不同输入方式下RBF神经网络对土壤性质空间插值的误差分析

编号 zgly0000568679

文献类型 期刊论文

文献题名 不同输入方式下RBF神经网络对土壤性质空间插值的误差分析

学科分类 220.1040;森林土壤学

作者 李启权  王昌全  岳天祥  李冰  杨娟  史文娇 

作者单位 四川农业大学资源环境学院  中国科学院地理科学与资源研究所  中国科学院研究生院 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2008,45(2)

页码 360-365

年份 2008 

分类号 S153  TP183 

关键词 RBF神经网络  空间插值  土壤性质  输入方式 

文摘内容 土壤是一个时空连续体，受自然和人为因素的影响，具有高度的空间异质性。这种空间异质性体现在土壤的物理、生化信息随空间位置的不同而呈现较大的差异，并且不同土壤性质具有不同程度的空间变异。准确掌握土壤物理、生化信息的空间变异规律，不仅是精准农业中土壤养分管理的基础，对于环境保护和治理也具有十分重要的意义。因此，土壤性质的空间插值技术研究得到了广泛的关注和重视。