基于遥感影像和决策树算法的土壤制图

摘要：

传统土壤信息获取方法已经无法完全满足当前各领域对土壤数据的需求,如何结合新的技术提高土壤普查效率,获取高精度土壤图成为了现阶段的研究重点.本研究综合利用高分二号遥感影像提取的遥感光谱指数以及DEM数据提取的地形因子,通过决策树算法进行数据挖掘,获取各土壤类型的土壤-环境规则,然后利用SoLIM结合土壤-环境规则进行推理制图,获得研究区的土壤类型分布图.结果表明,预测土壤图总体精度为88％,高于传统土壤图的精度72％,且在三种不同的采样方式(均匀采样、横截面采样和主观采样)下土壤预测精度分别为89％、88％、86％,均高于传统土壤图.这说明,预测土壤图比传统土壤图更能反映土壤类型空间差异,且预测土壤图在表达土壤类型整体空间分布信息的同时也可捕捉到土壤类型与地貌类型的耦合关系.

关键词：环境因子、遥感影像、决策树、数据挖掘、土壤-环境推理模型(SoLIM)

所属期刊栏目：50

分类号：S159(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金项目41171174;国家重点研发计划项目2017YFD0202000

在线出版日期：2019-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-14