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土壤质地是影响土壤性质的最重要属性之一，土壤粒径是众多土壤、水文、生态系统和环境评估等大型陆表过程模型中的关键参数。在大尺度范围内，提高其空间预测精度有助于更好的理解土壤物理、水文、生态和环境等过程机制。系统比较五种机器学习模型结合土壤粒径原始数据及三种对数比转换数据在土壤粒径插值和土壤质地分类中精度验证、空间制图和不确定性分析等方面的表现，可为基于机器学习模型和偏态分布数据在大尺度土壤粒径空间预...
基于空间插值数据支持下新疆伊犁地区草地类型判别与分类研究
空间插值 决策树分类法 草地自动判别
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2018/2/9
在遥感和地理信息系统技术支持下,我国草地类型学研究有新的进展。本研究在伊犁地区草地群落高度、盖度、地上生物量、地下生物量、草地表层土壤容重、土壤全碳、土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷等空间分布数据的基础上,通过对不同草地类型不同指标的特征值分析,研究确定各草地类型不同指标的阀值范围,采用决策树分类法,实现新疆伊犁地区草地类型自动判别。研究结果表明,利用伊犁地区不同草地类型在群落高度、盖度、地上生物量...