基于空间数据挖掘的广东省"旱改水"优先区选择

随着新型城镇化水平的不断提高,大量耕地将会被占用。为有效遏制水田面积减少趋势,提升耕地质量,保障粮食安全,各地政府开始实施"旱改水"工程改造,即将同等数量的旱地改造为水田的方式间接开发水田。旱改水优先区域选择是实施改造先后顺序的重要评判标准。借助WEKA软件,基于空间数据挖掘的方法来选择"旱改水"优先区:(1)通过属性选择获取相关性较高的9个改造因子,实现数据的预处理;(2)通过K-means聚类分析将研究对象划分成5类簇;(3)通过Apriori关联规则挖掘出分区因子属性之间最强关联关系作为决策挖掘出优先改造的簇,并对结果进行分析。应用于我国广东省,试验证明,空间数据挖掘有效地从庞大数据量中提取信息,耦合空间关系,把数据转化为有用的知识,使用空间数据挖掘的方法选择优先区是可行和科学的。