[发明专利]基于随机森林—普通克里格法的土壤有机碳含量预测方法

权利要求书

1.基于随机森林—普通克里格法的土壤有机碳含量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、对土壤样品有机碳进行测定；

步骤S2、对环境因子进行提取并筛选与土壤有机碳相关的环境因子；

步骤S3、基于随机森林—普通克里格模型和相关环境因子对土壤有机碳含量的空间分布进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体实现方式为：布设样地，采集样地土壤样品及对应地理坐标，采用重铬酸钾—外加热法测定土壤有机碳含量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体实现步骤如下：

步骤S21、基于遥感数据和气候基础数据，提取与土壤有机碳有关的环境因子，包括地形因子、植被因子、气候因子；

步骤S22、为减少随机森林模型的袋外误差OOB error对土壤有机碳的的预测精度造成影响，通过逐个剔除环境因子后的OOB error的增减性来判断该环境因子是否保留，若OOBerror增加则保留该环境因子，反之则剔除。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S21中，所述地形因子包括海拔、坡度；所述植被因子包括归一化植被指数、绿色归一化植被指数、土壤可调整植被指数、修正型土壤调整植被指数、冠层结构不敏感植被指数、三角植被指数；所述气候因子包括年均降雨量、年均气温。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体实现步骤如下：

步骤S31、对所有土壤采样数据划分为建模样本集和检验样本集；

步骤S32、基于建模样本集数据，采用随机森林模型模拟土壤有机碳与环境因子间的数学关系，并制作空间预测分布图；

步骤S33、根据土壤有机碳含量实测值及随机森林模型预测值得到样点的残差值，对土壤有机碳含量的残差值进行普通克里格插值；

步骤S34、将基于随机森林模型的土壤有机碳含量预测值与基于普通格里格法的残差估计值进行空间加运算；

步骤S35、基于检验样本集的各样点环境因子数据，采用随机森林—普通克里格模型预测土壤有机碳，并与实测土壤有机碳进行比较，确定基于随机森林—普通克里格模型预测土壤有机碳的有效性；

步骤S36、针对非采样区的环境因子，采用随机森林—普通克里格方法，对土壤采样所在的研究区域进行土壤有机碳空间分布预测。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S32中，土壤有机碳与环境因子间的数学关系如下：

式中：为基于随机森林模型的土壤有机碳含量在空间上第i个点的预测值；a₁,a₂,…,a_n为环境因子；f为土壤有机碳含量与环境因子间的数学关系。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S33中，土壤有机碳含量实测值及随机森林模型预测值得到样点的残差值公式及对土壤有机碳含量的残差值进行普通克里格插值公式分别如式(2)、(3)所示：

式中：r(x_i)为土壤有机碳含量在空间上第i个点的残差值；C(x_i)为土壤有机碳含量在空间上第i个点的实测值；为基于普通克里格模型的土壤有机碳含量在空间上第i个点的残差估计值；n为已知实测点的数量；w_i为空间上第i个点的权重值；

结合式(2)、(3)，得到所述步骤S34中，基于随机森林模型的土壤有机碳含量预测值与基于普通格里格法的残差估计值进行空间加运算的公式如下：

式中，为基于随机森林—普通克里格法的土壤有机碳含量在空间上第i个点的预测值。