基于随机森林的土壤预测制图——以杭州富阳区为例

摘要

本文研究的目的是探索使用随机森林算法，建立环境因子和土壤属性之间的关系，得到富阳研究区土壤类型图和土壤有机质图。选择建模需要的环境变量是本次研究的关键，根据土壤学家Jenny的理论，土壤是气候、生物、地形、母质和时间的函数，是各个环境因子综合作用的结果。本次研究选择了4个地形因子，8个遥感因子，以及地质类型、土地利用类型等14个环境变量建立随机森林模型，本研究达到了预期的目的。研究所取得的成果如下：
　　(1)在土壤类型预测制图建模中，使用随机森林的分类方法，得到了研究区的土壤类型分布图，其精度满足要求。此次研究，显示了随机森林算法对变量的包容性较好，预测制图精度较高。同时，又证明了土壤的属性是和环境因子密切相关的，各个环境共同对土壤的理化性质产生影响，最终影响到了土壤类型的分布；
　　(2)在土壤有机质预测制图建模中，采样随机森林的回归方法，得到有机质的分布图。富阳区土壤有机质含量大多集中在1.71g/kg到4.63g/kg之间，空间分布情况是：西北、东南部的丘陵山地地区有机质含量高，中部平原地区有机质含量低。随机森林模型能在采样点较少的情况下较好地预测区域尺度上土壤有机质含量空间分布。