基于随机森林和DBSCAN的采矿后土地使用预测

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 土壤科学 土壤科学
• 可持续发展 可持续发展 可持续发展

背景情况:

• 矿山回收对于可持续采矿至关重要.
• 评估采矿后的土地使用对于生态恢复至关重要.
• 中国的洪柳林矿区面临着土地利用方面的挑战.

研究的目的:

• 评估洪柳林采矿区采矿后的不同土地用途.
• 根据环境因素对土壤样本进行分类,以便进行回收规划.
• 为土地利用和置土地利用策略提供建议.

主要方法:

• 从现有土地使用和回收区域收集了145个土壤样本 (深度0-20厘米).
• 分析了14个环境因素,包括土壤有机物 (SOM),总 (TN),可用的 (AP),可用的 (AK),K,斜率,侧面和地形湿度指数 (TWI).
• 使用随机森林分类器,在土地使用分类中达到95%的准确性.

主要成果:

• 随机森林模型以95%的准确性准确地分类了土地使用类型.
• 归类为C1的土壤样本显示总 (TN) 和K值明显较高,表明土壤颗粒较小和沙土质地质.
• 在45个回收样本中,15个样本被分为C1,23个样本被分为C2,5个样本被分为C3,2个样本被分为C4,其中C1-C显示了最大的土壤营养.

结论:

• 土壤营养含量和环境因素是采矿后土地利用分类的关键指标.
• 根据土壤分类,提出了特定的作物建议 (大豆,墨菲) 和策略 (土壤沉降填充,土壤营养增强).
• 这些发现支持有根据的土地利用规划和利用置后采矿土地的战略.