【摘 要】
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为了增强多维空间大样本数据分类的直观性和可解释性,提高农田整治类型区划分结果的实用性,该文提出了一种基于降维处理的密度图法与定性解析相结合的分类方法。该方法首先对
【基金项目】
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国土资源部公益性行业科研专项课题“水资源约束条件下的高标准基本农田建设技术研究”(201411022-03)
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为了增强多维空间大样本数据分类的直观性和可解释性,提高农田整治类型区划分结果的实用性,该文提出了一种基于降维处理的密度图法与定性解析相结合的分类方法。该方法首先对多维变量进行主成分分析以提取主变量,然后在第一和第二主变量构成的二维平面空间制作样品分布散点图,采用密度图分割法对样本进行初步分类;最后再结合定性变量特征,对初步分类结果进行定性解析续分。采用该方法对新郑市的315个行政村单元进行了农田整治分区研究,结果表明:1)第一主分量(F1)和第二主分量(F2)包含了土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾、农田灌溉率等原始变量信息总量的85.55%,可由其替代原始变量信息;2)F1、F2主变量与粮食单产间的相关性总体优于原始变量,在F1-F2二维平面散点图上,样品聚类特征明显;3)新郑市的315个行政村可划分为6种类型的农田整治区,不同类型区的粮食单产及影响因素差异显著,农田整治工程建设的重点各不相同。结果说明,基于主成分分析的密度图法与定性解析相结合的分类方法适宜于多因素大样本情况下的农田整治类型区划分,研究结果可为新郑市的农田整治规划设计提供重要参考。
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