基于空间模拟退火算法的耕地质量布样及优化方法

耕地质量监测是保障耕地资源的永续利用,实现耕地产能提升、加强耕地资源的管理、保护、合理利用的重要措施,对实现持续粮食安全具有重要意义。该文提出了基于空间模拟退火算法的耕地质量布样优化方法,以空间模拟退火算法为基础生成一组最优样本,构成基础监测网络,在此基础上,通过多期耕地等级成果数据提取属性发生变化的分等因素和对应发生变化的区域,生成潜在变化区,并结合研究区实际情况辅以专家知识和异常监测点,对基础样本点进行增加、删除、替换等优化操作,生成最终监测样点。以北京市大兴区为例,最终确定布设55个监测样点,结果表明,该方法布设的样点在耕地质量预测方面的精度高于传统的随机抽样和分层抽样方法,能有效地预测...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in农业工程学报 Vol. 31; no. 20; pp. 253 - 261
Main Author 杨建宇 岳彦利 宋海荣 汤赛 叶思菁 徐凡
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083 2015
国土资源部农用地质量与监控重点实验室,北京 100035%中国土地勘测规划院,北京,100035%浙江省国土资源厅信息中心,杭州,310027
Subjects
优化
布样
模型
空间模拟退火算法
算法
耕地质量
空间模拟退火算法
耕地质量
算法
algorithms
models
simulated annealing
优化
模型
sampling
optimizing
cultivated land quality
布样
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819

Cover

More Information
Summary:耕地质量监测是保障耕地资源的永续利用,实现耕地产能提升、加强耕地资源的管理、保护、合理利用的重要措施,对实现持续粮食安全具有重要意义。该文提出了基于空间模拟退火算法的耕地质量布样优化方法,以空间模拟退火算法为基础生成一组最优样本,构成基础监测网络,在此基础上,通过多期耕地等级成果数据提取属性发生变化的分等因素和对应发生变化的区域,生成潜在变化区,并结合研究区实际情况辅以专家知识和异常监测点,对基础样本点进行增加、删除、替换等优化操作,生成最终监测样点。以北京市大兴区为例,最终确定布设55个监测样点,结果表明,该方法布设的样点在耕地质量预测方面的精度高于传统的随机抽样和分层抽样方法,能有效地预测县域耕地质量并监控耕地质量的变化情况。
Bibliography:Yang Jianyu, Yue Yanli, Song Hairong, Tang Sai, Ye Sijing, Xu Fan （1. College of Information and Electrical Engineering, China Agriculture University, Beijing 100083, China; 2 Key Laboratory for Agricultural Land Quality, Monitoring and Control of the Ministry of Land and Resources, Beijing 100035, China; 3. China Institution of Land Surveying and Planning, Beijing 100035, China; 4. Zhejiang Information Center of Land and Resources, Hangzhou 310007, China）
11-2047/S
algorithms; optimizing; models; simulated annealing; cultivated land quality; sampling
M Monitoring points in country area are the foundation to reflect changes of cultivated land quality, which directly affect the result of farmland grading and its accuracy. Through the monitoring network for cultivated land quality in county area, the distribution and changing trend of the cultivated land quality can be reflected. Besides, the quality of non-sampled locations should also be estimated with the data of sampling points. Due to the correlation among sp
ISSN:1002-6819