基于决策树的农产品供应商竞标能力的数据挖掘分析

应用基于决策树的数据挖掘算法对农产品电子商务B2B系统中的历史竞标样本进行了分类,通过给出一个结合实例的算法实现过程,说明了供应商在竞标过程中产品报价等部分影响因素间的一些潜在性规则,从而得出不同特征的农产品供应商在虚拟市场中的竞标能力高低差异依次由产品报价、配送及时率、市场需求水平等因素决定。     

基于综合多尺度特征决策树模型的土地利用变化分析

针对当前土地利用变化模型研究中较少考虑多尺度融合的问题,尝试构建综合空间多尺度特征的决策树模型(decision tree model,DTM),并与典型数据挖掘方法模拟效果进行对比。选取1995年、2000年和2005年的南京市土地利用现状为数据源,并以1995年和2000年两期数据为训练样本,以空间剖分的土地利用单位(9.5km2大小的格网单元)为模拟单元,构建综合模拟单元内部特征、邻域特征和全局特征的空间多尺度DTM,利用此模型对2000-2005年南京市土地利用变化进行模拟与分析,同时将该模型与朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)、BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行模拟精度的对比。结果表明:DTM模拟精度为88.97%,高于NB、BPNN和SVM模型的模拟精度(分别为84.44%、87.13%和83.46%)。本文提出的综合多尺度特征的DTM具有与典型数据挖掘方法相类似或更好的精度,而且还具有运算效率高、可解释性强以及简单易扩展等突出特点,有利于LUCC模型的异地复用和决策支持。     

景观解译对小区域土系调查的作用研究

利用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术能够快捷高效地进行景观解译。土系分布与景观特征密切相关,可以借助景观变异规律来辅助土系调查。本研究选择句容市某小区域为研究对象,首先以决策树分类方法对资源三号卫星影像进行土地利用类型的分类,将分类结果与原始影像叠加,并结合野外调查结果进行人工修正;精度达到要求后,再以修正后的土地利用类型图为底图,用决策树分类方法添加合适的坡度和高程信息,生成"高程-坡度-土地利用类型"的景观分类图;在此基础上,根据土壤-景观关系,结合数字高程模型(DEM)数据、资源三号卫星原始影像和景观分类图,对大比例尺土系调查进行调查路线的选择、剖面点的设置和土系界线的确定,并在研究区中选取核心区进行验证。结果证明:改进后的方法相对于传统土壤调查方法更加定量地考虑到景观变异情况,调查结果更具有代表性。     

杏树遥感图像辨识的最佳时相与方法

采用2014、2017、2018年逐月GF1-WFV影像(共43景)探寻杏树遥感图像辨识的最佳时相与方法,以期为关中乃至全国其他果区开展杏树遥感监测提供理论依据。首先对各景影像分别进行预处理;随后利用在各期影像中采集到的各种果树样地的ROI(感兴趣区)数据,对6类辨识方法(即同期影像地物反射光谱比较、同期影像波段差值或比值分析、同期影像光谱指数求算与分析、同套邻期光谱指数变化追踪、影像复合与多指数联用分析)的辨识效能分别予以探试,以寻求最佳的辨识时相与方法;最后对探试结果用于全域影像中的辨识效能加以验证。结果显示:盛花期杏树相对其他果树树种具有较低的VI1值,用VI1阈值对该期杏树具有较佳的辨识效能;在杏树盛花期的影像中,利用NDVI(归一化植被指数)与VI1双重阈值,可明显提高总体分类精度;利用盛花期与花前影像(同序号)波段的比值也可较好地辨识杏树;联合应用NDVI、VI1、R_(b1)/R_(b1花前)、R_(b3)/R_(b3花前)4个光谱指数阈值,辨识花期杏树的精度更为理想,杏树类的正确识别率可达83.14%,总体分类精度可达80.93%;杏树盛花期是辨识杏树的最佳时相。     

基于决策树算法的蔬菜农药残留 的数据挖掘与分析

蔬菜是人们日常消费的必需品,影响蔬菜质量安全的一个重要因素就是农药残留问题。利用决策树算 法的数据挖掘技术,对蔬菜的检测信息进行挖掘,得到品种为韭菜、黄瓜的农药残留高;新桥市场、烟大市场和大世 界市场的蔬菜农药残留水平较低;而7~9 月的蔬菜农药残留高。结果具有一定的可信度,为蔬菜消费者和安全监管 者提供一定的决策依据。     

C4.5算法在大豆致病性分析中的应用

介绍了一种决策树C4.5算法的构建方法及其步骤,并将决策树应用于大豆致病分析,由Weka系统实现后得到有一定实用价值的决策树.     

基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法

现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类（Fuzzy C-means, FCM）结果和FCM隶属度以及梯度提升决策树相结合的护林员巡护情况评价方法。首先对护林员巡护情况数据集进行Z-Score标准化处理以提高算法的准确率和效率,其次以里程数、考勤率、耗时数和上报事件数为特征变量,使用FCM对巡护情况数据集进行聚类,确定基准月,并使用隶属度评价得分划定法计算基准月护林员评价得分,再通过梯度提升决策树（Gradient boosting decision tree, GBDT）和基准月数据确定研究期内其他月份的护林员评价得分,最后对护林员巡护情况进行综合分析。研究结果表明,该方法可精准、清晰地划定护林员巡护情况评价得分;研究期内护林员整体巡护情况偏差,评价得分≤60分的人数占比较大;常驻护林员在研究期内巡护情况评价得分基本保持不变,偶尔上下波动,毫无提升。本文的方法从实际数据出发,对护林员巡护情况进行针对性的分析,使得护林员管理者可制定科学的管理方...     

基于HJ-1 CCD的县域农作物种植结构提取和时空分析(英文稿)

作物分类和时空变化监测信息可以为农业管理提供依据,多年作物种植结构图反映了作物种植方式的变化,对经济和社会分析起着重要作用。然而,用于绘制作物分布图的卫星影像不能同时具有高时间高空间分辨率,在提取作物种类复杂多样地区的种植结构图时,往往难以提供足够的作物生长周期内影像。该研究提出了一种既经济又高效的解决方案,即利用重复周期短的环境一号CCD（HuanJing-1 Charge-Coupled Device,HJ-1 CCD）图像和免费Landsat-8图像来提取中国监利县的作物种植区时空变化图。根据NDVI时间序列曲线定义了不同作物生育期物候指标例如归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的最大值、日期和天数等,用于作物分类。为了获取物候指标的阈值,首先从15m Landsat-8影像中提取典型种植区,然后利用典型种植区作物生长阶段NDVI时间序列曲线,得到物候指标中的NDVI阈值和时间阈值,再根据这些阈值制定了分类规则,并获得了2009-2016年作物分布图。根据多年主要作物分布图,分析不同作物的土地利用变化。最后利用高空间分辨率卫星图像和监利县统计年鉴中的作物面积数据对作物分类结果进行精度评估。与高空间分辨率图像相比,平均分类精度为84%,与统计作物面积数据相比,分类精度达到81.60%。结果表明,该研究为在像监利县这样复杂地区进行常规的作物分布制图提供了一种可行的分类方法。通过对夏收作物的时空动态变化分析可以发现,油菜农业机械化水平低、劳动力成本高,导致愿意种植油菜的农民较少。对于秋收作物,政府设定了中稻最低收购价标准,大大降低了农民种植中稻的风险,对农民种植秋收作物具有指导作用。     

黄河三角洲滨海盐碱退化土地变化遥感监测研究

以黄河三角洲垦利县为研究区,采用1987年5月7日和1998年5月5日陆地卫星TM遥感影像以及2005年4月13日中巴资源卫星影像数据,对遥感影像进行图像预处理.根据各地类光谱特征,以决策树分类方法剔除非盐碱地类信息,构建土地退化指数模型,获取研究区土地退化等级分布信息并分析其空间变化.结果表明,1987～2005年,研究区重度退化土地比例由12.7%增加为20.5%;中度退化土地由39.5%降至18.2%;轻度退化土地等级由17.7%上升为40.2%;无退化土地则由30.1%下降为21.1%,总体呈现为重-轻-重的动态变化趋势.提出滨海盐碱土地信息遥感提取技术方法,为黄河三角洲土地资源的可持续利用和保护提供理论和决策依据.     

基于HTML文档的WEB图像分类研究

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用，Internet已经成为包含各种信息形式，如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而由于Web图像从主题、格式，到功能和来源都多种多样，很难用一个统一的标准进行分类。本研究首先从Web页面上图像的功能角度对图像进行初步分类，将其分为链接类、装饰类、广告类和内容类。初步分类可提高Web图像处理的效率和性能，并为它基于Web的应用与研究提供帮助。