RBF神经网络提升土壤有机质空间分布预测精度

本文主要探讨了基于径向基函数(RBF)神经网络的方法在土壤有机质空间变异研究中的应用。土壤有机质是土壤质量的重要组成部分，对于精准农业和环境保护具有重要意义。研究者针对四川眉山地区约40平方千米的土地，选取了80个表层土壤(0-20厘米深度)样点，利用RBF神经网络技术来建立土壤有机质与空间坐标以及邻近样点之间的非线性映射关系。 RBF神经网络是一种特殊的神经网络结构，它能够处理复杂的非线性问题，并且在数据拟合和空间插值方面表现出色。RBF2模型相较于传统的克里格法(OK)和仅依赖于空间坐标的简单神经网络方法(RBF1)，具有更高的插值精度。具体来说，RBF2在样本A和B上的相对预测误差分别减少了9.87%和13.09%，以及1.97%和2.36%，即使在样本数量减少的情况下，误差减小幅度仍然明显，表明其对稀疏数据的处理能力更强。 此外，RBF2产生的插值图能更好地反映出土壤有机质的空间异质性，这对于理解土壤特性在空间上的变化规律至关重要。这表明，结合空间坐标和邻近样点信息的神经网络方法能够更准确、迅速地揭示区域土壤性质的空间分布特征，对于精细化管理和决策支持具有实际价值。 文章使用了中图分类号S153.6+21和TP183，表明研究内容涉及土壤科学与信息技术的交叉领域，同时论文被标注为文献标识码A，表明其学术水平得到了认可。作者李启权、王昌全、岳天祥等人在农业工程学报2010年第1期上发表了这项研究成果，为土壤有机质空间变异的研究提供了新的科学方法和技术支持。