【摘 要】
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针对空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响的问题,该文提出了ELECTRE TRI算法与GIS结合的耕地适宜性评价方法。该方法可以抵消空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响,使评价结果更客观真实。在ELECTRE TRI算法的两种分类方法中,悲观分类法的阈值比较按照从高到低排序容易造成属性值的不精确,影响排序结果,而乐观分类法能较好地避免出现类似情况。两种评价结果的评价单元数在三种
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针对空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响的问题,该文提出了ELECTRE TRI算法与GIS结合的耕地适宜性评价方法。该方法可以抵消空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响,使评价结果更客观真实。在ELECTRE TRI算法的两种分类方法中,悲观分类法的阈值比较按照从高到低排序容易造成属性值的不精确,影响排序结果,而乐观分类法能较好地避免出现类似情况。两种评价结果的评价单元数在三种相应等级下重合评价单元较多。评价结果表明评价结果较为相近,具有一定准确合理性。研究结论对区域耕地利用结构
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