基于BP神经网络与Kriging结合的土壤有机质空间分布模拟——以福建省华安县为例

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[目的]提高县域尺度耕地土壤有机质空间插值精度。[方法]基于福建省漳州市华安县215个土壤有机质野外采样数据,将样地土壤类型、土地利用方式两种定性因素转化为虚拟变量,结合土壤质地、海拔高度、坡度等定量因素,构建了BP神经网络与克里金插值(Kriging)相结合的非线性拟合法(BP_OK),并与回归克里金插值法(RK)、普通克里金插值法(OK)进行对比。[结果]利用30个验证样点计算BP_OK、RK、OK法的均方根误差分别为3.55、3.73、4.92 g·kg~(-1),相关系数分别为0.72、0.
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