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| 不同输入方式下RBF神经网络对土壤性质空间插值的误差分析 | |
| 引用本文： | 李启权,王昌全,岳天祥,李冰,杨娟,史文娇.不同输入方式下RBF神经网络对土壤性质空间插值的误差分析[J].土壤学报,2008,45(2):360-365. |
| 作者姓名： | 李启权 王昌全 岳天祥 李冰 杨娟 史文娇 |
| 作者单位： | 1. 四川农业大学资源环境学院,四川雅安,625014;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京,100039 2. 四川农业大学资源环境学院,四川雅安,625014 3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101 4. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京,100039 |
| 基金项目： | 教育部重点项目 , 四川省教育厅资助项目 |
| 摘 要： | 土壤是一个时空连续体,受自然和人为因素的影响,具有高度的空间异质性1]。这种空间异质性体现在土壤的物理、生化信息随空间位置的不同而呈现较大的差异,并且不同土壤性质具有不同程度的空间变异。准确掌握土壤物理、生化信息的空间变异规律,不仅是精准农业中土壤养分管理的基础,对于环境保护和治理也具有十分重要的意义。因此,土壤性质的空间插值技术研究得到了广泛的关注和重视2~4]。目前应用于土壤性质空间插值的方法主要包括基于几何学意义的移动平均法5]、反比距离加权法6,7]、样条函数法8]、趋势面分析法9,10]以及基于统计学意义的克里格(Kriging)插值法11~13]等。用基于几何学意义的 |
| 关 键 词： | RBF神经网络 空间插值 土壤性质 输入方式 |
| 收稿时间： | 2006/12/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2006年12月25 |
ERROR ANALYSIS OF SOIL PROPERTY SPATIAL INTERPOLATION WITH RBF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK WITH DIFFERENT INPUT METHODS |
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| Li Qiquan,Wang Changquan,Yue Tianxiang,Li Bing,Yang Juan and Shi Wenjiao.ERROR ANALYSIS OF SOIL PROPERTY SPATIAL INTERPOLATION WITH RBF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK WITH DIFFERENT INPUT METHODS[J].Acta Pedologica Sinica,2008,45(2):360-365. | |
| Authors: | Li Qiquan Wang Changquan Yue Tianxiang Li Bing Yang Juan and Shi Wenjiao |
| Institution: | 2,3(1 College of Resources and Environment,Sichuan Agricultural University,Yaan,Sichuan 625014,China)(2 Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,CAS,Beijing 100101,China)(3 Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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