基于随机森林算法的耕地质量定级指标体系研究

发布时间：2021-01-10 05:46

　　【目的】分析研究区域内的耕地质量差异,优化耕地利用与布局,为耕地保护提供参考依据。【方法】以青海省共和县、都兰县和乌兰县的耕地为研究对象,根据历史及现有文献收集耕地质量的影响因素,采用随机森林算法和相关性分析筛选定级指标并确认权重,通过加权求和法计算定级指数并划分级别,得到定级结果。与常用的特尔菲法定级成果进行比较分析。【结果】随机森林算法得到的变量重要性（I）范围在0.03～11.94,相关性分析结果显示,大部分影响因素间相关性不显著,有8个为显著相关,综合I值和相关性分析结果将30个影响因素收敛为4个纬度下的14个定级指标,其中影响研究区域耕地质量的主要因素为生态系统脆弱性、生长季平均降水和年总太阳辐射量,权重分别为0.11、0.10和0.09,随机森林算法评价结果与实际情况相符。【结论】与常用的特尔菲法比较,随机森林算法稳定性更好,级别指数变幅区间更小,更有利于构建省级空间尺度的耕地级别可比序列。 

【文章来源】：华南农业大学学报. 2020,41(04)北大核心

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

研究区域2种方法的定级结果及空间分布图

从对样带的定级结果(图4)可知，随机森林算法和特尔菲法的定级结果空间变化趋势基本一致的趋同性强，对同一地块的级别高低判断基本一致，都能够较好地体现出耕地级别的空间变异性。另外，随机森林算法更加稳定，级别变化程度小，更有利于构建省级空间尺度的耕地级别可比序列。图4 随机森林算法和特尔菲法对2条样带定级结果的对比

图3 研究区域2条样带位置图在西北-东南样带第220 km处，随机森林算法的定级结果与特尔菲法比较相似。该位置地形平整，土壤质地为壤土，有效土层厚度大于1 m，土壤有机质含量较高，但生长季降水及温度条件较差，距离共和县城区较远，区位条件较差。表明尽管随机森林算法比特尔菲法的定级指标数量较少，但定级结果由于权重的大小调整，未影响定级结果的准确性，随机森林算法能够有效地表现研究区域耕地级别的空间变异性。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2968175