基于交互效应Logistic回归模型的耕地质量评价方法研究
发布时间：2021-08-10 06:16
在以往的耕地质量评价工作和研究中,存在对监测评价指标考虑不周、评价方法滞后、主观性强等问题。文章旨在探寻一种准确、高效的耕地质量评价方法,挖掘耕地质量影响因素间的交互效应,构建基于数据驱动的耕地质量评价指标体系,避免确定指标权重,同时提高评价效率。以从化区耕地为研究对象,使用分层抽样法抽取不同等别的耕地质量样本,共计6 000组,利用关联规则方法寻找数据间的关联关系,得到耕地质量评价指标间可能的交互效应,并结合Logistic回归模型对耕地质量进行评价。结果表明,当关联规则的最小支持度阈值分别设置为0.05、0.03和0.01时,挖掘出关联规则数分别为8、35、78条,涉及到的交互效应个数分别为6、32、75个,结合模型参数分析,其中具有统计学意义的交互效应有5个,分别是:耕地利用方式、表层土壤质地、有效土层厚度对土壤酸碱度的交互效应,地形坡度对土壤有机质的交互效应,灌溉保证率对排水条件的交互效应。将评价指标和指标间的交互效应均纳入Logistic回归模型,该模型能获得92.2%的耕地评价正确率,达到较高的精度等级。关联规则分析与Logistic回归模型相结合,获得影响耕地质量评价指标...
【文章来源】：生态环境学报. 2020,29(12)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
从化区地理位置
图2为模型性能曲线，即纳入不同交互效应个数的模型性能对比图。其赤池信息准则与决定系数的变化情况如图2所示，将关联规则筛选得到的75个耕地质量交互效应逐个加入Logistic模型，在加入前5个交互效应时，R2上升趋势明显，AIC值不断下降，模型拟合度变化明显，在第5个交互效应时，R2超越了0.95，达到了0.998，模型拟合度良好。当加入第6个交互效应时，模型拟合度开始下降，但总体变化不大，此外，拥有5个交互效应的Logistic回归模型，交互效应系数的显著性水平都满足P≤0.05，分别为0.00、0.00、0.00、0.01、0.00，因此得出从化区耕地质量评价指标间交互效应有5个，分别是：表层土壤质地与土壤酸碱度、耕地利用方式与土壤酸碱度、有效土层厚度与土壤酸碱度、地形坡度与土壤有机质含量、排水条件与灌溉保证率之间的交互效应。为验证基于交互效应Logistic模型的适用性与准确性，将未加入交互效应的全局Logistic模型与基于5个交互效应的Logistic模型进行对比，结果见表3。
如图3，对角线上的值是各类别应用基于最优Logistic回归模型方法分类正确的数量占比。各等别划分正确率均达到了95%以上，其中1等耕地和3等耕地划分准确率为100%，而2等地、4等地、5等地和6等地划分正确率分别为97%、98%、97%、99%。从图4a—f可以看出ROC曲线趋势均向左上偏，1、2、3、4、5、6等耕地的AUC值分别为1.00、0.990、1.00、0.998 5、0.998 3、0.999 9。说明包含5个交互效应的Logistic回归模型性能良好，得到的结果精度高。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林算法的耕地质量定级指标体系研究[J]. 林子聪,任向宁,朱阿兴,赵鑫,胡月明. 华南农业大学学报. 2020(04)
[2]基于关联规则的耕地质量评价数据检错方法研究——以广州市为例[J]. 邱小倩,胡月明,朱阿兴,郭玉彬,沈晓文. 中国土地科学. 2020(03)
[3]土壤有机质空间变异性及其驱动因素研究进展[J]. 周一鹏,张雨辰,罗鑫叶,李宾妮,李美佳,张志丹,张晋京. 土壤通报. 2019(06)
[4]基于GA-BP神经网络的玉溪市耕地生态安全评价[J]. 吴利,柳德江. 云南农业大学学报(自然科学). 2019(05)
[5]基于高分遥感的县域耕地质量监测[J]. 彭一平,刘振华,肖北生,胡月明. 江苏农业学报. 2019(04)
[6]基于GIS的皖江流域耕地地力评价研究[J]. 毛雪,孟源思,张东红,王静,马友华. 中国农业资源与区划. 2019(07)
[7]基于二元逻辑斯蒂模型的桐梓河流域土地利用变化及模拟[J]. 田义超,黄远林,白晓永,张强,陶进,张亚丽,谢小魁,王日明. 科学技术与工程. 2019(06)
[8]基于GIS-Logistic耦合模型的广河县土地利用变化及其驱动因素分析[J]. 周晨晴,刘淑英,王平. 甘肃农业大学学报. 2018(03)
[9]基于GA-BP神经网络的珠三角耕地质量评价[J]. 叶云,赵小娟,胡月明. 生态环境学报. 2018(05)
[10]毕节市耕地土壤pH的空间变异特征与影响因素[J]. 王亚男,徐梦洁,代圆凤,符德龙,黄化刚,陈雪,庄舜尧. 土壤. 2018(02)
本文编号：3333633
【文章来源】：生态环境学报. 2020,29(12)北大核心CSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
从化区地理位置
图2为模型性能曲线，即纳入不同交互效应个数的模型性能对比图。其赤池信息准则与决定系数的变化情况如图2所示，将关联规则筛选得到的75个耕地质量交互效应逐个加入Logistic模型，在加入前5个交互效应时，R2上升趋势明显，AIC值不断下降，模型拟合度变化明显，在第5个交互效应时，R2超越了0.95，达到了0.998，模型拟合度良好。当加入第6个交互效应时，模型拟合度开始下降，但总体变化不大，此外，拥有5个交互效应的Logistic回归模型，交互效应系数的显著性水平都满足P≤0.05，分别为0.00、0.00、0.00、0.01、0.00，因此得出从化区耕地质量评价指标间交互效应有5个，分别是：表层土壤质地与土壤酸碱度、耕地利用方式与土壤酸碱度、有效土层厚度与土壤酸碱度、地形坡度与土壤有机质含量、排水条件与灌溉保证率之间的交互效应。为验证基于交互效应Logistic模型的适用性与准确性，将未加入交互效应的全局Logistic模型与基于5个交互效应的Logistic模型进行对比，结果见表3。
如图3，对角线上的值是各类别应用基于最优Logistic回归模型方法分类正确的数量占比。各等别划分正确率均达到了95%以上，其中1等耕地和3等耕地划分准确率为100%，而2等地、4等地、5等地和6等地划分正确率分别为97%、98%、97%、99%。从图4a—f可以看出ROC曲线趋势均向左上偏，1、2、3、4、5、6等耕地的AUC值分别为1.00、0.990、1.00、0.998 5、0.998 3、0.999 9。说明包含5个交互效应的Logistic回归模型性能良好，得到的结果精度高。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林算法的耕地质量定级指标体系研究[J]. 林子聪,任向宁,朱阿兴,赵鑫,胡月明. 华南农业大学学报. 2020(04)
[2]基于关联规则的耕地质量评价数据检错方法研究——以广州市为例[J]. 邱小倩,胡月明,朱阿兴,郭玉彬,沈晓文. 中国土地科学. 2020(03)
[3]土壤有机质空间变异性及其驱动因素研究进展[J]. 周一鹏,张雨辰,罗鑫叶,李宾妮,李美佳,张志丹,张晋京. 土壤通报. 2019(06)
[4]基于GA-BP神经网络的玉溪市耕地生态安全评价[J]. 吴利,柳德江. 云南农业大学学报(自然科学). 2019(05)
[5]基于高分遥感的县域耕地质量监测[J]. 彭一平,刘振华,肖北生,胡月明. 江苏农业学报. 2019(04)
[6]基于GIS的皖江流域耕地地力评价研究[J]. 毛雪,孟源思,张东红,王静,马友华. 中国农业资源与区划. 2019(07)
[7]基于二元逻辑斯蒂模型的桐梓河流域土地利用变化及模拟[J]. 田义超,黄远林,白晓永,张强,陶进,张亚丽,谢小魁,王日明. 科学技术与工程. 2019(06)
[8]基于GIS-Logistic耦合模型的广河县土地利用变化及其驱动因素分析[J]. 周晨晴,刘淑英,王平. 甘肃农业大学学报. 2018(03)
[9]基于GA-BP神经网络的珠三角耕地质量评价[J]. 叶云,赵小娟,胡月明. 生态环境学报. 2018(05)
[10]毕节市耕地土壤pH的空间变异特征与影响因素[J]. 王亚男,徐梦洁,代圆凤,符德龙,黄化刚,陈雪,庄舜尧. 土壤. 2018(02)
本文编号：3333633
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