应用Fisher判别分析和案例推理两种方法的土壤类型预测及制图比较

土壤类型预测目前没有公认、成熟的模型和方法,原因是缺乏在同一地区不同模型之间的比较研究。该文利用已知类型的土壤样点及其所处位置的高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、复合地形指数等数据,分别采用Fisher判别分析和案例推理两种方法对安徽宣城样区进行土壤类型预测和制图表达。结果表明,在土纲级别两种方法均能够较好地预测土壤类型,但由于土壤样点的剖面数量一定,随着从土类到土族级别的降低,两种方法预测土壤类型的准确率也逐步降低。但各个级别的土壤类型预测中,案例推理的预测能力要优于Fisher判别分析方法。

基于Fisher判别分析的数字土壤制图研究

利用已知类型的土壤样点及其所处位置的高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、复合地形指数等数据,基于Fisher判别分析方法对安徽宣城样区的土壤类型进行预测和制图表达。结果表明,土纲级别的预测效果较好,正确率达到84.2%。但随着从土纲到亚类级别的降低,由于受土壤样点数量限制,土壤类型预测的准确率也逐步降低。通过与样区1986年基于发生分类的土壤图进行对比,采用的方法无论是在制图精度,还是图面信息的负载量方面都要优于传统方法,能够更加客观真实地反映土壤在自然界的空间分布。