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Quantitative Evaluation of Soil Fertility Based on SVM and PCA

机译：基于SVM和PCA的土壤肥力定量评价。

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摘要

Fertility evaluation is the foundation of land management. Researching ways to evaluate productivity plays an important role in improving land and forestry management. In this paper, we propose a quantitative assessment method that evaluates soil fertility using Principal Component Analysis (PCA) and the Support Vector Machine (SVM). The PCA-SVM fertility assessment method uses PCA to extract useful information (features) from soil sample data (input data). The PCA is a training algorithm that reduces the dimensionality of the data and selects useful features. The selected features by PCA are then used as input to the SVM. We present an application of the method to an appraisal of the fertility of the farmland in the Wenzhou District of Lucheng.
机译：肥力评估是土地管理的基础。研究评估生产率的方法在改善土地和林业管理方面起着重要作用。在本文中，我们提出了一种定量评估方法，该方法使用主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）评估土壤肥力。 PCA-SVM肥力评估方法使用PCA从土壤样本数据（输入数据）中提取有用的信息（特征）。 PCA是一种训练算法，可减少数据的维数并选择有用的功能。然后，将PCA选择的功能用作SVM的输入。本文介绍了该方法在鹿城温州地区农田肥力评估中的应用。

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  • 来源
    《Journal of information and computational science》 |2015年第12期|4737-4747|共11页
  • 作者

    Dongjun Xin; Yanwei Chen; Liu Yang; Yingchun Shi; Shanpei Wei;

  • 作者单位

    College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China;

    College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan;

    College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China;

    The 2nd Department of National Defence Message Academy, Wuhan 430015, China;

    College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Principal Component Analysis; Support Vector Machine; Productivity Evaluation;

    机译：主成分分析;支持向量机生产力评估;

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