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杨宁

作品数:2 被引量:13H指数:2
供职机构:浙江大学更多>>
发文基金:浙江省科技厅新苗人才计划国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇农业科学

主题

  • 2篇土壤
  • 1篇地形
  • 1篇树算法
  • 1篇土壤肥力
  • 1篇土壤质量
  • 1篇决策树
  • 1篇决策树算法
  • 1篇互信息
  • 1篇肥力
  • 1篇茶园
  • 1篇茶园土壤

机构

  • 2篇浙江大学
  • 2篇南京信息工程...
  • 1篇西南大学

作者

  • 2篇王珂
  • 2篇杨宁
  • 2篇林芬芳
  • 2篇郑辛煜
  • 1篇杨超
  • 1篇严世光
  • 1篇许红卫

传媒

  • 2篇应用生态学报

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
互信息理论结合决策树算法的土壤质量预测被引量:2
2012年
在充分利用土壤类型、土地利用方式、岩性类型、地形、道路、工业类型等影响土壤质量主要因素,准确获取区域土壤质量的空间分布特征的基础上,采用互信息理论对13个辅助变量(岩性类型、土地利用方式、土壤类型、到城镇的距离、到道路的距离、到工业用地的距离、到河流的距离、相对高程、坡度、坡向、平向曲率、纵向曲率和切线曲率)进行筛选,然后通过决策树See5.0预测研究区土壤质量.结果表明:影响研究区土壤质量的主要因素包括土壤类型、土地利用方式、岩性类型、到城镇的距离、到水域的距离、相对高程、到道路的距离和到工业用地的距离;以互信息理论选取的因子为预测变量的决策树模型精度明显优于以全部因子为预测变量的决策树模型,在前者的决策树模型中,无论是决策树还是决策规则,分类预测精度均达到80%以上.互信息理论结合决策树的方法在充分利用连续型和字符型数据的基础上,不仅精简了一般决策树算法的输入参数,而且能有效地预测和评价区域土壤质量等级.
林芬芳王珂杨宁严世光郑辛煜
关键词:土壤质量决策树互信息
基于环境辅助变量的拔山茶园土壤肥力空间预测被引量:11
2010年
以地形因子、植被覆盖度等为辅助变量,利用回归克里格法预测低山丘陵区茶园土壤肥力,分析了富阳市拔山茶园土壤肥力的空间变异规律.结果表明:相对高程、平/纵向曲率等结构性因素是引起研究区土壤肥力空间变异的主要原因,研究区土壤肥力沿海拔高度呈垂直变化,随着海拔高度的降低土壤肥力水平也逐渐降低;拔山茶园土壤肥力总体较高,肥力较低的区域面积仅占研究区总面积的5%.回归克里格法所得土壤肥力的预测精度明显高于普通克里格,其平均预测误差和预测均方根误差分别为0.028和0.108.该方法能充分反映环境变量对土壤肥力的影响,提高土壤肥力的空间预测精度,可为茶园的精准管理提供依据.
邱乐丰杨超林芬芳杨宁郑辛煜许红卫王珂
关键词:茶园土壤肥力地形
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