[发明专利]基于土壤类型归并与多元回归的土壤锰含量预测方法

摘要

本发明涉及基于土壤类型归并与多元回归的土壤锰含量预测方法，涉及土壤微量元素在不同土壤类型内，表现出的不同空间变异特征的分治处理，能够通过分析土壤有效锰含量空间分布的离散程度来探测其空间异质性，并能够通过局部回归分析诊断出局部回归分析中的多重共线性问题；特别是在空间预测过程中，通过测度不同土样采样密度下土壤有效锰含量空间分布特征构建综合预测模型。

主权项

1.基于土壤类型归并与多元回归的土壤锰含量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.分别获取待预测土壤区域中各个采样点分别所对应指定各个土壤信息指标，以及所对应土壤锰含量，并构建总数据集，同时，定义指定各个土壤信息指标为自变量，土壤锰含量为因变量；然后基于不同土壤采样密度，由总数据集构建验证数据集和至少两个训练数据集；步骤2.分别针对各个训练数据集，基于归并土壤类型，获得训练数据集基于归并土壤类型级别的土壤锰含量变异系数数据集，并构建对应所有训练数据集中所有采集点的土壤锰含量变异系数直方图；同时，构建所有训练数据集分别对应于不同土壤类型级别的主成分分析散点图；然后基于土壤锰含量变异系数直方图和主成分分析散点图，确定土壤类型对不同采样密度土壤属性空间变异性影响的显著性；步骤3.分别获得各个训练数据集分别所对应的最优自变量集合，并获得各个训练数据集分别对应其所有自变量的平稳性指数，判断自变量与因变量所构建模型是否满足二阶平稳性；步骤4.根据土壤类型对土壤属性空间变异影响程度与二阶平稳假设测试结果，基于各个训练数据集，选择预测模型集合；步骤5.采用预测模型集合针对其中一个训练数据集进行训练，遴选最优预测模型，针对待预测土壤区域进行预测，获得待预测土壤区域土壤锰含量空间分布图。