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基于Fisher判别分析算法的县域耕地地力等级预测——以河南省辉县市为例

《安徽农业科学》2017年 第25期 | 王海洋 陈杰 韩杏杏 程道全   郑州大学水利与环境学院 河南郑州450001 河南省土壤肥料站 河南郑州450002
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摘 要:[目的]借用机器学习算法——判别分析算法来简化耕地地力评价工作,探索区域尺度上机器学习方法在地力评价应用的新途径。[方法]基于辉县市测土配方施肥财政补贴项目耕地地力评价工作获取的基础数据,依据我国农业部标准《耕地地力调查与质量评价技术规程》(NY/T1634—2008)和该市耕地地力评价实践经验,选取研究区表层土壤质地、土壤剖面特征、地表砾石度、速效钾、有效磷、有机质含量、灌溉保证率、排涝能力、地貌类型、坡度等10个土壤和立地条件因素作为耕地地力水平的判别变量,构建Fisher典则判别函数模型,对5922个评价单元的耕地地力状况进行判断分析和归类分级。[结果]经对判别结果进行统计验证和回代验证,显示预测判别正确率高达91.4%。[结论]在耕地地力评价与分级标准确定的前提下,判别分析算法在区域尺度上对分析耕地地力状况、预测耕地地力等级方面具有独特优势。
【分 类】【农业科学】 > 农业基础科学 > 土壤学 > 土壤肥力(土壤肥沃性)
【关键词】 耕地地力 耕地地力评价 判别分析 典则判别函数
【出 处】 《安徽农业科学》2017年 第25期 199-202页 共5页
【收 录】 中文科技期刊数据库