為減少耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)工作中確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重人為因素的影響,選取江西省奉新縣為研究對(duì)象,引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),建立基于SVM模型的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,探索客觀、高效的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。本文應(yīng)用因素法和SVM模型法分別對(duì)奉新縣耕地質(zhì)量等別進(jìn)行劃定,通過對(duì)比分析兩種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果,對(duì)兩種方法的優(yōu)劣及適用條件進(jìn)行了判定。結(jié)果表明,與因素法相比,SVM模型法具有等別劃分高效的優(yōu)勢(shì);SVM模型法耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的正確率高達(dá)96.93%,符合耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)精度要求。應(yīng)用SVM模型進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)具有測(cè)算高效、受人為因素干擾小等優(yōu)點(diǎn),可以廣泛應(yīng)用于耕地質(zhì)量等別更新、新增耕地質(zhì)量等別劃定等工作。 

【文章來源】：土壤通報(bào). 2020,51(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

奉新縣耕地類型分布圖

根據(jù)《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》[3]、《全國(guó)耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)程》[10]推薦指標(biāo)，結(jié)合奉新縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況、地形地貌、土壤情況和樣點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)，確定有效土層厚度、有機(jī)質(zhì)含量、耕作層質(zhì)地、土體構(gòu)型、障礙層距地表深度、灌溉保障率、排水條件和地面坡度共8個(gè)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)；再運(yùn)用特爾斐法，邀請(qǐng)專家打分確定指標(biāo)權(quán)重。首先應(yīng)用常規(guī)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法———因素法進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)，得到耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)；再?gòu)闹须S機(jī)抽取500組訓(xùn)練數(shù)據(jù)和200組驗(yàn)證數(shù)據(jù)，用于SVM模型的建立和驗(yàn)證；最后，運(yùn)用SVM模型進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)踐，將基于SVM模型的評(píng)價(jià)結(jié)果與應(yīng)用因素法的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比，研究討論因素法和SVM模型法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用條件分析。技術(shù)路線如圖2所示。2.2 耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)體系建立

建立在Matlab 2016平臺(tái)上，以500組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)為輸入變量，耕地質(zhì)量等級(jí)作為目標(biāo)函數(shù)。耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)工作屬于非線性分類，故采用C-支持向量模型（C-Support Vector Machines，簡(jiǎn)稱C-SVM），需設(shè)置懲罰參數(shù)c和內(nèi)核參數(shù)g,c越大表示對(duì)錯(cuò)誤分類的懲罰越大，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，本文選取的最優(yōu)懲罰參數(shù)best c=8,best g=0.25，選定高斯核函數(shù)作為SVM模型的最優(yōu)核函數(shù)，構(gòu)建基于SVM的奉新縣耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)最優(yōu)模型—model。2.4.4 SVM模型驗(yàn)證與應(yīng)用

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3216730