基于ComGIS的农用地分等单元及属性数据获取方法研究

以湖北省荆州市荆州区农用地分等评价为例，提出了在基于组件式地理信息系统(ComGIS)的农用地评价中，以矢量化并经校正后的土地利用现状图、土壤图、地貌图进行叠加产生的土地资源类型图作为农用地评价单元图，并通过与样点综合评价因素图层进行叠置分析来获取评价单元属性数据的新思路。在实际工作中取得了良好的效果，减少了工作量，提高了分等结果的科学性。     

基于MapGIS的农用地分等研究

以江西省进贤县农用地为研究对象,探讨了基于MapGIS的农用地分等方法和过程,并确定了农用地等别及其空间分布。研究结果对农用地利用和管理具有指导意义。     

GIS支持下的农用地分等研究

结合温宿县农用地分等的实践,对GIS在农用地分等中的应用进行了研究。结果表明,温宿县农用地多集中在7等、8等,反映了客观实际。     

GIS支持下的农用地分等研究

结合温宿县农用地分等的实践,对GIS在农用地分等中的应用进行了研究.结果表明,温宿县农用地多集中在7等、8等,反映了客观实际.     

MAPGIS在农用地分等中的应用

以嵩县为例探讨了地理信息系统在农用地分等中的应用 ,从而为这项工作在全省范围内的全面开展提供了试点经验。MAPGIS软件的空间分析功能为农用地分等工作提供了全新的技术手段 ,在速度和精度方面具有较强的优势。     

四川省农用地分等关键技术研究

采用理论与实证研究的方法,对农用地分等中的标准耕作制度分区、评价单元划分、分等指标体系构建、产量比系数、土地利用系数等关键技术进行了研究,结果表明将四川省标准耕作制度分区为盆西平原区、盆东丘陵区、盆周山地区、川西南山地区、川西北高原区,充分反映了四川省土地资源与农业生产的地域分异规律;将海拔高度引入评价指标体系中,体现了四川省地形主导因素对农用地质量的影响;地块法是土地评价单元划分的一种普遍适宜的方法;提出了基于作物光温水生产潜力的产量比系数计算方法、利用影响因素建立模型修正土地利用系数的宏观控制方法。这些关键技术已应用于四川省农用地分等实践中,为科学评价四川省农用地质量奠定了基础。     

计算机支持下的农用地分等研究--以淄川区分等工作为例

农用地等别是衡量农用地质量的基本指标，是确定土地使用税、土地征用补偿及租赁赞等的重要依据。传统的分等方法耗资耗时大、精度低，采用地理信息系统和计算机技术可以大大提高分等的精度和速度。本文以淄川区农用地分等工作实践为例，阐明计算机在现阶段农用地分等工作中的应用。     

基于回归分析的农用地分等应用研究

选取A县部分分等单元验证农用地自然质量等指数、利用等指数与实际标准粮产量之间的相关关系,通过数学模型研究实际标准粮产量随自然质量等指数、利用等指数的变化情况.     

基于人工神经网络的农用地分等研究Ⅰ.分等模型与精度检测

基于BP人工神经网络(BP-ANN)原理,针对农用地分等的问题,设计了BP神经网络农用地分等模型和精度检测方法.结果表明:BP-NN农用地分等模型通过少量典型样本的训练和学习后,可简便、快捷地计算出大规模待定样本的分等综合指数;其泛化功效和精度检测也符合要求.     

基于组件GIS的森林景观四维可视化系统的构架研究

针对森林分布广阔、林木生长周期长、调查费时费力、更新困难的特点,作者设计了基于组件GIS的森林景观四维可视化系统(FLFVS).该文首先介绍了FLFVS建设的必要性及可能性,然后重点阐述了该系统的功能、集成框架和关键实现技术,及其在北京市房山区森林资源经营管理中的初步应用.该系统不仅可以实现森林资源动态管理,结合树木生长模型,三维动态地表示林分生长过程,而且可以在三维虚拟场景中模拟森林的经营和管理措施,包括抚育间伐、更新造林等,动态直观地表示森林经营的结果,为森林经营决策服务.     

基于组件GIS森林资源信息管理系统功能简介

在林业进入全面发展的新形势下,85％以上的森林管理决策与其空间位置有关。如森林资源管理、森林防火、森林调查、天然林保护、防风治沙和森林病虫害防治等。面对林用土地辽阔、生产周期长、森林系统结构复杂等特点,采用传统方法进行决策局限于枯燥的数据处理,缺乏直观性和决策过程的可视化,给决策和经营管理带来许多困难和失误。“森林资源信息管理系统”是为基层林场经营管理森林资源而开发的软件系统,用于林业经营区各种贮存、动态更新、分析、统计,为森林经营决策提供有力的依据。     

遥感图像分类中混合像元分解方法研究

总结了几种解决遥感图像分类中混合像元分解问题的方法,对各种方法的基本理论、应用条件和优缺点进行阐述,并对未来提高分类精度的前景进行展望,为遥感图像分类应用提供有价值的参考。     

基于GIS的甘南高原草原分类与制图研究

在草原的综合顺序分类法理论指导下,利用GIS技术手段,通过对甘南高原及其周边区域气象台站>0℃年积温和年湿润度的空间插值、重分类、空间叠置,生成了甘南高原1km×1km精度的草原类型图。结果表明,甘南高原共有11个草原类,寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸类分布范围最广,其次是寒温潮湿寒温性针叶林类,这2种类型面积占到总面积的96.0%。     

基于Bag of Words的干果图像分类研究

针对干果图像信息量大、分类精度低和耗时多的特点,提出利用Bag of Words模型提取图片的代表特征,并采用朴素贝叶斯分类器指导特征矩阵分类。结果表明,图像分类精度能达到80%,分类处理时间约为2 s。通过增加学习样本来进一步提高分类精度,将Bag of Words应用于干果图像识别和分类是可行的。     

基于向量空间模型中文农业网页分类技术研究

对基于向量空间模型的文本分类所涉及的关键技术:特征选取、特征向量表示方法、特征向量的维数、文本分类的评价标准进行了分析和研究.为了对比和验证文本分类在特征词选取方法,特征向量表示方法以及在不同维数下对分类的影响,选择了1 600篇中文农业网页进行正交实验,并对这些因素进行比较和分析,选出分类效果最好的组合.研究表明,当使用综合文档频(DFD)特征词选取方法选取特征词,用词频表示特征向量,特征向量维数为300维时,有较好的分类效果,平均查准率可以达到92.63％,平均召回率可以达到91.5％.     

基于MODIS数据的辽宁省土地利用分类研究

采用最大似然法、马氏距离法、光谱角填图法、支持向量机法、神经网络法和最小距离法6种分类方法,对辽宁省2010年3—12月MODISNDVI数据,用该数据做主成分分析的前3个主成分数据、前5个主成分数据和2010年6—10月MODISNDVI数据等4类数据进行土地利用分类研究。结果表明：6种分类方法中最大似然法、马氏距离法和最小距离法3种方法较适合对MODISNDVI数据进行信息提取,其总体分类精度分别达82．63％、80．29％、79．17％,乔木林类型信息提取精度分别达81．91％、78．54％、80．02％;3种对原始数据进行变换的方法中6—10月数据效果较好,其总体分类精度最高达82．63％,乔木林信息提取的最高精度达78．54％。     

基于分类指标体系的竞争情报分类分析模型研究

随着信息技术的快速发展和市场竞争的日益激烈,竞争情报逐渐成为企业生存与发展的重要因素。针对传统的竞争情报分析模型在进行竞争情报分类分析过程中,由于缺乏合理完善的分类指标体系所产生的分类效率与质量问题,提出了构建企业竞争情报分类指标体系,并利用该体系构建竞争情报分类分析模型,同时对该模型的执行过程进行了详细分析。     

基于卷积神经网络干制哈密大枣纹理分级

【目的】研究一种基于卷积神经网络干制哈密大枣纹理分级的方法。利用卷积神经网络解决干制哈密大枣的纹理分类问题。【方法】将大小统一的彩色图片输入网络,卷积核自动提取其纹理特征,进行分类。【结果】分类准确率达到了97.7%。【结论】与常用的灰度共生矩阵提取干制哈密大枣纹理特征(最大概率,相关性,对比度、能量、同质性和熵),再用BP神经网络和支持向量机(SVM)分类准确率相比的方法,避免了复杂纹理提取和图片预处理的过程,在测试时间相近的情况下识别率更高。