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| 基于主成分和机器学习的土壤有机质含量空间预测建模 | |
| 作者姓名： | 胡贵贵 杨粉莉 杨联安 郑玉蓉 王辉 陈卫军 李亚丽 |
| 作者单位： | 西北大学陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,陕西 西安 710127;西北大学城市与环境学院,陕西 西安 710127;咸阳市农业科学研究院,陕西 咸阳 712000;咸阳市土壤肥料工作站,陕西 咸阳 712000;旬邑县土壤肥料工作站,陕西 旬邑 711300 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;陕西省农业科技攻关计划 |
| 摘 要： | 协同环境变量与机器学习回归模型构建土壤有机质空间预测组合模型对养分精准管理具有重要意义,而多维变量间的信息冗余和相关性会导致模型训练时间过长、预测精度降低等问题.以陕西省咸阳市农耕区为例,选取高程、坡向、坡度、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地形湿度指数、年均降水量、年均气温、归一化植被指数共10个环境变量,在主成分分... |
| 关 键 词： | 土壤有机质 机器学习 核主成分分析 农耕区 咸阳市 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |