本文關(guān)鍵詞：基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耕地自然質(zhì)量評價(jià)方法及其應(yīng)用

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【摘要】：耕地質(zhì)量各構(gòu)成要素的特點(diǎn)和相互間的影響,決定了耕地質(zhì)量的外在表現(xiàn),客觀地確定耕地自然質(zhì)量,對耕地分等定級具有重要的意義。該文通過對已有耕地質(zhì)量評價(jià)方法的優(yōu)勢與不足的分析,提出在空間數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上應(yīng)用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耕地自然質(zhì)量評價(jià)方法,并應(yīng)用該方法對吉林省九臺市耕地自然質(zhì)量進(jìn)行了評價(jià),通過步長為1 000次訓(xùn)練,自動(dòng)生成13個(gè)類別,在13個(gè)類別基礎(chǔ)上按照九臺市的指定作物的光溫生產(chǎn)潛力指數(shù)、作物的產(chǎn)量比系數(shù),進(jìn)行了耕地自然質(zhì)量評價(jià)。根據(jù)評價(jià)分值的大小分為3等,其中質(zhì)量等級Ⅰ級占全市耕地面積42.13%,Ⅱ級占全市耕地面積30.40%,Ⅲ級占全市耕地面積27.47%。評價(jià)結(jié)果與《九臺市耕地質(zhì)量更新成果》比較,圖斑重合率為80.78%,面積重合率為79.42%。2種評價(jià)方法可能出現(xiàn)差異的原因:該文評價(jià)方法增加了坡度因子,且《九臺市耕地質(zhì)量更新成果》采用的是全省統(tǒng)一的指標(biāo)權(quán)重;2種方法對于一些定性描述指標(biāo)均通過信息賦權(quán)值法進(jìn)行量化,而2種方法中量化方法不同,賦值不同。該方法將自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和地理信息系統(tǒng)相結(jié)合,有效地集成影響耕地質(zhì)量相關(guān)的土壤及土壤環(huán)境信息,利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有教師信號時(shí)自動(dòng)連接權(quán)值向著更利于競爭方向調(diào)整,通過度量評價(jià)單元的相似程度,使類間差異最大而類內(nèi)差異最小,逐步將評價(jià)單元?jiǎng)澐诸悇e。根據(jù)每個(gè)類別中圖斑自然質(zhì)量指數(shù)的大小進(jìn)行耕地質(zhì)量等別評價(jià),提高了評價(jià)結(jié)果的可信度,為耕地質(zhì)量評價(jià)提供了新思路。
【作者單位】： 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;吉林省國土勘測規(guī)劃研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41071160) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(20150418079FG) 吉林省教育廳項(xiàng)目(20100068) 吉林省社科基金項(xiàng)目(2012BS32) 長春市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(CSK2014ZYJ-0018)
【分類號】：TP183;S151.9
【正文快照】： 郄瑞卿,關(guān)俠,鄢旭久,等.基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耕地自然質(zhì)量評價(jià)方法及其應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2014,30(23):298-305.Qie Ruiqing,Guan Xia,Yan Xujiu,et al.Method and its application of natural quality evaluation of arable land based onself-organizing feature map ne

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