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《郑州大学》 2018年
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基于判别分析技术的县域尺度耕地地力等级划分

王海洋  
【摘要】:耕地质量评价是提升耕地质量、加强耕地资源管理的重要前提和保证。耕地地力作为耕地质量水平的一个综合性指标,直接反映耕地基础地力和潜在生产力水平。科学开展耕地地力评价,准确划分耕地地力等级,是在全国开展的测土配方施肥补贴项目的一项重要内容,其核心目的是为全面掌握县域耕地质量状况、揭示耕地障碍因素,为中低产田改造、耕地质量定向培育、基本保护农田保护和高标准农田建设治疗提供技术与信息支撑。过去几十年来,土地资源分类、农用地地力评价的理论与方法体系日臻成熟,随着包括地统计学、3S技术、机器学习在内的大批新技术、新方法、新手段在土地分类与评价领域的广泛应用,土地评价的科学性、准确性、效率性得以显著提升。判别分析技术作为一种基于机器学习的统计分析方法,以往很少应用于地力评价领域,本研究将判别分析技术应用于县域尺度耕地地力评价并验证其可行性与科学性。本研究以素有“豫北粮仓”之称的河南省辉县市为研究区,该县农业历史悠久、农业基础深厚,是国家优质小麦生产基地,在地区甚至国家国家粮食安全战略中处于重要地位。本研究的主要数据源为2009年~2012年辉县市实施测土配方施肥补贴项目时获取的各类基础数据。耕地地力评价基本环节包括:1)确定评价单元:收集研究区耕地表层土壤属性、立地环境因子等数据资料和土壤图、土地利用图等相关图件资料,以土种级别的土壤类型图和土地利用现状图叠加形成的具有明确边界的闭合图斑,作为耕地地力基本评价单元;2)遴选评价因子:然后选取表层土壤质地、土壤剖面特征、地表砾石含量、灌溉保证率、排涝能力、地貌类型以及地表坡度等7个概念型评价因子和表层土壤有机质含量、土壤有效磷以及速效钾含量等定量型评价因子作为耕地地力评价指标;3)因子权重与模糊隶属度赋值:利用层次分析法,建立评价指标与耕地潜在生产能力间的层次分析模型,计算评价指标相对耕地地力的权重值。对于概念型评价因子,选用特尔菲法进行隶属度赋值,对于表层土壤有机质含量等定量型评价因子采用隶属函数法对所有评价指标数值进行隶属度计算。随机筛选2/3的参评研究区土壤样点作为训练样点,其余1/3为测试样点,各地力评价指标的权重和训练样点的评价指标隶属度值即为建立判别模型的基础,对各地力等级土壤样点数据的均值进行显著性检验,统计量计算结果远大于F检验的临界值,证明已对各等级样点最优划分,判别模型具有意义,判别分析科学可行。利用所建立的Fisher、Bayes和马氏距离判别模型对测试土壤样点的地力等级进行划分,其相对于研究区耕地地力评价结果的判别精度分别达87.10%,87.97%和89.28%。另以模糊c-均值算法进行地力等级划分,其精度(84.81%)相较于判别分析偏低。综合各分析算法对研究区土壤样点耕地地力等级的划分,可得出如下基本结论:判别分析技术应用于县域尺度耕地地力等级划分是可行、有效的,训练样点在各地力等级中数量分布严重不均会影响判别和聚类的精度,且对模糊c-均值和Fisher判别法的影响尤为显著。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F323.211

【参考文献】
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