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1.
土壤质量数字制图方法浅论   总被引:3,自引:3,他引:6  
潘贤章  史学正 《土壤》2002,34(3):138-140,148
本文简要论述了土壤质量数字制图的一般过程及其与传统土壤制图的异同,并依据土壤制图原理确定数字制图的几个重要参数,同时简述了数字制图对野外土壤调查的要求以及对传统图件的处理。  相似文献
2.
采样点图在直观展示已采集样点分布同时,也为确定补充采样点的位置提供了参考。制图时,通常以采样点编码在地图图面标识各个采样点,但由于受空间地理位置影响,采样点标识常呈无序排列,当地图中采样点密度及地图幅面较大时,读图时难以查找目标采样点。为实现制图后的采样点标识呈有序排列,构建了“土壤专题图中采样点位标识模型(Soil Sampling Point Labeling Model for Thematic Soil Maps:SAMPLA)”,该模型主要有读图视区划分模型;土壤采样点位归属读图视区判定模型;土壤采样点顺序标识模型等3个子模型组成。基于ArcGIS 10.0,采用C#语言进行计算机编程,实现了SAMPLA。用1︰50 000国家标准分幅和县级地图的土壤采样点对模型进行验证,验证结果表明,模型可适用于不同类型分幅地图、不同比例尺,有助于实现规范化、批量化制图,提高了读图效率;但是读图视区划分方案对标识结果有一定影响;其他行业专业领域,如环境科学、水科学、地质科学等在制作类似于土壤采样点的点位图层时也可采用此模型。  相似文献
3.
土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一,对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性,该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点,其中选取54个样本作为训练集,24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2 多光谱传感器(Multi-Spectral Instrument,MSI)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据提取3类指数(红边光谱指数、植被指数和地形指数),经过极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法筛选有效特征变量,构建了关于土壤电导率(Electrical Conductivity,EC)的随机森林(Random Forest,RF)、极限学习机(Extra Learning Machine,ELM)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)预测模型,并选择最优模型绘制了艾比湖湿地盐渍化分布图。结果表明:优选的红边光谱指数基本能够预测EC的空间变化;红边光谱指数与植被指数组合建模效果总体上优于其与地形指数的组合,3类指数组合的建模取得了较为理想的预测精度,其中RF模型表现最优(验证集R2=0.83,RMSE=4.81 dS/m,RPD=3.11);在整个研究区内,中部和东部地区土壤盐渍化程度尤为严重。因此,XGBoost所筛选出的环境因子结合机器学习算法可以实现干旱区土壤盐渍化的监测。  相似文献
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