本文選題：模糊算法 + 數(shù)據(jù)挖掘　； 參考：《新疆大學》2017年碩士論文

【摘要】：土壤鹽漬化指的是在特定氣候、地質(zhì)以及土壤質(zhì)地和人為用水灌溉不當?shù)雀鞣N因素的綜合作用下,所引起的土地質(zhì)量退化過程,一般出現(xiàn)在干旱和半干旱區(qū)域。鹽漬化作為土地荒漠化形式之一,主要分布在我國的西部干旱半干旱地區(qū),是西部農(nóng)業(yè)發(fā)展及綠洲生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定性的主要障礙之一。新疆是典型的干旱區(qū),土壤鹽漬化現(xiàn)象普遍存在,鹽土類型眾多,被譽為世界鹽堿土的博物館。大量的鹽漬土造成土壤生產(chǎn)力下降、水土失衡,不僅影響著新疆在我國糧食和棉花生產(chǎn)基地的戰(zhàn)略地位,同時對干旱區(qū)生態(tài)安全和綠洲經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展造成阻礙。因此,在新疆以防治與改良鹽漬化為目標,提取土壤鹽漬化信息及把握鹽漬化動態(tài)變化是具有現(xiàn)實意義的一項工作,能夠為土地管理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及區(qū)域規(guī)劃等相關(guān)的政府部門提供重要的決策依據(jù)。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,人類收集的數(shù)據(jù)量在不斷增長。對于這些大量的數(shù)據(jù),人類已經(jīng)不滿足利用傳統(tǒng)的查詢和統(tǒng)計分析來發(fā)現(xiàn)更深層的次的規(guī)律。因此,近幾年來出現(xiàn)了一種新技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量,不完全的、模糊的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的、人們不好發(fā)現(xiàn)的、有利用價值的的信息和知識的過程。無論是在社會科學還是自然科學領(lǐng)域,隨處可見各種模糊現(xiàn)象,利用傳統(tǒng)的方法很難解決這些模糊性概念,而模糊算法解決了這個難題。近幾年來,模糊算法在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域內(nèi)被廣泛應用,實現(xiàn)了巨大的應用價值。土壤鹽漬化本身存在著類型定義的模糊性,因此本文通過模糊算法解決土壤鹽漬化先天性存在的模糊性,而模糊算法是常用的數(shù)據(jù)挖掘算法之一,數(shù)據(jù)挖掘的主要任務有預測、危險度評價以及分類等。因此,本文從數(shù)據(jù)挖掘的主要任務出發(fā)對土壤鹽漬化進行分析研究。本文主要研究工作如下:(1)介紹了模糊算法的誕生、發(fā)展過程以及它與經(jīng)典集合理論之間的區(qū)別,然后對其基本相關(guān)理論進行了逐步介紹。深入了解模糊算法的基本概念以及使用方法,為后續(xù)的模糊算法應用中打好基礎(chǔ)。(2)針對模糊算法在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應用進行了相關(guān)研究,在此基礎(chǔ)上利用野外考察數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù),并對影響土壤鹽漬化的影響因子中獲取研究相關(guān)的指數(shù),對這些資料數(shù)據(jù)應用于數(shù)據(jù)挖掘中常用的模糊理論方法,如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法進行了分析。通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的預測土壤鹽分結(jié)果表明,絕大部分采樣點的實測值與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測值曲線重合。有些樣點的預測值結(jié)果出現(xiàn)了一些偏差,從而影響了整體預測效果。相對誤差基本上小于1%,平均相對誤差為0.2082%,最小誤差為0.0012%,最大相對誤差為0.9108%。實測值和預測之間的相關(guān)系數(shù)達到了0.536,說明預測能力良好,并根據(jù)模型輸出結(jié)果對研究區(qū)的土壤鹽漬化進行危險度評價。(3)遙感影像分類是數(shù)據(jù)挖掘的重要任務之一,由于遙感影像具有龐大的信息量,而且目前在鹽漬化遙感監(jiān)測中,仍以傳統(tǒng)的目視解譯或引入輔助量的遙感圖像分類方法為主提取鹽漬化信息。由于鹽漬化先天性存在類型定義本身交疊的問題,造成不同類型間光譜混疊和同一類型內(nèi)光譜的不均勻性,分類的界限往往不明確,帶有較大的模糊性;用傳統(tǒng)方法分類精度很難滿足實際要求,模糊數(shù)學可以彌補該缺陷,模糊分類在遙感信息處理中被廣泛應用,可以實現(xiàn)鹽漬化信息提取及高精度分類。因此本文利用模糊C-均值聚類法和基于面向?qū)ο蟮哪：诸惙椒▽b感影像進行了土壤鹽漬化信息提取研究,并通過精度評價對兩種方法進行了對比分析。結(jié)果表明獨立成分分析與模糊C-均值算法相結(jié)合的分類方法對鹽漬地分類具有最好的分類效果及最高的分類精度,分類總體精度達到82.47%、Kappa系數(shù)高達0.742,比較單一的模糊C-均值分類提高了4.94%和0.032,比較K-均值聚類法提高了9.8%和0.080,明顯提高了分類精度。最后對基于面向?qū)ο蟮哪：诸愡M行了分析,發(fā)現(xiàn)運用模糊算法的面向?qū)ο蠓椒ㄔ谕寥利}漬化遙感影像信息提取中實現(xiàn)了高精度的分類結(jié)果,分類精度達到了86.25%,kappa系數(shù)為0.826,充分體現(xiàn)了高分一號影像在地物細節(jié)方面的優(yōu)勢和應用價值。
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【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S156.41

【參考文獻】

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本文編號：1761374