农用地定级决策树模型构建与应用研究

土地利用决策模型的构建与应用土地利用决策模型是一种利用科学方法和技术手段，为土地利用规划提供科学依据的模型。

它通过分析土地资源的现状和特点，结合社会、经济、环境等多方面因素，通过建立数学模型，对土地利用进行评估和预测，为土地利用决策提供科学的、系统的建议和决策支持。

本文将介绍土地利用决策模型的构建与应用方面的内容。

首先，构建土地利用决策模型需要明确模型的目标和指标体系。

在制定土地利用规划时，需要确定所关注的问题、目标和约束条件，并建立相应的评价指标体系。

这些指标可以包括土地质量、土地利用强度、生态环境状况、经济效益等方面的指标，以综合评价土地利用状况和潜力。

其次，构建土地利用决策模型需要建立数据支持系统。

数据是构建土地利用决策模型的基础，包括土地利用现状数据、土地质量数据、经济社会数据等。

这些数据可以通过多种途径获取，例如遥感技术、野外调查、统计数据等。

在建立数据支持系统时，需要注意数据的准确性和完整性，确保数据的可靠性和有效性。

接下来，构建土地利用决策模型需要选择适当的建模方法。

常用的建模方法包括多目标规划、层次分析、模糊数学、神经网络、格网模型等。

根据具体的问题和需求，选择合适的建模方法进行建模分析。

建模方法的选择应考虑模型的复杂度、计算效率和结果的可解释性等因素。

在模型构建完成后，需要进行模型的验证和评估。

通过对现有数据的运用，验证模型的有效性和准确性。

同时，可以利用历史数据进行模型的回溯验证，对模型的预测结果进行评估。

在模型评估过程中，需要注意对模型偏差和误差进行分析，不断改进和优化模型。

最后，土地利用决策模型的应用主要体现在土地利用规划和决策制定中。

通过模型的运用，可以对土地利用现状进行全面评估，为土地利用规划提供科学依据和决策支持。

在制定土地利用规划时，可以通过模型预测和评估不同的土地利用场景，为决策者提供多种选择和决策建议。

在具体的土地利用决策中，也可以利用模型进行方案分析和优化，寻找合理的土地利用方案。

农业分析的模型构建与应用实践随着科技的进步和技术的应用，农业分析的模型构建和应用实践成为农业领域中具有重要意义的工作。

本文将从不同角度，介绍农业分析模型的构建和应用实践。

一、农业分析模型的构建方法农业分析模型的构建方法有很多，常见的有统计学模型、经济学模型、生态学模型等。

统计学模型主要通过数据收集和分析来研究农业生产和发展的规律；经济学模型则注重农业经济效益和资源利用的优化；生态学模型则关注生态系统的平衡和农业可持续发展。

二、农业分析模型的应用领域农业分析模型的应用领域广泛，涵盖农业生产、资源配置、市场预测等方面。

在农业生产中，模型可以帮助农民预测和规划种植作物的最佳时间和地点，以达到最高的产量和经济效益。

在资源配置方面，模型可以分析和优化农田的土壤养分、水资源和肥料使用等，提高农业资源的利用效率。

在市场预测方面，模型可以通过对市场需求和供应的分析，预测农产品价格的变动，为农民制定农产品销售策略提供依据。

三、农业分析模型构建与快速发展的关系农业分析模型的快速发展得益于科技的进步和数据的积累。

现代农业生产和管理的数据收集和处理能力大大提高，可以为模型的构建提供更加可靠和详细的数据支持。

此外，计算机技术的发展和数学算法的创新也为农业分析模型的构建和应用提供了更多可能性。

四、农业分析模型在产量预测中的应用产量预测是农业分析模型的重要应用之一。

通过对气象数据、土壤信息、作物种植面积等因素的综合分析，可以预测农作物的产量。

这对农民来说具有重要意义，可以帮助他们制定种植计划和农产品的销售策略。

五、农业分析模型在资源配置中的应用资源配置是农业管理的重要环节，也是农业分析模型的又一个应用领域。

通过模型分析土壤养分、水资源和肥料等因素的分布和利用情况，可以进行合理的资源配置，提高农业生产效益和资源利用效率。

六、农业分析模型在市场预测中的应用市场预测是农业分析模型的又一个重要应用方向。

通过对市场需求和供应的数据进行统计和分析，可以预测农产品价格的变动趋势和波动情况，为农民提供决策依据。

农作物生长模型在农业决策中的应用研究一、引言农业作为人类生存和发展的基础产业，一直面临着诸多挑战，如气候变化、资源短缺、市场需求波动等。

为了实现农业的可持续发展和高效生产，科学的决策至关重要。

农作物生长模型作为一种有效的工具，能够模拟农作物在不同环境条件下的生长过程，为农业决策提供重要的依据。

二、农作物生长模型的概述农作物生长模型是基于作物生理学、生态学和气象学等多学科知识，通过数学方程和计算机程序来描述农作物生长发育与环境因素之间相互关系的系统。

它能够预测农作物的生长阶段、产量形成、养分需求、水分利用等关键指标。

常见的农作物生长模型可以分为机理模型和经验模型两大类。

机理模型基于对作物生理过程的深入理解，通过建立一系列的微分方程来模拟作物的生长，具有较强的理论基础和通用性。

经验模型则主要基于大量的观测数据和统计分析，建立输入变量和输出变量之间的经验关系，相对简单易用，但适用范围较窄。

三、农作物生长模型在农业决策中的应用领域（一）品种选择不同的农作物品种在生长特性、适应性和产量潜力等方面存在差异。

利用生长模型，可以模拟不同品种在特定环境条件下的生长表现，为种植者选择最适合当地气候和土壤条件的品种提供参考。

（二）播期确定合适的播种时间对于农作物的生长和产量有着重要影响。

生长模型可以考虑气象因素的变化，预测不同播期下作物的生长进程和产量风险，帮助种植者确定最佳播期，以充分利用当地的光热资源。

（三）施肥管理农作物的生长需要适量的养分供应。

通过生长模型，可以估算作物在不同生长阶段对氮、磷、钾等养分的需求，为精准施肥提供依据，避免肥料的浪费和环境污染。

（四）灌溉决策水资源是农业生产中的关键因素。

生长模型能够模拟作物的水分需求和土壤水分变化，帮助种植者制定合理的灌溉计划，实现节水灌溉和提高水分利用效率。

（五）病虫害防治病虫害的发生和发展与作物的生长阶段和环境条件密切相关。

生长模型可以预测作物在不同生长条件下的易感性，为及时采取病虫害防治措施提供预警。

GIS在农用地质量分等定级中的应用探讨摘要：做好农用地定级估价不仅可以对农用地进行科学、合理的管理，还可以为科学量化农用地的数量和质量，无论是实施区域耕地占补政策还是使用征地制度都可以作为重要的参考依据。

所以采用先进的计算机技术、GIS技术和数据库技术势在必行，这为建立农用土地定级估价信息系统，提高工作效率、工作质量和科技含量中做出了重大贡献，为在今后的土地定级估计调整、更新以及广泛的应用提供了信息平台和工作基础。

关键词：GIS技术；农用地；质量定级；应用依据《农用地分等规程》（TD/T1004-2003），农用地分等定级是指在全国范围内，按照标准耕作制度，在自然质量条件、平均土地利用条件、平均土地经济条件下，根据规定的方法和程序进行的农用地质量综合评定，划分出的农用地等别，等别的划分过程称为农用地分等定级。

GIS技术在我国农用地分等定级应用中的能够提供相关的土地使用信息，还可以为我国土地的相关质量、可利用程度以及所能达到的经济效益提供科学、合理的判别依据。

一、GIS技术简介GIS即地理信息系统（Geographic Information System），是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统，是以测绘测量为基础，以数据库作为数据储存和使用的数据源，以计算机编程为平台的全球空间分析即时技术。

地理信息系统作为获取、存储、分析和管理地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。

GIS具有以下基本功能：1.1数据采集与输入数据采集与输入，即将系统外部原始数据传输到GIS系统内部之过程，并将这些数据从外部格式转换到系统便于处理的内部格式的过程。

多种形式和来源的信息存在着综合和一致化的过程。

数据采集与输入要保证地理信息系统数据库中的数据在内容与空间上的完整性、数值逻辑一致性与正确性等。

1.2数据编辑与更新数据编辑主要包括图形编辑和属性编辑。

属性编辑主要与数据库管理结合在一起完成；图形编辑主要包括拓扑关系建立、图形编辑、图形整饰、图幅拼接、投影变换以及误差校正等。

农业分析模型在农村规划与决策中的应用研究随着农业现代化的发展，农村规划与决策在推动农业产业升级和农村发展中扮演着重要的角色。

而农业分析模型作为一种有效的研究方法，在农村规划与决策中的应用也日益受到重视。

本文将就农业分析模型在农村规划与决策中的应用进行探讨。

一、农业分析模型的概念及发展动态农业分析模型，简称农模，是以数学和统计学方法为基础，结合实际农业生产情况，对农业系统进行模拟和分析的一种方法。

农模的发展经历了初期的经验模型、计量模型以及现代计算机模型三个阶段，如今已经发展成为以决策支持系统为代表的复杂农业分析模型。

二、农村规划决策的需求与挑战农村规划决策的目标是实现农村产业结构的优化、农产品品质的提升以及农民收入的增加，但在实践中常常面临信息不对称、多目标协调难度大等挑战。

因此，需要运用农业分析模型对农村规划与决策进行科学合理的支持。

三、农业分析模型在农村规划与决策中的应用领域农业分析模型广泛应用于农村规划与决策的多个领域，如农产品供需预测、农业资源配置、农业科技创新等。

通过模型的建立与分析，可以为评估政策效果、提升决策水平、促进农业可持续发展提供科学依据。

四、农业分析模型在农产品供需预测中的应用研究农产品供需预测是农村规划决策的重要内容之一。

农业分析模型结合历史数据和市场需求，可以对农产品的生产和消费进行预测和分析，为合理安排农业生产和市场销售提供参考依据。

五、农业分析模型在农业资源配置中的应用研究农业资源配置是农村规划决策中需要解决的难题之一。

农业分析模型可以通过对农田、水资源、肥料等进行合理配置，提高资源利用效率，实现农业的可持续发展。

六、农业分析模型在农业科技创新中的应用研究农业科技创新对提升农业生产力至关重要。

农业分析模型可以通过模拟和预测不同农业科技创新方案的效果，为制定科技创新政策和推广农业新技术提供科学支持。

七、农业分析模型在农村规划决策中的局限性及改进措施虽然农业分析模型具有不可忽视的优势，但也存在着局限性。

决策树在土地规划中的应用研究的开题报告标题：决策树在土地规划中的应用研究摘要：随着城市化的进程，土地规划变得越来越重要。

作为一种有效的工具，决策树已被广泛应用于各种领域，例如医疗、金融和商业等。

因此，本研究旨在探讨如何使用决策树来解决土地规划中的问题，以提高规划的效率和准确性。

本研究将通过分析已有的规划案例和相关资料，确定决策树在土地规划中的适用范围，以及影响规划结果的主要因素。

使用真实的规划数据建立决策树模型，并与传统的规划方法进行比较，以验证决策树模型的可行性和优越性。

最后，本研究将总结决策树在土地规划中的应用价值和发展前景。

关键词：决策树；土地规划；效率；准确性；可行性引言：土地规划是城市发展的基础，具有长远性和全局性，其结果直接影响到城市的形态和发展方向。

因此，如何制定科学且可行的规划方案成为城市规划师们需要面对的重要问题。

传统的规划方法常常需要耗费大量的时间和资源，而且结果也不一定准确。

这时候，决策树作为一种有效的工具就有了广泛的应用空间。

决策树是一种数据挖掘技术，可以根据已知的数据，通过一系列判断和分支，最终得出决策或预测结果。

与传统方法相比，决策树具有时间短、精度高、易于理解和应用等优点。

研究目的和意义：本研究旨在探究决策树在土地规划中的应用价值，通过比较传统的规划方法与决策树模型，确定其优越性和可行性。

在现有的规划框架下，运用决策树对规划过程进行优化，提高规划的效率和准确性。

本研究不仅有助于推广应用决策树技术，更重要的是为城市规划领域的决策提供了一个新思路。

研究方法：本研究采用文献调研法和案例分析法，收集和分析国内外已有的土地规划案例和相关资料，确定决策树在土地规划中的适用范围和主要影响因素。

同时，本研究将使用真实的规划数据，建立决策树模型，并与传统的规划方法进行比较，验证决策树模型在土地规划中的可行性和优越性。

最后，本研究将对研究结果进行总结和分析，提出进一步研究的方向和建议。

基于ArcGISEngine／ArcSDE的农用地定级模型设计与实现ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于ArcGISEngine/ArcSDE的农用地定级模型设计与实现寇卫利2,甘淑,王丹丹KOUWeili,GANShu.Ⅵ,ANGDandan1.昆明理工大学国土资源工程学院,昆明6500932.西南林业大学计算机与信息科学系,昆明6502241.FacultyofLandResourceEngineering,KunmingUniversityofScienceandTechnology,K unming650093,China2.DepartmentofComputerandInformationScience,SouthwestForestryUniversity,Kunmi ng650224,ChinaKOUWeili,GANShu,W ANGDandan.Titledesignandimplementationofmodelforagricul turallandgradingbasedonArc-GISEngine/puterEngineeringandApplications,2012,48(6):238-242. Abstract:Inordertoresolvetheproblemsofdatamanagementdifficult,largeamountofcomp utations,largeamountofprocessingstepsetc.intheprocessofagriculturallandgrading,SOconstructsamodelofagriculturalland gradingbasedonArcGISEngine/ArcSDE, platformandSQLSe rverdatabasemanagementsystem,it researchesofmodelimplementationOffkeyarithmeticandtechnology.Themodelcarteffici entlymanageandstorespatialdata,alsocanefficiently,accuratelyimplementauto—manipulatingbasedontheinterfaceprovidedbyArcGISengineinagriculturallandgrading process,andwithhighgenerality.Practicalapplicationshowsthatthemodelcanefficientlyco mpletetheworkofagriculturallandgrad—ing,andachievegoodresults.Keywords:agriculturallandgrading;ArcGISengine;ArcSDE;factormethod摘要:针对农用地定级过程数据管理困难,计算量大,操作繁琐等问题,以ArcGISengine/ArcSDE为基础构建农用地定级模型,使用ArcSDE和进行空间数据和属性数据的存取.在.NET平台和SQLServer数据库管理系统下,对模型实现的关键算法和技术作了研究和探索.通过该模型既实现了空间数据的有效管理和存储,也通过ArcGISengine的强大接口,高效,精确地实现了衣用地定级过程中的自动化操作,并且具有很高的通用性.实际应用表明该模型能够有效地完成农用地定级,并取得了良好的效果.关键词:农用地定级;ArcGISengine;ArcSDE;因素法DOI:10.3778/j.issn.1002—8331.2012.06.066文章编号:1002.8331(2012)06—0238.05文献标识码:A中图分类号:TP39l引言农用地定级是农用地估价的基础.农用地定级是根据农用地的自然屙和经济属性,对农用地的质量优劣进行综合评定,并划分级别.农用地定级工作涉及复杂的空间数据和属性数据的综合管理与测算处理.回顾我国农用地定级处理技术,大致经历了完全人工定级,应用地理信息系统软件功能定级,使用地理信息系统平台中所提供的组件接口和脚本语言进行二次集成开发定级,基于独立组件进行二次开发独立的信息系统进行定级等不同阶段.目前效率低下的完全人工定级已经很少使用;直接使用地理信息系统软件功能定级因存在操作步骤繁多,人为依赖性较强等问题也不太实用;在地理信息平台中进行集成开发的定级系统存在独立性和通用性差的问题而难于推广使用;基于独立组件进行二次开发,建立独立的定级信息系统,因具有较强的通用性,独立性等特点,且便于推广应用,成为农用地定级信息系统发展的必然趋势.目前,使用独立的组件进行二次开发,实现独立定级信息系统研发的常用组件有ESRI公司的MapObject或ArcGISengine,Mapx,SuperMapObject等.如朴丽丽等人使用ArcGISengine组件建立了农用地定级决策支持系统川;贾泽露等人利用Visualc++6.0结合MapObjects2.0组件开发了农用地定级估价信息系统;雷少刚等人使用VisualBasic6.0结合su—perMapobjects组件进行了农用地定级系统的设计与开发;樊群使用VisualBasic6.0结合Mapx组件对农用地定级估价信息系统进行了研究和实践.这些研究主要是从农用地定级信息系统的整体架构上进行宏观研究和描述,并没有针对农用地定级给出具体的实现模型,关键技术.针对此问题,本文在实践的基础,提出了基于ArcGisengine和ArcSDE组件的农用地定级模型,以及定级数据的管理存取机制,使用Mi—crosoftSQLServer2005数据库管理系统,通过ArcSDE组织和管理定级空问数据,以为平台,结合ArcGISEngine组件,使用c撑语言对模型进行实现;并应用于实际验证,取得良好效果.2基于ArcGISEngine/ArcSDE的农用地定级理论基础2.1农用地定级因素法理论农用地定级信息系统开发以定级常用方法中的因素法为模型基础.因素法的本质是通过对构成土地质量的各种自然因素和社会经济因素进行综合分析,确定因素因子体系及影基金项目:云南省自然科学基金(No.2010ZC047,2010ZC047);云南省教育厅基金项目(No.09Y0295).作者简介:寇卫利(1979一),男,博士生,讲师,研究领域为计算机技术与地理信息工程;甘淑(1964一),通讯作者,女,教授,博士生导师;王丹丹(198l一),女,博士生.E—mail:kwl—*************收稿H期:2010—09—02;修回日期:2010—11—16;CNKI出版:201103—03;/kcms/detail/11.2127.TP.20110303.0904.002.html寇卫利,甘淑,王丹丹:基-~ArcGISEngine/ArcSDE的农用地定级模型设计与实现2012,48(6)239响权重,并对单元因素分值及综合得分进行测算处理与分析,由此客观地定位,定量评定农用地级别的方法.采用加权求和法计算定级指数的计算公式如公式(1)所示:P,=∑(1)f=1,J=1其中,指第i个定级单元的定级指数;f指定级单元编号i,指定级因素因子编号;W指第,个定级因素因子权重;.,指第i个定级单元内第,个定级因素因子的分值.2.2AreGISAreGISengine二次开发理论ESRI公司推出的ArcGISengine组件可以建立自定义的独立的地理信息系统应用程序,包括了ArcObjects的核心功能,支持多种应用程序接口(ApplicationProgramInterface,APIS),拥有许多构建在工业标准基础之上的高级GIS功能.ArcGISengine是开发人员用于建立自定义应用程序的嵌入式GIS组件的一个完整类库,可以使用ArcGISengine将GIS功能嵌入到现有的应用程序中.ArcGISengine提供了大量的高级开发控件,使开发人员可以建立或扩展GIS应用程序和创建高质量的地图用户界面.这些控件包括MapControl,PageLay—outControl,TOCControl,ReaderControl,ToolbarControl,Globe—Control和SceneControl等.ArcGISen譬ine组件库的每一个组件中定义了不同的类,类中定义了不同的接口,接口包括相应的属性和方法.在进行农用地定级系统具体开发时,只需要调用相应类的接口中的方法或属性即可.运用ESRI公司最新发布的组件库,可以完全脱离ArcGIS环境在应用程序中实现对地图的操作,编辑与分析,再结合Visualc++,VisualBasic,c≠},Java等语言开发相应的农用地定级应用程序开发平台,快速开发出功能强大, 适应用户实际需要的GIS软件.2.3过滤精化两阶段拓扑连接方法空间连接是多个数据集之间基于空间谓词的联合查询,其执行代价是空间数据库中最昂贵的,基于拓扑关系谓词的空间连接称为拓扑连接.在农用地定级过程中将涉及大量的拓扑连接查询,为了提高模型的查询效率,模型采用了过滤.精化两层模型.过滤一精化两层模型是被广泛使用的空间连接方法,常常在空间查询中采用此模型进行优化.第一步过滤是借助空间表的最小外包矩形(MinimumBoundaryRectan. gle,MBR)以及空间索引,进行简单的求交(Intersects)判断,以过滤掉不满足条件的空间对象,减小进一步求精时的计算量; 第二步从得到的候选结果中再进行利用拓扑关系谓词进行精确的几何计算,从而得到最终的结果.过滤精化两阶段拓扑连接方法(Filter-Refining2PhasesTopologicalJoin,FR2PTJ)是一种有效的拓扑空间连接方法1.2.4AreGISAreSDE空间数据管理机制ArcSDE是ArcGIS与关系数据库之间的GIS通道.它允许多用户在多种数据管理系统中管理地理信息,并使所有ArcGIS应用程序都能够使用这些数据.它为DBMS(如Ora—cle,OraclewithSpatial/Locator,MicrosoftSQLServer,IBMDB2,Informix)提供了一个开放的接口.ArcSDE体系结构如图1所示.图中客户端应用是最终用户运行的软件,它可以是Arclnfo,ArclMS空间服务器, MAPObjects或其他的使用SDECAPI应用.t一一一一服务器…一一一图1ArcSDE体系结构图从农用地定级空间数据管理的角度来看,在服务器端有ArcSDE空间数据引擎(应用服务器),RDBMS的SQL引擎及其数据库存储管理系统.ArcSDE通过SQL引擎执行空间数据的搜索,将满足空间和属性搜索条件的数据在服务器端缓冲存放并发回到客户端.ArcSDE通过SQL引擎提取数据子集,其速度取决于数据子集的大小而与整个数据集大小无关, 因~t',ArcSDE可管理海量数据.ArcsDE提供了不通过ArcSDE 应用服务器直接访问空间数据库的连接机制,这样就不需要在服务器端安装ArcSDE应用服务器.由客户端接口直接把空间请求转换成SQL命令发送到RDBMS上,并解释返回的数据.ArcSDE在服务器和客户端之间数据传输采用异步缓冲机制,缓冲区收集一批数据,然后将整批数据发往客户端应用,而不是一次只发一条记录.在服务器端处理并缓冲的方法大大提高了网络传输效率.3基于ARCGISengine和AreSDE的农用地定级模型结构设计及关键技术3.1基于ARCGISengine和AreSDE的农用地定级模型结构设计采用因素法进行农用地定级处理,首先需要解决存储管理空间数据和属性数据,实现对其进行存取操作,并针对点状因子,线状因,面状因子等进行作用分值计算,以处理得到综合分值计算.农用地定级模型的数据库管理系统采用SQL Server2005,空间数据库主要通过ArcSDE进行存取,属性数据主要通过进行存取.通过ArcGISengine组件类库中的接口实现单因素分值的计算,最后根据定级单元的各因素作用分值及权重值计算综合得分.农用地定级模型结构如图2所示.3.2农用地定级模型中涉及的数据及存取在农用地定级过程中,使用到的数据包括空间数据和属性数据两类.属性数据主要包括与定级相关的各类与空间位置密切相关的社会经济因子数据,如研究区经济状况,农贸中心经济收入,人均收入,耕地数量数据等,以及与空间位置无关的各因子的权重数据,因子作用分值等数据.空间数据主要是指经过数字化,校正后的按各要素分层处理后的矢量数据或栅格数据,包括交通状况图,农贸市场分布图,居民点分布图,中心城镇分布图,水资源分布图,行政区划,地形图等.为了有效地存储和管理农用地定级相关空间与属性数据,使用ESRI公司的空间数据引擎ArcSDE和分别作为Compu~rEngineeringandApplications计算机工程与应用{_一一一一一一一一一一一一一一一一一一一级因素n作用分加权求和各因素权重值l………………………一一J图2基于ArcGISEngine的农用地定级模型图空间数据和属性数据与模型的数据通道,实现对农用地定级数据的管理访问.模型中用到的数据及存取结构如图3所示. 基=tzArcGISengine和ArcSDE的农用地定级系统口I空间数据卜一属性数据农用地定级元图层甭暑水雾畜层河流分布图层水渠分布图层居民点分布图层地利用现状图层忠城募布农贸市场分布图层道路分布图层道路交叉分布图层地形图农民人正均收入图3模型涉及的数据及存取结构图3.3以因子为中心的空间搜索模式农用地定级过程中涉及到大量空间搜索问题,如查找某水源地周边方圆3公里范围内的定级单元,与主干公路相邻5 公里距离的单元等.因此,如何进行有效的空间搜索成为农用地定级评价中空间处理的关键技术问题之一.在农用地定级过程中,一般处理思路是求出每个定级单元到所有因子的距离,然后找出最短距离,再以最短距离为参数进行直线或者指数衰变测算得出作用分值.但实际应用测试表明,这样处理结果会导致搜索范围扩大而计算量倍增,定级处理效率低.因为以定级单元为中心,它不管该单元是否受到某因子的影响,都要对所有定级单元进行一次空间查找,自然导致对于一些分布比较少且散的因子其搜索效率就很低.针对以上不足,本文模型将原来以定级单元为中心,改进为以因子为中心进行搜索,这样采用以因子为中心在影响半径内进行搜索, 结果只有在影响半径内的定级单元才需要计算因子对定级单元的作用分值,而在缓冲区外的单元则直接赋0,即认为该因子对定级单元没有影响.改进后的技术处理方法可以减少搜索的次数,从而使得空间搜索效率大大提高.4基于ARCGISEngine和ArcSDE的农用地定级模型实现本文模型基于Windows平台,在ArcGISengine和ArcSDE组件的支持下,采用开发平台使用c≠}语言实现.农用地定级数据通过ArcSDE和 管理空间数据和属性数据.4.1农用地定级因子对定级单元作用分值计算算法在农用地定级中,会涉及到点状,线状和面状三种类型的因子作用分值计算问题.点状因子的作用分值是指点状地物对农用地作用分值的计算,如居民点影响分值,中心城镇作用分值,道路交叉口作用分值等.线状因子作用分值是指在农用地定级中河流,道路等线状地物对农用地的作用分值.线状因子作用分值是指在农用地定级中水库等面状地物对农用地的作用分值.某个因子对定级单元的作用分值计算的主要思想是以因子(点,线或面)为中心点(线或面),以影响半径为缓冲半径做一个缓冲区,再根据宗地与缓冲区的关系确定相应的作用分值计算方法.以点因素作用分值计算为例,在缓冲区外的宗地(如图4中A,B,cz+点因素缓冲区域的补集所包含的宗地)认为该点因素对其无影响,即该点因素对宗地的作用分为零;落在缓冲区内的宗地(如图4中c点的缓冲区域包含的宗地及和B缓冲区域包含的宗地,不包括和B相交部分包含的宗地),根据实际需要选择一种计算模型(常用的计算模型有无衰减模型,指数衰减模型和线性衰减模型三种) 计算该点因素对其的作用分值;如果某宗地落在多个点因子的缓冲区内(如图4中和的交集所包含的宗地),若是同级因素则取各个分值的最大值,若是不同级则取叠加值作为其最终作用分值.具体的计算思路如图5所示.图4点因子对宗地的作用意图4.2农用地定级模型实现4.2.1单因子对农用地定级单元作用分值主要算法实现农用地定级的最终得分是通过对各个因素的作用分值加权求和得出的,因此,计算单因子对农用地定级单元的影响是非常关键的步骤.以下就是实现该步骤的关键算法. IFeatureCursorpFeatttreCursorFactor=getFeatureCursor(FactorLay—erName)//获取因子图层中的要素IFeaturepFeatureFactor=pFeatureCursorFactor.NextFeaturet)II|读取第一个因子要素while(pFeatureFactor!=nul1){IGeometrypGeometry=GetBuffer(oShape,dbTolerance);//以因子要素为中心建立半径为dbTolerance的缓冲区IFeatureCursorpFeatureCursorUnit=getFeatureCursor(pGeome一综合得分归一化处理一一一一一一一一～一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一通信接耕作距离得分表影响因子作用分值影响因子权重信息中心城镇经济总收入农墼巾场经济总收入科技投入寇卫利,甘淑,王丹丹:基-~ArcGISEngine/ArcSDE的农用地定级模型设计与实现2012,48(6)241点,线或面因子图层l}定级单元图层ll影响半径以点,线或面状因子为中心作缓冲区定级单元在缓冲区域内计算因子要素与缓冲区内定级单元的最短距离影响半径指数衰减模型线性衰减模型无衰减性模型各因子对定级单元的作用分值褰.至垄在缓冲区ll呈:二釜外取0分l1{叠加值}l最大值定级单元初始分值归一化处理定级单元最终定级作用分值图5某级因子对定级单元作用分值计算图try);//读取缓冲区内的的所有定级单元IFeaturepFeatureUnit=pFeatureCursorUnit.NextFeature();//读取第一个定级单元while(pFeatureUnit!=nul1){dis_min=getMinDistance(pFeatureFactor,pFeatureUnit);//计算因子到定级单元的最短距离mark=getMark(dis_rain);//根据距离计算因子对该定级单元的作用分值dao.exeSQL(sqlsatement);//N作用分值写入数据库pFeatureUnit=pFeatureCursorUnit.NextFeature();//读到下一个定级单元}pFeatureFactor=pFeatureCursorFactor.NextFeature();/牍取下一个因子要素}4.2.2因子缓冲区的建立算法实现任何因子对定级单元的影响都有一定的有效范围,只有农用地定级单元在因子的有效影响范围内,因子才会对定级单元有相关的影响.而建立缓冲区是确定农用地定级单元处在哪一个,或几个因子的影响范围内的关键技术.在ArcGIS Engine中建立某个对象的缓冲区主要是使用ITopologicalOp. erator接口的Buffer方法实现.以下是实现某个图形对象缓冲区的基本算法://用拓扑分析求出缓冲区范围.oShape是要缓冲区的图形dbTolerance是缓冲距离返回生成的缓冲区图形publicstaticIGeometryGetBuffer(IGeometryoShape,double dbTolerance){IGeometryoBuffer=null;ITopologicalOperatorpTopo=oShapeasITopologicalOperator; oBuffer=pTopo.Buffer(dbTolerance);returnoBuffer;)4.2.3根据过滤条件查询要素集的算法实现在图层或缓冲区内查找符合某个条件的所有要素,是农用地定级过程中要经常用到的操作.通过ArcGISengine实现查找的常用方法就是使用IQueryFilter接口建立过滤器,以使用IFeatureLayer接El的Search方法实现查找.基本算法如以下代码所示://据过滤条件查询要素集,strCases是过滤条件privateIFeatureCursorgetFeatureCursor(stringlayerName,string strCase){IFeatureLayerpFeatureLayer=getFeatureLayer(1ayerName); IQueryFilterpQueryFilter=newQueryFilterClass(); pQueryFilter.WhereClausestrCase; IFeatureCursorpFeatureCursor=pFeatureLayer.Search(pQue—ryFilter,false);returnpFeatureCursor;}4.2.4计算宗地到因子的最短距离的算法实现在农用地定级过程中,主要是以农用地定级单元与影响因子之间的最短距离为参数进行线性,指数渐变,计算影响因子对农用地定级单元的作用分值.因此,计算两个农用地定级单元与影响因子之间的最短距离,将是非常关键的问题.通过ArcGISEngine计算最短距离的接口是IProximityOpera. tor,通过其ReturnDistance方法实现,基本算法如下://获取两个几何图形的距离,传入两个几个图形pGeometryA, pGeometryB作为参数privatedoubleGetTwoGeometryDistance(IGeometrypGeome- tryA,IGeometrypGeometryB){IProximityOperatorPtyOpemtor;AasIProximi—if(pGeometryAl=nullllpGeometryB!=nul1) {doubledistance=pProOperator.ReturnDistance(pGeometryB); returndistance;}else{return0;}}4.2.5宗地与因子问的拓扑关系判断的算法实现只有农用地定级单元落在了相应的影响因子的有效作用范围内,该影响因子对其才有相应的影响.因此,进行几何对象间的拓扑关系判断也是农用地定级过程中要使用的关键技术.通过ArcG/Sengine实现两个图形拓扑关系判断的接口是IRelationalOperator,该接口的拓扑关系方法如表1所示.表1IRe1ationa1Operat0r接口的方法关系类型描述Contains判断一个图形是否包含另外—个图形Within判断一个图形是否被另外—个图形所包含Crosses判断两个图形是否在维数较少的那个图形的内部相交判断两个图形间是否没有相同点判断两个图形是否是同一个类型并且在平面上的点是否是相同的Equals位置.如果返回值为真,则它们应该包含(Contains)另外一个图形同时也被另外一个图形所包含(win)判断两个图形的交集是否和其中的一个图形拥有相同的维数,并Overlaps且它们交集不能和其中任何—个图形相等.该方法只使用与两个Polyline之间或者~+Polygon之间一.判断两个图形的边界是否相交,如果两个图形的交集不为空,但两……个图形内部的交集为空,则返回值为真基本的实现算法如下所示://检测几何图形A是否包含几何图形B,传入两个几个图形pGe. ometryA,pGeometryB作为参数privateboolCheekGeometryContain(IGeometrypGeometryA, ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用IGeometrypGeometryB){IRelationalOperatorpRelOperator=pGeometryAasIRelation—alOperator;if(pRelOperatorContains(pGeometryB)){returntrue;}else{returnfalse;)}5模型案例应用验证及分析农用地定级模型在兰坪县农用地定级过程中进行了应用验证.根据兰坪县的实际情况,选取了农贸市场,河流,水库, 耕作距离,城镇中心,道路交叉口等14个因素进行定级.图6 和图7是农贸市场和河流的定级结果分布图.根据单因素作用分值得到综合得分,结果使用"总分频率曲线法"得到兰坪县定级范围内的农用地级别,以总分值为横坐标,频率为纵坐标,绘制定级指数频率曲线图,如图9所示.根据兰坪县农用地各级别的面积统计结果,绘制各级别农用地数量分布如图10所示1500得l000500FrequencyDistribution29.438447.556.665.774.833943.052161.270-379.4总分值图9兰坪县农用地定级指数频率曲线图45.OO40.0035.00300025.0020.0015.0010.005.00图1O兰坪县农用地各级别数量分布图根据兰坪县农用地各级别的面积统计结果,绘制各级别农用地数量分布如图8所示.可以看出,兰坪县一级和四级地各自占耕地面积的比例较小,二级和三级地占耕地总面积的比例较大,即具有中间级别的数量比例大,而两头级别相对小的数量分布格局.该计算结果与兰坪县实际调查数据较为吻合.6结论根据农用地定级工作对地理信息系统的实际需求,通过ArcGISengine实现农用地定级过程中对空间数据的操作,通过ArcSDE和分别存取空间数据和属性数据,更合理地对农用地定级数据进行存储和访问.本文模型在Micro—集成开发环境下使用c≠}语言进行了实现.在兰坪县农用地定级工作中的实际应用表明,基于Arc. GISengine和ArcSDE构建农用地定级模型可实现农用地定级工作的自动化操作,减少中问操作步骤,实现定级数据的统一组织和管理,具有良好的计算精度,计算效率和通过性,是一种有效的农用地定级模型.参考文献:.[1]朴丽丽,陈英义,申维,等.基于ArcGISEngine的农用地定级决策支持系统[J].农业工程,2008,24(增刊):93.96.[2]贾泽露,罗志军.农用地定级估价信息系统ALGEIS的研制[J].地理空间信息,2009,10(5):7—1O.[3】雷少刚,张绍良,卞正富,等.基于SuperMapObjects的农用地定级系统的设计与开发[J】.中国土地科学,2006,4(2):28—32.[4]4樊群.基于VisualBasic和Mapinfo农用地定级估价信息系统的研究与实践一以江阴市为例[D].南京:南京师范大学,2002.[5]TD/T1005—2003农用地定级规程[s】.中华人民共和国国土资源行业标准,2003.[6]FomariMR,CombaJLD,IochpeC.Queryoptimizerforspa- tialjoinoperations[C]//Proceedingsofthe14thAnnualACMIn—temationalSymposium—?AdvancesinGeographicInformationSys-? tems,Virginia,USA,2006.[7]BrinkhoffT,KriegelHP,SeegerB.Parallelprocessingofspatial—joinsusingR—trees[C]//Proceedingsofthe12thInternationalCon—ferenceonDataEngineering,1996.[8]8文元桥,周春辉.基于ArcSDE的空间拓扑关系连接方法研究[J].计算机工程与应用,2010,46(5):l17.119.[9]ESRI中国(北京)有限公司.ArcSDE—thegatewayforGISdatain DBMS[R].北京,2003.。

农业分析与决策的模型构建与应用农业是国家经济的重要支柱产业，其发展对于保障国家粮食安全和农民收入增加具有重要意义。

在农业发展过程中，决策起着至关重要的作用。

本文将从农业分析与决策的模型构建与应用角度展开，探讨农业决策的优化方法和模型应用。

一、现状分析首先，我们需要对农业现状进行全面分析，了解种植结构、农作物收益和市场需求等情况。

通过搜集和整理农业数据，构建农业分析模型，对农作物的生产和销售情况进行分析，找出农业现状存在的问题和短板。

二、需求预测在农业领域，准确预测市场需求对于农民决策至关重要。

通过建立市场需求预测模型，结合历史数据、市场趋势和相关政策，预测未来一段时间内农产品市场需求的变化。

基于需求预测结果，农民可以合理选择农作物的种植品种和面积，以满足市场需求并最大程度保障收益。

三、收益评估农业决策需要综合考虑成本和收益。

通过构建农业收益评估模型，农民可以清晰地了解每个农作物的单产和收益水平，并通过比较不同农作物的经济效益，选择最优农作物种植组合，实现农业收益最大化。

四、风险分析农业生产存在着各种风险，如天气、病虫害、市场波动等。

构建农业风险模型，通过综合考虑各种风险因素和其概率，对不同风险情景下的农业收益进行评估和分析，帮助农民制定相应的风险防范策略，降低风险带来的损失。

五、资源优化配置农业决策还需要考虑耕地利用率、水资源利用率等方面的问题。

通过调查分析和建模，农民可以进行农业资源利用评估，优化资源配置。

例如，根据土壤肥力和水资源供应情况，合理安排不同农作物的种植布局，提高资源利用效率和农作物的产量。

六、技术指导农业技术的进步对于提高农业效益和农民收入具有重要作用。

农业决策模型也可用于提供技术指导。

结合农作物品种特点和生长条件，利用农业模型进行技术方案优化，推荐最佳的农业生产技术和管理措施，提高农作物产量和质量。

七、政策制定农业决策模型可以为政府提供决策支持，为形成科学合理的农业政策提供依据。