环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分.pdf

《环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分》这篇文章主要探讨了在干旱区，特别是新疆地区，如何利用机器学习算法来预测绿洲土壤的盐分含量，并对环境敏感变量进行了优选。研究中涉及了五种不同的机器学习算法：套索算法（LASSO）、多元自适应回归样条函数（MARS）、分类与回归树（CART）、随机森林（RF）以及随机梯度增进算法（SGT），并且在奇台、渭-库和于田三个不同地理区域进行了比较。 研究首先将参与预测的变量分为六组：光谱波段、植被相关变量、土壤相关变量、数字高程模型（DEM）衍生变量、全变量组和优选变量组。通过算法筛选，确定了各研究区域的盐度敏感变量。结果表明，使用优选变量组进行预测的精度最高，其次是植被指数变量组和土壤相关变量组，而波段和DEM衍生变量组的预测效果相对较差。全变量组由于结果的不稳定性并未参与排名。 在所有变量中，植被指数（如EEVI、ENDVI、EVI2、CSRI和GDVI）和土壤盐度指数（SIT、SI2和SAIO）与土壤盐分有高度的相关性。Lasso和MARS算法虽然可能会出现极端异常值，但其预测结果仍能基本反映土壤盐分的空间分布。CART算法能清晰区分灌溉区和非灌溉区的土壤盐分差异，但内部变化小且稳定性不足。RF和SGT算法在三个绿洲的预测结果中，显示了相似的盐分值域范围和空间分布格局，且具有更丰富的纹理信息，且它们在各地区的预测稳定性更高。其中，SGT的验证精度相对最高，其次为RF。 研究指出，土壤盐分的预测对于干旱区农业管理和生态环境保护至关重要。通过机器学习方法，可以更准确地识别和预测土壤盐分的分布，有助于实施针对性的土壤改良措施，防止和减轻土壤盐碱化问题。这项工作为干旱区的土壤管理提供了重要的理论依据和技术支持，也强调了环境敏感变量在机器学习预测模型中的重要性。 文章详细介绍了如何结合环境敏感变量和机器学习算法来预测绿洲土壤盐分，强调了不同变量组和算法在预测精度上的差异，为未来类似研究提供了参考。通过对各种机器学习模型的比较，揭示了植被指数和土壤盐度指数在预测中的关键作用，同时也提醒我们在构建模型时需关注算法的稳定性和准确性。