【摘 要】
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该研究在K均值算法KM的基础上,根据空间单元位置的相互依赖关系,提出了一种新的空间连续性聚类算法SCKM.以北京精准农业示范基地获取的OMIS图像为数据源,选用K均值算法、等间
【机 构】
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北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感与地理信息系统研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感与地理信息系统研究中心,北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感与地理信息系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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该研究在K均值算法KM的基础上,根据空间单元位置的相互依赖关系,提出了一种新的空间连续性聚类算法SCKM.以北京精准农业示范基地获取的OMIS图像为数据源,选用K均值算法、等间隔法、分位数法、自然断点法等传统分区方法和SCKM算法,对肥水需求关键时期的小麦的长势差异进行了管理分区提取研究,并引入了权重方差和聚集度两种分区效果评价指标,对分区结果进行了比较和评价.结果表明:SCKM算法与传统分区方法分区结果相比,区内方差差异不显著;而空间聚集度远好于后者,利用SCKM法分区能够有效地去除大量的孤立单元或碎片
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