应用广义回归神经网络进行土壤空间变异研究

编号 zgly0001288658

文献类型 期刊论文

文献题名 应用广义回归神经网络进行土壤空间变异研究

作者 沈掌泉  周斌  孔繁胜  John S.Bailey 

作者单位 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所  浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所  浙江大学计算机科学与技术学院  Department of Agriculture for Northern Ireland  Agricultural and Environmental Science Division  Belfast  UK 杭州310029  浙江大学计算机科学与技术学院  杭州310027  杭州310029  杭州310027 

母体文献 土壤学报 

年卷期 2004年03期

年份 2004 

分类号 S126 

关键词 广义回归神经网络  径向基网络  土壤性质  空间变异  克里格插值法 

文摘内容 对土壤性质空间变异的充分了解,是土壤养分管理和合理施肥的基础。90年代以来,随着发达国家精确农业技术的开展,土壤特性的空间变异和空间插值技术研究得到众多农学家和土壤科学工作者的关注和重视[1,2 ] 。由法国学者Matheron于2 0世纪6 0年代建立起来的地统计学(Geostatistics)方法,已被广泛用于土壤养分空间变异研究的定量分析;它是以区域化变量、随机函数和平稳性假设等概念为基础,以变异函数为核心,以克里格插值为手段,来分析研究自然现象的空间变异问题[3,4 ] 。但克里格插值有三个重要的前提条件:(1)区域变量可表达为与均值有关的结构成分、与空间有关的随机成分和随机噪声三部分