基于空间连续性聚类算法的精准农业管理分区研究

• 作者: 刘良云 李翔 潘瑜春 王纪华 王锦地 赵春江 鲍艳松
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 精准农业 管理分区 SCKM算法 评价指标
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: S126|S11
• 字数: 4392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2005.08.017

摘要

该研究在K均值算法KM的基础上,根据空间单元位置的相互依赖关系,提出了一种新的空间连续性聚类算法SCKM.以北京精准农业示范基地获取的OMIS图像为数据源,选用K均值算法、等间隔法、分位数法、自然断点法等传统分区方法和SCKM算法,对肥水需求关键时期的小麦的长势差异进行了管理分区提取研究,并引入了权重方差和聚集度两种分区效果评价指标,对分区结果进行了比较和评价.结果表明:SCKM算法与传统分区方法分区结果相比,区内方差差异不显著;而空间聚集度远好于后者,利用SCKM法分区能够有效地去除大量的孤立单元或碎片.