[发明专利]一种地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法

权利要求书

1.一种地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法，其特征在于，该地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法包括：

首先采用径向基函数神经网络模型建立各影响因素与土壤镉含量间的非线性映射关系；针对土壤镉含量在距离分析区域不同范围内与各因素间相关性的变化，将分析区域划分为距离分析区域10km范围内和外两个区域，分别构建揭示土壤镉含量与土壤镉含量影响因素间非线性映射关系的径向基函数人工神经网络模型；

再以HASM模型对神经网络模型预测结果的残差进行模拟，得到对分析区土壤镉含量空间分布的预测结果；

该地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法记为RBF1_HASM，表达如下：

Z(x_i,k,y_j,k)＝RBFNN[F1(x_i,k,y_j,k),F2(x_i,k,y_j,k),...,F_n(x_i,k,y_j,k)]+HASM(x_i,k,y_j,k)；

式中，Z(x_i,k,y_j,k)为土壤镉含量的预测值，RBFNN为径向基函数神经网络模型，F1～Fn为影响因素，HASM为高精度曲面模型。

2.如权利要求1所述的地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法，其特征在于，该地形平缓区土壤重金属镉空间分布预测方法具体包括以下步骤：

1)将各影响因素图层栅格化，针对计算量，取分辨率为10m；以矩阵形式转入软件MATLAB中；

2)在距离分析区域10km以内和10km以外两区域内分别以各自区内建模点建立和训练神经网络模型，得到各自的优参数和对建模点的预测结果及残差；

3)以最优模型和各影响因素的空间分布数据，完成基于神经网络模型的土壤镉含量空间分布预测结果；

4)采用HASM模型，在软件MATLAB中完成对神经网络模型对建模点预测结果残差空间分布形态的模拟；

5)将运用径向基函数神经网络模型对区域镉含量值的预测结果与HASM模型对残差值的模拟结果相加，得到分析区域土壤镉含量的空间分布模拟结果；将该结果以文本格式导出，在ArcGIS中转换为栅格数据。