、黏粒含量和阳离子交换量的预测制图,并与传统数字高程模型衍生变量和遥感变量进行组合与比较分析.此外,采用支持向量机、偏最小二乘回归和随机森林3种机器学习模型择优与残差回归克里金复合参与预测模型的构建与评价.结果 表明:景观及多尺度微地形分类变量组的应用分别提高小流域尺度丘陵地貌区pH、黏粒含量和阳离子交换量预测精度的18.8％、8.2％和8.7％.包含植被信息的景观相分类图相比土地利用数据有更高的模型贡献度;5m分辨率的GM微地形分类图相比低分辨率的分类图更适宜高精度的预测制图.黏粒含量使用随机森林复合模型有最高的预测精度,而pH和阳离子交换量则不适宜在随机森林模型的基础上加入残差回归克里金模型.景观-多尺度微地形分类变量、数字高程模型衍生变量和遥感变量三者结合的模型预测表现最佳,表明多元变量在起伏地形区域相比单一数据源能够包含更多的土壤有效信息.由GM数据和地表景观数据组成的景观分类变量组作为主要变量能够解释小流域丘陵区部分土壤属性约40％的空间变异.在同类型土壤预测制图研究中,多分辨率GM及景观分类数据有潜力作为环境变量参与预测模型的构建.
文献关键词：
景观分类;微地形;数字土壤制图;随机森林;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
魏宇宸;赵美芳;朱昌达;张秀秀;潘剑君
作者机构：
南京农业大学资源与环境科学学院,南京210095;南京农业大学实验室与基地处,南京210095
文献出处：
引用格式：
[1]魏宇宸;赵美芳;朱昌达;张秀秀;潘剑君-.基于景观及微地形特征的丘陵区土壤属性预测)[J].应用生态学报,2022(02):467-476
A类：
Geomorphons
B类：
微地形,地形特征,丘陵区,土壤属性,属性预测,小流域,流域尺度,数字土壤制图,制图方法,对景,配合应用,不同尺度,GM,特征数据,分类变量,变量组,黏粒含量,阳离子交换量,数字高程模型,遥感变量,偏最小二乘回归,机器学习模型,择优,回归克里金,构建与评价,高小,丘陵地貌,植被信息,土地利用数据,贡献度,5m,低分辨率,更适宜,复合模型,随机森林模型,克里金模型,多元变量,起伏地形,地形区,一数,数据源,有效信息,景观分类,空间变异,多分辨率,分类数据,环境变量
AB值：
0.284613
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
