不同输入方式下RBF神经网络对土壤性质空间插值的误差分析

摘要

土壤是一个时空连续体，受自然和人为因素的影响，具有高度的空间异质性。这种空间异质性体现在土壤的物理、生化信息随空间位置的不同而呈现较大的差异，并且不同土壤性质具有不同程度的空间变异。准确掌握土壤物理、生化信息的空间变异规律，不仅是精准农业中土壤养分管理的基础，对于环境保护和治理也具有十分重要的意义。因此，土壤性质的空间插值技术研究得到了广泛的关注和重视。