[1]江叶枫,郭熙,叶英聪,等.省域尺度土壤有机质空间分布的神经网络法预测[J].江苏农业学报,2017,(04):828-835.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.04.016]
 JIANG Ye-feng,GUO Xi,YE Ying-cong,et al.Prediction of spatial distribution of soil organic matter at provincial scale with neural network[J].,2017,(04):828-835.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.04.016]
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省域尺度土壤有机质空间分布的神经网络法预测()
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江苏农业学报[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年04期
页码:
828-835
栏目:
耕作栽培·资源环境
出版日期:
2017-08-30

文章信息/Info

Title:
Prediction of spatial distribution of soil organic matter at provincial scale with neural network
作者:
江叶枫12郭熙12叶英聪1孙凯1饶磊1
(1.江西农业大学国土资源与环境学院/江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室,江西南昌330045;2.南方粮油作物协同创新中心,湖南长沙410000)
Author(s):
JIANG Ye-feng12GUO Xi12YE Ying-cong1SUN Kai1RAO Lei1
(1.College of Land Resource and Environment, Jiangxi Agricultural University/Key laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology, Nanchang 330045, China;2.Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops in China, Changsha 410000, China)
关键词:
土壤有机质预测BP神经网络模型RBF神经网络模型普通克里金法省域尺度空间插值精度
Keywords:
soil organic matterback propagation neural network modelradial basis function neural network modelordinary Krigingprovincial scalespatial interplotationprecision
分类号:
S153.6
DOI:
doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.04.016
文献标志码:
A
摘要:
土壤有机质空间分布预测方法研究对指导省域尺度下土壤有机质空间插值模型选取和精度优化具有重要意义。以江西省为例,利用BP神经网络模型与普通克里金结合的方法(BPNN-OK)、RBF神经网络模型与普通克里金结合的方法(RBFNN-OK)以及普通克里金法(OK)3种方法,预测省域尺度下耕地表层(0~20 cm)土壤有机质的空间分布。16 109个土壤样点随机分成12 887个建模样点,3 222个测试样点。结果表明:在省域尺度下,BPNN-OK法、RBFNN-OK法较OK法在土壤有机质空间预测精度上有较大提升,三者的预测精度为BPNN-OK>RBFNN-OK>OK。BPNN-OK法对土壤有机质预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差较OK法分别降低2866%、3071%、3476%,RBFNN-OK法较OK法分别降低2776%、2974%、3371%。在省域尺度下,神经网络模型与普通克里金结合的方法能很好地捕捉土壤有机质的复杂空间变异关系。研究结果可指导江西省土壤有机质空间插值模型选取。
Abstract:
Soil organic matter (SOM) is one of the most important indicators of soil quality. Accurate spatial information about SOM at provincial scale is critical for farmland use and soil environmental protection. In this study, BP neural network combined with ordinary Kriging (BPNN-OK), RBF neural network combined with ordinary Kriging (RBFNN-OK), and ordinary Kriging (OK) were adopted to predict the spatial distribution of SOM in Jiangxi province. It has great significance for the model selection of spatial interplotation and precision optimization of SOM. 16 109 soil samples were collected and randomly divided into two groups, as modeling samples (12 887) and validation samples (3 222). Three methods generated similar SOM maps. The prediction precision followed the order of BPNN-OK>RBFNN-OK>OK. The root mean square errors(RMSE), the mean absolute errors(MAE) and the mean relative errors(MRE) of BPNN-OK were 28.66%, 30.71% and 34.76%, smaller than those of OK, and the RMSE, MAE and MRE of RBFNN-OK were 27.76%, 29.74% and 33.71%, smaller than those of OK. It is indicated that the neural network model combined with ordinary Kriging could capture the complex spatial variation of SOM in provincial scale. This method provides a useful tool for the accurate prediction of soil properties in Jiangxi province.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2016-12-30 基金项目:国家自然科学基金项目(41361049);江西省自然科学基金项目(20122BAB204012);江西省赣鄱英才“555”领军人才项目(201295) 作者简介:江叶枫(1994-),男,江西余干人,硕士研究生,主要从事土壤环境与系统模拟研究。(E-mail)jiangyf0308@163.com 通讯作者:郭熙,(E-mail)xig435@163.com
更新日期/Last Update: 2017-09-01