基于遥感影像和决策树算法的土壤制图   总被引：1，自引：0，他引：1  

韩浩武  许伟  黄魏  陈荣  周紫燕 《土壤通报》2019,(1):8-14

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。  相似文献   

基于多时相遥感影像和随机森林算法的土壤制图     

陈荣  韩浩武  傅佩红  杨雨菲  黄魏 《土壤》2021,53(5):1087-1094

获取准确的土壤-环境关系是数字土壤制图的关键,目前遥感影像已作为环境因子应用于土壤-环境知识的建立过程,但单幅遥感影像所包含的光谱信息差异难以将不同土壤类型区分开来。因此本文提出了一种基于多时相遥感影像的土壤制图方法：选取红安县滠水河流域为研究区,以母质类型图、等高线数据和多时相哨兵二号遥感影像为基础,提取与土壤形成有关的环境因子,通过随机森林算法获取土壤-环境关系,预测研究区各土壤类型的空间分布并成图,利用野外实地分层采样点验证推理图的精度。结果表明：推理土壤图总体分类精度高达86%,与原始土壤图对比,各土壤类型的空间分布具有一定相似性,展现了更为详细的空间细节信息,该研究成果可为更新土壤图工作提供新方法。  相似文献