基于空间模拟退火算法的最优土壤采样尺度选择研究

Soils(2021)

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摘要
以研究区0.5 km×0.5 km(尺度a)网格的7050个样点为基础,分别得到1 km×1 km网格的1757个样点(尺度b),2 km×2 km网格的444个样点(尺度c),4 km×4 km网格的110个样点(尺度d),以土壤有机质(SOM)为目标属性,运用模拟退火算法对4种采样尺度的土壤样点进行优化选择,确定区域土壤调查的最优采样尺度.研究发现,通过模拟退火算法优化选择后,尺度a、b、c、d的最优样点数量分别为956、751、283和95个,优选的样点在空间上均匀分布.随着采样尺度的减小,采样点数量呈倍数增长,但对土壤属性的预测精度并没有相应比例的增加,且随着样点数量的增加,土壤属性预测精度的增加量逐渐减小.从样点数量与土壤属性预测精度综合来看,2 km×2 km的采样尺度是最优的土壤采样尺度.
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