基于支持向量机的土壤基础肥力评价和土壤有机质含量预测研究

摘要

耕地土壤质量与肥力受到越来越多的关注，土壤有机质(Soil Organic Matter，SOM)作为土壤重要的养分来源之一，也成为研究的热点。
　　土壤有机质含量预测是根据长期定位实验点的土壤有机质的含量变化进行预测,为研究土壤有机质提供科学理论依据。土壤养分评价是耕地土壤质量与土壤肥力评价的重要组成部分，常用的土壤养分指标为:土壤有机质，土壤全氮(Soil TotalNitrogen，TN)，土壤全磷(Soil Total Phosphorus，TP)，土壤全钾(Soil Total Potassium，TK)，土壤速效氮(Soil Available Nitrogen，AN)，土壤速效磷(Soil Available Phosphorus，AP)，土壤速效钾(Soil Available Potassium，AK)的含量。在各种养分含量的基础上，分析耕地土壤质量与肥力的等级，可以为研究者提供科学合理的开发和管理土地资源的根据。
　　目前数学建模在非数学领域也应用广泛，其中模型评价是数学建模的应用之一，例如综合指数法、人工神经网络法、模糊数学法、不同距离聚类法都是被大家广泛应用的方法。然而，这些模型不适合复杂非线性关系的因素的评价和土壤肥力水平的表现，需要在评估的过程中调整权重，影响了评价模型的覆盖度和结果的可靠性。近年来发展起来的支持向量机(Support Vector Machine，SVM)技术是在数学统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习技术，为实现上述目标提供了有效方法。该技术从VC维理论和结构风险最小化准则(SRM)的角度出发，保证模型能达到全局最优，具有最大泛化能力和强大的推广能力，能应用和解决许多预测问题，已成为机器学习领域颇有影响的成果之一。该研究在熟知支持向量机理论的前提下，与土壤生态相结合，做到理论与实际相结合:
　　1、应用支持向量机分类理论评价湖南祁阳不施肥下红壤基础肥力等级。分析不同处理的核函数类型的支持向量机下土壤化学性质的实验数据。分析结果表明，支持向量机理论用于土壤基础肥力等级评价是可行的，并且还表明核函数类型对土壤基础肥力的类别不起决定作用。比较支持向量机模型分类结果与其另外三种评价方法(BP神经网络模型，判别法，聚类分析法）的分类结果，表明用支持向量机分类模型进行土壤基础肥力评价的结果与实测分类结果更可靠。
　　2、应用支持向量机回归理论预测安徽阜阳土壤有机质的含量变化。实验数据通过支持向量机回归理论的方法与反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络相对照分析得出支持向量机模型结果更加精确。对土壤有机质含量和产量进行回归模拟，结果表明土壤有机质和作物产量呈正相关关系。
　　3、为提高实验设计的完善性和数据的可靠性，本文提出了一种新型支持向量机预测和分类的土壤肥力分级模型—多重混合支持向量机模型。
　　本研究将新型的机器学习方法-支持向量机方法应用于土壤生态领域，进行土壤基础肥力评价和土壤有机质含量预测，突出显示支持向量机方法的可行性和优越性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 国内外研究进展

1．1．1 土壤有机质和土壤肥力研究现状

1．1．2 支持向量机研究现状

1．2 本文的研究背景

1．3 本文的研究内容和研究方法

1．3．1 研究内容

1．3．2 技术路线

第二章 数学统计学习和机器学习理论

2．1 统计学习理论与机器学习理论

2．1．1 机器学习和统计学习概述

2．1．2 VC维

2．1．3 推广性的界

2．1．4 结构风险最小化原则(SRM)

2．2 支持向量机理论

2．2．1 支持向量机简介

2．2．2 支持向量机回归和分类简介

第三章 支持向量机分类在土壤肥力等级分类中的应用

3．1 引言

3．2 支持向量机分类

3．2．1 支持向量机分类原理

3．2．2 线性支持向量机分类

3．2．3 非线性支持向量机分类

3．3 土壤基础肥力等级分类

3．3．1 研究资料

3．3．2 支持向量分类法模型的设计和实现

3．3．3 支持向量机与其它模型土壤基础肥力分析结果比较

第四章 支持向量机回归在土壤有机质含量预测中的应用

4．1 引言

4．2 支持向量机回归

4．2．1 线性支持向量机回归

4．2．2 非线性支持向量回归

4．2．3 核函数

4．3 土壤有机质含量预测

4．3．1 研究资料

4．3．2 支持向量机有机质含量预测模型的设计与实现

4．3．3 支持向量机与神经网络模型有机质含量预测结果比较

4．4 土壤有机质与作物产量的关系

4．5 多重混合支持向量机模型的土壤肥力评价模型

第五章 讨论

5．1 问题与不足

5．2 总结

5．3 创新点

全文总结

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间(待)发表的学术论文