【摘 要】
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土壤属性的空间变异性是农业和环保决策的重要依据,研究如何利用有限的样本数据来获得更为详尽的土壤属性空间分布信息对于科学决策具有重要意义。提出了一种基于广义回归神
【机 构】
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淮海工学院测绘工程学院,胶州市环境保护局
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土壤属性的空间变异性是农业和环保决策的重要依据,研究如何利用有限的样本数据来获得更为详尽的土壤属性空间分布信息对于科学决策具有重要意义。提出了一种基于广义回归神经网络模型（GRNN）的土壤属性空间预测方法,并将其与Kriging方法进行了比较。结果表明,GRNN方法能较好地刻画土壤属性的空间分布特征,其计算方法简单,预测精度较高;在给定的样本数据条件下,GRNN方法的预测精度总体上要优于Kriging方法,表明GRNN方法在土壤属性空间预测中的应用是有效可行的。
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