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基于传统土壤图的土壤—环境关系获取及推理制图研究 总被引：3，自引：0，他引：3
在数字土壤制图研究中,从历史资料中提取准确的、详细的土壤—环境关系对于土壤图的更新和修正十分重要。从传统土壤图中提取土壤类型并从地形数据中提取环境参数,采用空间数据挖掘方法建立土壤—环境关系,并进行推理制图和精度验证。以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为例,首先选取成土母质和基于地形数据提取的高程、坡度、坡向等7个环境因子;然后利用频率分布原理得到包含土壤类型与环境因子信息的典型样本数据1 410个;采用See5.0决策树方法进行空间数据挖掘,建立土壤—环境关系;将其导入So LIM中进行推理制图;最后利用270个实地采样点验证所得土壤图的精度。土壤图的精度提高了约11%,证明了本研究方法对土壤类型和空间分布推理的可靠性。 相似文献
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基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统(简报) 总被引：6，自引：1，他引：5
农业领域的专家知识多是描述性和经验性的知识,难以进行精确的数学描述,这给农业决策支持系统的构建带来了一定的困难。为解决这种传统的决策支持系统的不足,介绍了基于数据仓库技术和数据挖掘技术构建的温室决策支持系统。该系统通过建立数据仓库来存储各种来自异质的信息源的数据,利用联机分析处理实现多维数据分析,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的农业知识,以丰富决策支持系统的知识库。在系统的实现过程中,采用了SQL Server分析服务,实现数据挖掘与数据仓库以及应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘效率。将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘三者结合起来形成了一种新的温室决策支持系统。 相似文献
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基于数据挖掘分类法的农用地分等 总被引：6，自引：1，他引：5
应用决策树模型、BP神经网络和Logistic回归模型等分类法,对龙川县农用地分等进行了实证研究,并对各方法的分等结果有效性进行了评价,同时利用混淆矩阵探讨了样本数量对3种模型分类精度的影响。结果表明,样本数量对模型影响有差异,其中对BP神经网络和决策树模型影响较大,在较多训练样本时,模型的精度较高。在较多样本支持下,BP神经网络精度最高,但训练模型的时间较长,可解释性差;决策树模型既具有较高的精度又具有良好的可解释性;Logistic回归模型表现较差。决策树模型最适合龙川县农用地分等工作。研究结果表明,数据挖掘分类法是有效而准确的土地评价方法,有助于提高土地评价的精度和准确性,对农用地分等方法的优化具有一定的借鉴意义。 相似文献
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在分析数据仓库和数据挖掘重要性的基础上,指出了数据挖掘的基本过程、数据挖掘的分类和应用,介绍了使用分类模型进行数据挖掘的应用实例,论述了实现原始数据到应用数据转换的方法。 相似文献
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《农产品质量与安全》2016,(5)
本文分析了双孢蘑菇收贮运环节化学保鲜剂的使用现状,并结合国内外相关保鲜剂的安全数据及我国添加剂相关标准,对目前双孢蘑菇生产中常用的化学保鲜剂安全性进行了探讨,提出促进双孢蘑菇安全保鲜的研究与管理建议。 相似文献
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数据挖掘的方法有很多,聚类分析是目前最有应用前景的数据分析方法之一。因为聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况,观察每一个簇的特点,并能集中对特定的某些簇作进一步的分析。对学生原始成绩进行等级评定是教学管理中的重要环节,传统的等级评定方法是基于绝对分数的评价,这种方法存在一些缺陷,借鉴数据挖掘中聚类分析的思想,使用基于聚类分析算法对学生的原始成绩进行等级划分,可以有效地克服传统评定方法的缺陷。 相似文献
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基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
蘑菇采摘机械手通过机器视觉系统进行引导与定位，需要对菇床上的蘑菇图像进行处理和分析。为了在一幅蘑菇图像中将各个蘑菇的边界识别并区分出来，作者提出了一种分析算法。首先分析了蘑菇图像的数字特征和边界的分割方法，提出了基于序贯扫描方法的蘑菇图像区域标记技术，实现了各个蘑菇图像中心区域的识别。然后，从各个中心区域的中心坐标点出发，沿着不同角度的半径方向搜索蘑菇边界点，将找到的各个蘑菇边界点存放到相应的动态链表中，实现各个蘑菇的独立分割，最后在Visual C++软件平台上对该算法进行了验证。结果证明该方法是可行的，为蘑菇采摘机器人视觉系统的开发奠定理论基础。 相似文献
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耕地地力评价方法及模型分析 总被引：21，自引：4，他引：17
耕地地力的定量评价和分等定级是测土配方施肥的重要内容,也是实现农田地力定向培育和精准农作的基础。该文从地力评价指标筛选、评价单元划分与赋值、评价指标的权重确定等方面介绍了国内外耕地地力评价的主要流程和重要研究进展,对中国农业部推荐方法(特尔斐法-层次分析法)、神经网络法、支持向量机和决策树法等评价方法的原理及其优劣进行了较系统的述评。进一步地,还对该领域目前存在的指标体系通用性、评价结果可比性、数据缺失等问题及可能的解决方案作了探讨。在未来的耕地地力评价工作中,应将传统的层次分析法与近年兴起的分类与回归树等数据挖掘新技术相结合,建立起更为客观、全面的地力定量评价模型,为中国精准农业生产提供方法学参考。 相似文献
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基于多源数据和决策树估算夏玉米种植面积 总被引：2，自引：0，他引：2
以低空间分辨率遥感数据为主要信息源提取大范围作物种植信息时,为克服混合像元影响,提高提取精度,提出一种基于多源数据和决策树的夏玉米种植面积估算方法。综合FY-3/MERSI数据的时间序列特征和TM数据的中空间分辨率光谱特征,在对作物物候历进行分析的基础上制定多时相决策树规则,融合多时相MERSI数据和TM数据,分析多源融合后NDVI时序数据的光谱特征确定阈值,提取夏玉米种植信息,根据农业统计数据验证种植面积提取精度为95.1%,根据野外调查数据验证位置精度为81.0%。研究结果可为大范围的作物种植信息准确提取提供方法支持。 相似文献
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基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验 总被引：2，自引：1，他引：2
以物联网为代表的现代信息技术在农机作业管理领域的发展应用,实现了农机作业过程的定位监控,但现有农机远程监管系统对海量农机空间位置数据仅实现了远程存储、显示和简单分析,难以满足农机精准管理和数据智能处理的要求。该文采用数据挖掘中的聚类和空间数据分析方法,结合农机空间运行轨迹的特点,研究了基于空间运行轨迹点的农机作业状态自动识别算法;设计实现了典型农机运行状态自动识别方法,定量分析了农机作业班次内田间作业时间、空行转移时间、停歇时间的量化构成。农机试验表明:发展的基于空间索引和网格密度的聚类算法精度达89%以上。农机作业状态自动识别为农机作业生产率、农机利用率和作业成本核算提供了定量依据。 相似文献
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基于Boosting的决策树集成土地评价 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的土地评价方法易受人为因素的限制,探索更科学合理的土地资源评价方法,对土地利用与规划具有重要意义.由于决策树具有分类精度高、分类器可解释性强的优点,特别是C5.0采用了提高决策树分类精度的Boosting技术,提出利用Boosting技术的决策树集成C5.0进行土地评价的方法.采用C5.0算法对广东省七地资源进行了评价,对不使用Boosting的决策树和使用Boosting决策树集成的评价结果进行了分析和比较.研究结果表明利用决策树进行土地质量评价能够得到较高的评价精度,且Boosting决策树集成的土地评价精度高于不使用Boosting的决策树的精度. 相似文献
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基于综合多尺度特征决策树模型的土地利用变化分析 总被引：3，自引：2，他引：1
针对当前土地利用变化模型研究中较少考虑多尺度融合的问题,尝试构建综合空间多尺度特征的决策树模型(decision tree model,DTM),并与典型数据挖掘方法模拟效果进行对比。选取1995年、2000年和2005年的南京市土地利用现状为数据源,并以1995年和2000年两期数据为训练样本,以空间剖分的土地利用单位(9.5km2大小的格网单元)为模拟单元,构建综合模拟单元内部特征、邻域特征和全局特征的空间多尺度DTM,利用此模型对2000-2005年南京市土地利用变化进行模拟与分析,同时将该模型与朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)、BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行模拟精度的对比。结果表明:DTM模拟精度为88.97%,高于NB、BPNN和SVM模型的模拟精度(分别为84.44%、87.13%和83.46%)。本文提出的综合多尺度特征的DTM具有与典型数据挖掘方法相类似或更好的精度,而且还具有运算效率高、可解释性强以及简单易扩展等突出特点,有利于LUCC模型的异地复用和决策支持。 相似文献
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该研究针对全中国尺度的土壤墒情监测需求,构建基于自动监测站原位监测与多源专题数据的土壤墒情数据获取感知技术体系,提出数据质量控制清洗策略并建立数据校正插补模型。系统基于云原生技术设计,将模块以微服务形式灵活开发部署,通过容器技术打包运行独立实例,布设了墒情数据上报采集、可视化分析和数据挖掘应用等核心模块。依托空间分析和WebGL技术开发3D WebGIS数据分析功能模块,实现协同土壤墒情、土地利用、海拔高程等多源数据可视化分析与制图,深入挖掘数据价值,实现墒情估算和基于水量平衡的灌溉决策应用服务。系统已在中国21个省份得到应用,建立自动监测站970个,采集监测数据6000余万条,为用户掌握土壤墒情现状、指导农业节水灌溉、获取可靠科研数据等应用提供数据与技术服务。 相似文献
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植物种植作为荒漠化治理的重要方式之一,关系到荒漠化区域的高效可持续发展。为提高植物选择的科学性与合理性,在项目前期已建成荒漠生态治理大数据平台并实现中国主要荒漠化区域生态信息全方位采集的基础上,进行基于大数据的植物优选研究与试验验证。研究运用相关性分析、聚类分析等大数据分析方法对荒漠植物种质资源库中植物进行类别划分,初步筛选适应该地区气象条件的植物;进一步运用层次分析法、专家打分法等决策方法从土壤、地形、生态效益、经济效益和其他等5个方面进行综合分析与评价,以优化初选结果。将该方法应用于西藏地区荒漠化治理植物的选择,经大数据挖掘分析,初步筛选出了核桃、黑果枸杞、盐生草和花花柴等适宜植物;进一步优化分析得出,核桃具有经济效益高、耐储运、前期投入相对较少等优势,是该区域荒漠化治理中生态适应性与综合效益俱佳的植物。优选结果在西藏山南市扎囊县桑耶镇的荒漠化治理中得到了验证,目前核桃长势良好,预期生态与经济效益显著。基于大数据进行荒漠治理植物的优选可为荒漠化区域科学规划及高效治理提供坚实的理论与数据支撑。 相似文献
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基于遥感影像和决策树算法的土壤制图 总被引：1，自引：0，他引：1
传统土壤信息获取方法已经无法完全满足当前各领域对土壤数据的需求,如何结合新的技术提高土壤普查效率,获取高精度土壤图成为了现阶段的研究重点。本研究综合利用高分二号遥感影像提取的遥感光谱指数以及DEM数据提取的地形因子,通过决策树算法进行数据挖掘,获取各土壤类型的土壤—环境规则,然后利用SoLIM结合土壤—环境规则进行推理制图,获得研究区的土壤类型分布图。结果表明,预测土壤图总体精度为88%,高于传统土壤图的精度72%,且在三种不同的采样方式(均匀采样、横截面采样和主观采样)下土壤预测精度分别为89%、88%、86%,均高于传统土壤图。这说明,预测土壤图比传统土壤图更能反映土壤类型空间差异,且预测土壤图在表达土壤类型整体空间分布信息的同时也可捕捉到土壤类型与地貌类型的耦合关系。 相似文献