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基于路网的土壤采样布局优化——模拟退火神经网络算法 总被引：7，自引：0，他引：7
以湖北省钟祥市东部的土壤有机质为研究对象,通过地形分析提取坡度、沿平面曲率、沿剖面曲率、地形湿度指数、汇流动力指数、沉积物运移指数等地形因子,在道路周边设置13种采样尺度,运用模拟退火算法对各样点的空间布局分别进行优化,以获取基于路网的土壤采样优化布局.在此基础上,对地形因子和优化后样点的有机质建立多元线性回归模型,同时建立基于神经网络的多层感知机模型,并用此模型精度与多元线性回归模型精度进行对比.结果表明:利用道路网制定土壤采样方案是可行的,优化后的采样点布局能够准确获取土壤景观知识,并且优于原始样点的精度.本研究利用道路空间分布格局、历史样点、数字高程数据等可利用资源设计采样方案,为降低采样成本、提高采样效率、展现有机质空间分布格局提供了有效手段与理论依据. 相似文献
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