[发明专利]一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法有效

专利信息
申请号: 201410161504.1 申请日: 2014-04-21
公开(公告)号: CN103955953A 公开(公告)日: 2014-07-30
发明(设计)人: 张甘霖;宋效东;赵玉国;刘峰;李德成;杨金玲 申请(专利权)人: 中国科学院南京土壤研究所
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 唐循文
地址: 210008 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法,采用多地形因子多算法的选择方法,运用了功能测试策略对不同的地形因子变量进行预处理与选择,通过结合其与土壤属性的相关性机制实现了繁杂地形因子变量的快速准确选取,并采用了“评价分析为主,相关分析为辅”技术,实现了“不同地形因子变量,通用选取机制;不同依赖关系,动态因子筛选;评价控制策略,算法性能兼顾”的定量化数字土壤制图地形因子变量选取体系,具有广阔的工业化应用前景。
搜索关键词: 一种 面向 数字 土壤 制图 地形 协同 变量 选取 方法
【主权项】:
一种面向数字土壤制图的地形协同变量选取方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤01.针对各个土壤样本点对应的各个地形因子变量Vi,j进行预处理,使其符合正态分布;其中,1≤i≤m,1≤j≤ni,m为地形因子的种类数,ni为对应第i种地形因子的计算方法的数量;步骤02.针对经步骤01处理后的各个地形因子变量Vi,j与各个土壤样本点的土壤属性数据Slong,lati分别进行单地形因子多算法的皮尔逊相关性分析,分别获得各种地形因子对应其各种计算方法与该土壤样本点的土壤属性数据ΣSlong,lati之间的相关性结果pri,j,并分别构成各种地形因子对应其各种计算方法与土壤属性数据ΣSlong,lati之间的相关性集合<mrow><msub><mi>pr</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>pr</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>,</mo><msub><mi>pr</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>,</mo><msub><mi>pr</mi><msub><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow><mi>i</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow><mo>;</mo></mrow>步骤03.分别针对各种地形因子对应其各种计算方法与土壤属性数据ΣSlong,lati之间的相关性集合中的各个相关性结果pri,j,分别采用如下公式(1)进行评价:<mrow><msub><mi>LDTASET</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><mi>&lambda;</mi><mo>&times;</mo><mfrac><msub><mi>pr</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mi>T</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mfrac><mo>|</mo><mo>&times;</mo><mi>&xi;</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>针对各个pri集合,将各个集合中的各LDTASETi,j按大小降序排列,由大至小取出前u个LDTASETi,j,分别获得各种地形因子分别对应其u种最优计算方法的地形因子变量V′i,j,并分别构成各种地形因子对应其最优计算方法的地形因子变量集合Vi;其中,LDTASETi,j为各种地形因子对应其各种计算方法的评价结果;Ti,j表示对应第i种地形因子的第j种计算方法的计算时间;ξ表示地形因子栅格值的分布是否符合正态分布,符合ξ为1,否则ξ为0;λ为膨胀系数,为预设计算精度控制系数;u为预设选取地形因子对应其最优算法的个数,且u≤min(ni);步骤04.针对中各种地形因子对应其最优计算方法的地形因子变量集合Vi中的各个地形因子变量V′i,j进行线性变化,并进行降维操作;步骤05.针对步骤04中进行降维操作后获得的各种地形因子对应其最优计算方法的地形因子变量集合Vi中的各个地形因子变量V′i,j与各个土壤样本点的土壤属性数据Slong,lati分别进行多地形因子单算法的皮尔逊相关性分析,分别获得各种地形因子对应其最优计算方法与土壤属性数据ΣSlong,lati之间的相关性结果pr′i,j;步骤06.针对步骤05中获得的各种地形因子对应其最优计算方法与土壤属性数据ΣSlong,lati之间的相关性结果pr′i,j,分别采用如下公式(2)进行评价:<mrow><msub><mi>MDTASET</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mo>|</mo><mfrac><msubsup><mi>pr</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow><mo>&prime;</mo></msubsup><msub><mi>T</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mfrac><mo>|</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>其中,MDTASETi,j为该土壤样本中各种地形因子对应其最优计算方法的评价结果;步骤07.根据降维操作后获得的地形因子的种类数c,以及其各自对应的最优的计算方法的数量u,获得(c×u)种地形因子变量组合,针对该(c×u)种地形因子变量组合,根据如下公式(3):<mrow><msub><mi>MLDTA</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>c</mi><mo>&times;</mo><mi>m</mi></mrow></munderover><mo>|</mo><msubsup><mi>pr</mi><mi>k</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>pr</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>|</mo></mrow><mrow><msub><mi>MDTASET</mi><mi>k</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>MDTASET</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>获得各种地形因子变量组合的评价结果MLDTAk,1≤k≤(c×u);取出MLDTAk的最大值,根据对应地形因子变量组合获取地形协同变量。
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