基于随机森林模型的呼中冻土区土壤碳空间分布特征

摘要

以大兴安岭呼中典型冻土区为研究对象，研究表层（0～15、15～30 cm）土壤碳储量空间分布规律。通过野外调查、采样和室内分析，基于Landsat 8 OLI影像，利用随机森林（RF）算法建模，分析大兴安岭冻土区表层土壤有机碳空间分布状况。在13个遥感变量因子中筛选相关性最高变量，确定海拔、ARVI、VIGreen、EVI、OSAVI、NDVI,6个环境变量相关性最高，可作为自变量。结果表明，当节点分裂次数（leaf）值为5，决策树数量（trees）值为900时，预测模型的训练集和测试集最为接近，表明此时的模型稳定性最好，0～15、15～30 cm土层训练集R²的拟合精度分别为0.23、0.43，测试集R²的拟合精度分别为0.35、0.24。以此参数预测表层（0～15、15～30 cm）土壤碳储量空间土壤碳空间分布状况分布特征，0～15和15～30 cm土壤碳密度平均值为7.40 kg/m²和14.80 kg/m²,0～15 cm土层土壤碳储量分布大致为由南向北逐渐增加，15～30 cm土层土壤碳储量分布差异不明显，但南向略高于北向。

关键词

GIS / 土壤碳储量 / 冻土 / RF模型 / 大兴安岭