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土壤图更新中基于土壤类型面积分级的训练样点选择方法
刘雪琦1; 朱阿兴1; 杨琳2; 缪亚敏1; 曾灿英1
2017
Source Publication土壤学报
ISSN0564-3929
Volume54Issue:1Pages:36
Abstract基于数据挖掘模型的土壤图更新是一项重要的研究。数据挖掘模型构建中训练样点的质量不仅决定其对研究区土壤-环境关系表达的充分程度,而且会对推理制图的结果产生至关重要的影响。本文提出一种基于土壤类型面积分级的典型训练样点选择方法,即依据土壤面积对土壤类型分级,并按照等级之间的比例关系基于典型点选择训练样点。将方法应用于更新美国威斯康星州Raffelson流域的传统土壤图,并与另外两种训练样点选择方法对比,以验证该方法的有效性。结果表明,500次重复实验中,本研究方法与另外两种训练样点选择方法相比,能够更新传统土壤图的比例分别为79.5%、71.8%和63.6%,而且其推理制图结果更符合研究区土壤分布的特征。本研究所提方法是一种有效的训练样点选择方法。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/104980
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.南京师范大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
刘雪琦,朱阿兴,杨琳,等. 土壤图更新中基于土壤类型面积分级的训练样点选择方法[J]. 土壤学报,2017,54(1):36.
APA 刘雪琦,朱阿兴,杨琳,缪亚敏,&曾灿英.(2017).土壤图更新中基于土壤类型面积分级的训练样点选择方法.土壤学报,54(1),36.
MLA 刘雪琦,et al."土壤图更新中基于土壤类型面积分级的训练样点选择方法".土壤学报 54.1(2017):36.
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