文献类型： 中文期刊

作者： 李翔 ¹ ; 潘瑜春 ² ; 赵春江 ² ; 王纪华 ² ; 鲍艳松 ¹ ; 刘良云 ² ; 王锦地 ¹ ;

作者机构： 1.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

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 精准农业;管理分区;SCKM算法;评价指标

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2005 年 21 卷 08 期

页码： 90-94

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 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。