应用随机森林模式识别的土壤肥力评价

发布时间：2023-12-02 07:26

　　针对目前以线性函数描述指标因子评价土壤肥力量级时,因权重分配会受到数据噪声影响,以及在肥力量级划分的过程中存在较大主观性的问题,基于机器学习模式构建了一种土壤肥力的自动化评测系统.应用随机森林模式识别理论,通过深入挖掘土壤养分与土壤肥力之间的非线性映射关系获取学习能力,以分类树为基元,将土壤养分指标以叶节点输入,以肥力量级从根节点输出,建立了土壤肥力质量评测模型.然后基于现有的土壤质量分级标准,生成3 000组训练样本对模型进行训练,最后将训练好的模型对试区64个土壤样点进行预测分析.实验结果表明,试区土壤化学肥力量级分属Ⅱ至Ⅴ级,以Ⅲ和Ⅳ级分布占优,与实际情况相符,证明所建立的土壤肥力自动评测系统能够实现区域土壤的自动化评测,且分类精度高、过程客观.

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【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 研究区概况
    1.2 土壤样品制备
    1.3 随机森林算法
    1.4 应用随机森林算法的土壤肥力评价流程
    1.5 数据处理
2 结果与分析
    2.1 土壤养分指标丰缺度评价
    2.2 土壤养分指标相关性分析
    2.3 应用随机森林的土壤肥力评价
        2.3.1 随机森林模型的参数设置
        2.3.2 模型验证
3 讨论
4 结论



本文编号：3869196