【摘 要】
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农业机械（农机）在多个地块作业，费用和效率有时需按地块统计，现有的农机监控系统仅能记录农机定位信息和作业状态信息，难以实现地块的自动精准划分。本文通过研究轨迹点属性特征，分析作业地块数量不确定性和轨迹点分布规律，采用基于密度聚类方法（Density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）和分类器集成算法（BP＿Adab
【机 构】
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中国农业机械化科学研究院集团有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB1709603）；
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农业机械（农机）在多个地块作业，费用和效率有时需按地块统计，现有的农机监控系统仅能记录农机定位信息和作业状态信息，难以实现地块的自动精准划分。本文通过研究轨迹点属性特征，分析作业地块数量不确定性和轨迹点分布规律，采用基于密度聚类方法（Density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）和分类器集成算法（BP＿Adaboost）结合的方法划分地块。根据DBSCAN方法对农机轨迹点多数有效、识别错误集中的特点，结合BP＿Adaboost方法挖掘多维度信息关联、容错能力强、分类效果好等优势，先利用DBSCAN得到初步的轨迹点状态类别，再利用BP＿Adaboost方法建立训练模型对农机轨迹点状态精准识别，根据时间序列和类别标记划分地块。本文方法既解决了只依靠阈值和经纬度信息聚类不准确的问题，也减少了大量的样本标记工作。利用该方法轨迹点状态识别正确率达96.75%，地块划分准确率为97.74%。
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