申请/专利权人：河海大学

申请日：2021-04-16

公开（公告）日：2022-08-16

公开（公告）号：CN113112159B

主分类号：G06Q10/06

分类号：G06Q10/06;G06Q50/02;G06Q50/26;G06N3/08;G06N3/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.08.16#授权;2021.07.30#实质审查的生效;2021.07.13#公开

摘要：本发明公开一种基于NPP对大尺度区域耕地产能综合影响的识别方法，首先获取NPP遥感数据以及影响耕地产能的自然、生态、社会经济栅格数据；掩膜提取累年不变耕地区域；针对大尺度区域随机取点，获得样本数据；运用GA‑BP模型，对耕地产能影响因素进行识别，筛选出对耕地产能的主要影响因素，影响较小的为次要因子，完全没影响的为不相关因子，寻找单一因子和因子间对耕地产能的影响强度和方向。本发明耕地产能衡量指标客观，避免了农业结构调整和作物品种变化等因素对耕地产能测定的干扰，能够清晰的表达大尺度区域耕地生产力的时空格局和变化趋势。

主权项：1.一种基于NPP对大尺度区域耕地产能综合影响的识别方法，所述NPP指净初级生产力；其特征在于，包括如下步骤：步骤一，获取NPP遥感数据以及影响耕地产能的自然、生态、社会经济栅格数据；步骤二，掩膜提取累年不变耕地区域；步骤三，针对大尺度区域随机取点，获得样本数据；地级市以上的区域定义为大尺度区域；步骤四，运用GA-BP模型，对耕地产能影响因素进行识别，筛选出对耕地产能的主要影响因素，影响较小的为次要因子，完全没影响的为不相关因子，寻找单一因子和因子间对耕地产能的影响强度和方向；采用回归分析法、聚类分析和通径分析法，分析主要因子单一作用和因子间协同作用对耕地产能影响的作用强度和方向；根据GA-BP模型对所有因素筛选出的耕地产能主要影响因子为自变量，NPP遥感数据为因变量，进行多元线性回归计算，得出耕地产能影响因素正向和负向影响大小，其中回归结果中的系数为正表示正向影响，为负表示负向影响；即为主要因子单一作用的强度和方向；再对所有影响因素进行系统聚类分析：将距离相近的变量先聚成类，距离较远的变量后聚成类；运用SPSS软件，调用linkage函数，采用类平均法创建系统聚类树，度量标准的区间采用皮尔森相关性，从而对主要影响因子与次要影响因子、不相关因子进行分组；通径分析是在多元线性回归的基础上将相关系数分解为直接通径系数和间接通径系数；其中，相关系数通过SPSS对所有影响因素做皮尔森相关性分析得出；线性回归方程的标准系数是直接通径系数，再乘以相关系数就可以获得间接通径系数；即为因子间的协同作用；对影响因子分组以及计算直接和间接通径系数之后，进行因子间的协同作用强度和方向分析，各因素间的协同作用是指各因素间的联合效应对耕地产能的影响；各因素之间存在协同效应，即它们共同影响耕地产能，协同作用的大小和方向不同；影响耕地产能的因素间协同作用有两个方面：一是主要因素间协同效应的影响，即协同效应1；二是其他次要因素与主要因素的协同效应，即协同效应2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学 一种基于NPP对大尺度区域耕地产能综合影响的识别方法

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