一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

刘殿锋; 刘艳芳

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一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

刘殿锋, 刘艳芳

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刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(11): 1282-1286.

引用本文:

刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(11): 1282-1286.

Liu Dianfeng, Liu Yanfang. A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1282-1286.

Citation:

Liu Dianfeng, Liu Yanfang. A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1282-1286.

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

刘殿锋^1,2,
刘艳芳^1,2

¹武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉 430079;²武汉大学地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉 430079

基金项目: 国家863计划资助项目2011AA120304 中国博士后科学基金资助项目2012M511253 中央高校基本科研业务费专项资金青年教师资助项目121044

详细信息

作者简介:
刘殿锋博士讲师现从事空间分析与空间优化决策力向研究

中图分类号: P208

A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm

Liu Dianfeng^1,2,
Liu Yanfang^1,2

¹School of Resource and Environmental Sciences Wuhan University Wuhan 430079 China²Key Laboratory of Geographic Information System Ministry of Education Wuhan University Wuhan 430079 China

摘要: 土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标，属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术，以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系，建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里全方差和最大嫡为抽样目标，以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件，结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解，并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明，该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度，先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性，能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。
- 空间抽样 /
- 土壤 /
- 粒子群 /
- 目标规划 /
- 多目标优化
Abstract: Spatial sampling optimization for soil variables must reconcile the conflicts between the a}curacy，survey budget，amount and spatial pattern of sampling points，a classic NP-Hard problem.Numerous studies prove that priori information and multi-objective optimization techniques can im-prove sampling efficiency and accuracy. We evaluated the effects of priori information and spatialstratification technique，and mapped the relationship between the particle and soil sampling solution，and proposed a spatial sampling optimization model for soil variables on the basis of a knowledge-in-formed multi-objective particle swarm optimization algorithm. The model combines minimum Krigingvariance and maximum entropy as the objectives，and optimal sampling size，spatial interval betweensampling sites and spatial accessibility as the sampling constraints，and employs goal programmingmethod to solve the multi-objective optimization problem. A case study was conducted in Hengshancounty of Shaanxi province in China to validate the model. The results show that the model features ahigher convergence rate and sampling accuracy than the traditional methods，and the combination ofpriori information and goal programming technique improves the representation of sampling solutionssignificantly. This model could be widely beneficial in soil sampling and monitoring.
- spatial sampling /
- soil /
- particle swarm optimization /
- goal programming /
- multi-objectiveoptimization

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[2]	王利, 许豪, 舒宝, 义琛, 田云青. 利用互信息和IPSO-LSTM进行滑坡监测多源数据融合 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1478-1488. doi: 10.13203/j.whugis20210131
[3]	高飞, 王美珍, 刘学军, 王自然. 一种监控摄像机网络-路网覆盖优化调度方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(3): 362-373. doi: 10.13203/j.whugis20180247
[4]	朱庆, 韩会鹏, 于杰, 杜志强, 张骏骁, 吴晨, 沈富强. 应急测绘无人机资源多目标优化调度方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(11): 1608-1615. doi: 10.13203/j.whugis20130000
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[6]	种衍文, 王泽文, 陈蓉, 王莹莹. 一种多特征自适应融合的粒子滤波红外目标跟踪方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(5): 598-604. doi: 10.13203/j.whugis20140185
[7]	史劼, 高火涛, 周林, 张华君. 基于SMVF的高频雷达自适应多目标检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(11): 1304-1309.
[8]	孟永昌, 杨赛霓, 史培军. 基于改进遗传算法的路网应急疏散多目标优化 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(2): 201-205. doi: 10.13203/j.whugis20120584
[9]	韩贤权, 朱庆, 丁雨淋, 周东波. 散乱点云数据精配准的粒子群优化算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(10): 1214-1220.
[10]	钟振, 李斐, 鄢建国, 晏鹏. 利用重力/地形导纳和岩石圈单一薄层模型的月球物理参数反演 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1487-1492.
[11]	彭令, 牛瑞卿, 赵艳南, 邓清禄. 基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(2): 148-152,161.
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一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

刘殿锋^1,2,
刘艳芳^1,2

¹武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉 430079;²武汉大学地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉 430079

基金项目: 国家863计划资助项目2011AA120304 中国博士后科学基金资助项目2012M511253 中央高校基本科研业务费专项资金青年教师资助项目121044

作者简介:
刘殿锋博士讲师现从事空间分析与空间优化决策力向研究

收稿日期: 2013-06-13
刊出日期: 2014-11-05

中图分类号: P208

关键词:

空间抽样 /

土壤 /

粒子群 /

目标规划 /

多目标优化

摘要: 土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标，属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术，以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系，建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里全方差和最大嫡为抽样目标，以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件，结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解，并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明，该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度，先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性，能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。

English Abstract

A Knowledge-informed Model for Soil Spatial Sampling Design Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm

¹School of Resource and Environmental Sciences Wuhan University Wuhan 430079 China²Key Laboratory of Geographic Information System Ministry of Education Wuhan University Wuhan 430079 China

Received Date: 2013-06-13
Publish Date: 2014-11-05

Keywords:

Abstract: Spatial sampling optimization for soil variables must reconcile the conflicts between the a}curacy，survey budget，amount and spatial pattern of sampling points，a classic NP-Hard problem.Numerous studies prove that priori information and multi-objective optimization techniques can im-prove sampling efficiency and accuracy. We evaluated the effects of priori information and spatialstratification technique，and mapped the relationship between the particle and soil sampling solution，and proposed a spatial sampling optimization model for soil variables on the basis of a knowledge-in-formed multi-objective particle swarm optimization algorithm. The model combines minimum Krigingvariance and maximum entropy as the objectives，and optimal sampling size，spatial interval betweensampling sites and spatial accessibility as the sampling constraints，and employs goal programmingmethod to solve the multi-objective optimization problem. A case study was conducted in Hengshancounty of Shaanxi province in China to validate the model. The results show that the model features ahigher convergence rate and sampling accuracy than the traditional methods，and the combination ofpriori information and goal programming technique improves the representation of sampling solutionssignificantly. This model could be widely beneficial in soil sampling and monitoring.

刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(11): 1282-1286.

引用本文:

刘殿锋, 刘艳芳. 一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(11): 1282-1286.

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