典型文献
基于随机森林的耕地质量评价智能模型及其应用研究
文献摘要：
为了更精确地表达耕地质量的系统性、非线性、差异性等特点,本研究旨在探索一种新的智能化耕地质量评价方法,提高耕地质量评价精度.以襄州区为研究区域,从地形地貌、土壤条件、社会经济、生态安全4个方面构建耕地质量综合评价指标体系,选用熵权法(EW)、后向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)三种模型进行训练,比较三种模型的评价精度,并分析襄州区2018年耕地质量等级分布规律.结果表明:(1)襄州区耕地质量整体较好,以二、三等级为主,累积面积占比达到54.63％,呈现出明显的地域分异规律,高质量耕地主要分布在中北部,低质量耕地主要聚集在南部,且各乡镇耕地质量等级分布也具有明显差异;(2)耕地质量RF评价模型能够较为精确地模拟指标之间的复杂关系,科学定量分析各指标对耕地质量的贡献;(3)耕地质量平均指数比较,RF>BPNN>EW,RF与BPNN的评价结果具有相似的空间分布,且均与EW的差异较为显著;(4)相比于BPNN和EW,RF具有更高的数据挖掘能力和训练精度,其评价结果最为理想,决定系数R2为0.8145,MAE为0.009,MSE为0.012,RF能有效运用于耕地质量评价研究.本研究丰富和完善了县域尺度耕地质量评价指标体系及方法,为襄州区耕地资源数量、质量、生态"三位一体"的管护提供理论依据,同时为其他类似地区耕地质量评价提供借鉴与参考.
文献关键词：
耕地质量;随机森林;智能模型;襄州区
中图分类号：
作者姓名：
王丽;周勇;李晴;徐涛;左岍;吴正祥;刘婧仪
作者机构：
华中师范大学城市与环境科学学院/地理过程分析与模拟湖北省重点实验室/华中师范大学土地科学研究中心,武汉,430079
文献出处：
引用格式：
[1]王丽;周勇;李晴;徐涛;左岍;吴正祥;刘婧仪-.基于随机森林的耕地质量评价智能模型及其应用研究)[J].土壤学报,2022(05):1279-1292
A类：
B类：
智能模型,质量评价方法,评价精度,襄州区,地形地貌,土壤条件,生态安全,质量综合评价,综合评价指标体系,EW,后向传播神经网络,BPNN,RF,耕地质量等级,等级分,三等,比达,地域分异规律,地主,中北部,低质量,各乡镇,复杂关系,指数比较,决定系数,MAE,MSE,有效运用,质量评价研究,县域尺度,耕地质量评价指标,质量评价指标体系,耕地资源,管护,似地
AB值：
0.218208
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