[发明专利]基于支持向量机的耕地产能指数获取方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及耕地评价技术领域，更具体地，涉及一种基于支持向量机的耕地产能指数获取方法及装置。

背景技术

耕地是我国最为宝贵的资源。随着我国对粮食安全的重视不断提高，对现有耕地质量进行调查评价已经成为我国年度周期性工作。耕地产能作为耕地质量的核心，是耕地质量高低的重要指标。

目前，最常用的耕地产能评价方法是通过在地理信息系统平台上，对目标区域内影响耕地产能的各二级指标进行评分并赋予权重；根据一级指标包括的二级指标的评分和权重，获取各一级指标的评分并对各一级指标赋予权重；根据各一级指标的评分和权重，获得目标区域的耕地产能指数。

上述方法中各指标的权重均是通过对目标区域耕地的考察人为设定的，而权重的设定易受人为主观因素的影响，会导致耕地产能指数无法客观地反映耕地产能的实际情况。此外，具有相同指标类耕地但指标评分差异过大的耕地需采用不同的权重计算耕地产能指数，增加了耕地考察工作量，降低了工作效率。

发明内容

本发明提供一种基于支持向量机的耕地产能指数获取方法及装置，以克服现有技术中，具有相同指标类耕地但指标评分差异过大的耕地需采用不同的权重计算耕地产能指数，增加了耕地考察工作量，降低了工作效率的问题。

根据本发明的第一方面，提供一种基于支持向量机的耕地产能指数获取方法，该方法包括：步骤1，基于耕地产能赋分规则表和目标区域的耕地产能二级指标数据，获取所述目标区域的耕地产能二级指标评分；步骤2，将所述耕地产能二级指标评分归一化后，基于耕地产能指数获取模型，获取所述目标区域的耕地产能指数；其中，所述耕地产能指数获取模型为基于支持向量机，采用与所述目标区域具有相同赋分规则的样本区域的归一化耕地产能二级指标评分和耕地产能指数分别作为输入和输出，进行训练而得。

结合本发明第一方面第一种可能的实现方式，在第二种可能实现方式中，所述步骤1之前还包括：步骤11，基于所述样本区域内所有耕地图斑的归一化耕地产能二级指标评分和耕地产能指数，利用K-折交叉验证法，获取预设数目个不同支持向量机模型的最终分类准确率；步骤12，基于所述样本区域内所有耕地图斑的归一化耕地产能二级指标评分和耕地产能指数，对最终分类准确率最高的支持向量机模型进行训练，获取耕地产能指数获取模型。

结合本发明第一方面第二种可能的实现方式，在第三种可能实现方式中，所述步骤11具体包括：步骤111，获取所述样本区域内所有耕地图斑的耕地产能二级指标评分和耕地产能指数；步骤112，基于所述样本区域内所有耕地图斑，获取K组训练图斑集和验证图斑集；步骤113，利用所述K组训练图斑集和验证图斑集中图斑的归一化耕地产能二级指标评分和耕地产能指数，对所述预设数目个支持向量机模型中的每个模型进行训练和验证，获取各支持向量机模型的最终分类准确率。

结合本发明第一方面第三种可能的实现方式，在第四种可能实现方式中，所述步骤112具体包括：将所述样本区域内所有耕地图斑分为K个互斥子图斑集；以K个互斥子图斑集中任一子图斑集作为验证图斑集，余下的K-1个子图斑集的并集作为训练图斑集，获取K组训练图斑集和验证图斑集。

结合本发明第一方面第三种可能的实现方式，在第五种可能实现方式中，所述步骤113具体包括：对于所述预设数目个支持向量机模型中的每一模型，基于所述K组训练集中的每组训练图斑集和验证图斑集中图斑的归一化耕地产能二级指标评分和耕地产能指数，对所述每一模型进行训练和验证，获取所述每一模型的K个分类准确率；基于所述K个分类准确率，求平均，获取所述每一模型的最终分类准确率。

结合本发明第一方面第一种可能的实现方式，在第六种可能实现方式中，所述耕地产能指数获取模型使用的核函数为径向基核函数，其表达式如下：K(x_i,x)＝exp(-γ||x_i-x||²)，其中，K(x_i,x)为核函数，x_i为训练图斑集中图斑的归一化耕地产能二级指标评分向量，x为支撑向量，γ为核函数半径。

结合本发明第一方面第一种可能的实现方式，在第七种可能实现方式中，所述归一化具体包括：基于所述耕地产能赋分规则表中各二级指标的最高预设分值和最低预设分值，对各所述二级指标评分进行归一化。

结合本发明第一方面第七种可能的实现方式，在第八种可能实现方式中，所述归一化公式如下：