一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置，方法包括：根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值和年均值；根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；根据每个区划指标的权重和年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；对所有年的所有最小区划单元进行聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。本发明专利技术通过区划指标的年均值对区划单元进行聚类，分区边界明确精细；并通过不同综合环境区划的特征描述和波动情况，选取玉米种植环境典型代表区。

Selection analysis method and device for typical representative area of maize planting environment

The invention discloses a method and device selection, analysis of typical corn planting area environment method includes: according to the minimum unit of division division and regional data, calculated for each division unit in each division index minimum annual growth period and annual average cumulative value; according to the average value of each division indexes space for clustering attribute integration minimum division unit, integrated environment for crop planting environment division; according to the weight of each division index and annual mean to determine the characteristics of every description of comprehensive environmental zoning; for all years all the microzonation unit for clustering, computing fluctuation division after each cluster; according to the characteristics of description and analysis of the volatility clustering zoning, typical region selection corn planting environment. The average value of zoning indexes to cluster division unit, partition boundary clear fine; and through the description and fluctuation of different comprehensive environmental regionalization, the typical representative area of corn planting environment.

【技术实现步骤摘要】
一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置
本专利技术涉及农业信息化
，具体涉及一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置。
技术介绍
农业种植区划是根据农业生产条件和特点按照相似性原则将研究区域进行分区划片，使得同一分区内的气候条件、耕作制度、土壤条件等特性具有相似的特征，而不同分区之间具有较大的差异性。我国各地的热量、水分、光照、土壤等条件差异显著，也因此决定了我国作物品种种植分布的不均性和品种选择、种植制度等的差异性，为优化作物品种种植布局，实现种植规模化，根据不同生态条件因时因地的选择品种、生产方式，根据当地环境情况选择、设定品种选育和推广的测试站点等的需求，使得从不同角度开展作物品种种植区划具有重要意义。针对农作物种植环境的区划方法的研究较多，主要的区划方法大致分两类，第一类是根据专家经验，以玉米种植环境适宜性为依据，将区划环境属性值分为若干适宜层次，并将多个属性的适宜性进行综合叠加处理，对得到的分区进行适宜性评述，该方法属性适宜度区间值难以确定，所得区划结果主观性强，区划边界难以确定。第二类是选定种植区划的属性，运用空间属性聚类、分类模型等方法进行区域划分，该方法以定量化的方式确定区域分类，相对于第一种方式结果更加客观，但解释性不强。因此由于数据和方法所限，已有作物种植区划往往边界不清、分区尺度较大，难以表达各大生态区内不同亚区、以及小生态环境间的差异。因此，现有的作物种植环境区划方法无法同时识别农作物不同区划的属性特征，明确精细分区边界，从而进行波动分析。
技术实现思路
由于现有的作物种植环境区划方法无法同时识别农作物不同区划的属性特征，明确精细分区边界从而进行波动分析的问题，本专利技术提出一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置。第一方面，本专利技术提出一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法，包括：根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值；根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；根据每个区划指标的权重和每个最小区划单元中每个区划指标的年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。优选地，所述典型代表区包括：典型均值代表性单元区、典型均值特异单元区、典型稳定性代表性单元区、典型稳定性特异单元区。优选地，所述根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值之前，还包括：获取待分析区域的区域数据。优选地，所述对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况之后，还包括：根据每个综合环境区划的属性特征，计算每个综合环境区划的类别波动频次和归属概率，并根据所述类别波动频次和所述归属概率，得到聚类后区划的波动情况。优选地，所述区域数据包括：基础地理数据、作物在待分析区域的多年生育期数据以及待分析区域的多年环境数据。第二方面，本专利技术还提出一种玉米种植环境典型代表区的选取分析装置，包括：年均值计算模块，用于根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值；综合环境区划获取模块，用于根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；特征描述确定模块，用于根据每个区划指标的权重和每个最小区划单元中每个区划指标的年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；波动情况计算模块，用于对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；典型代表区选取模块，用于根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。优选地，所述典型代表区包括：典型均值代表性单元区、典型均值特异单元区、典型稳定性代表性单元区、典型稳定性特异单元区。优选地，还包括：区域数据获取模块，用于获取待分析区域的区域数据。优选地，还包括：波动计算模块，用于根据每个综合环境区划的属性特征，计算每个综合环境区划的类别波动频次和归属概率，并根据所述类别波动频次和所述归属概率，得到聚类后区划的波动情况。优选地，所述区域数据包括：基础地理数据、作物在待分析区域的多年生育期数据以及待分析区域的多年环境数据。由上述技术方案可知，本专利技术通过区划指标的年均值对区划单元进行聚类，分区边界明确精细；并通过不同综合环境区划的特征描述和波动情况，选取玉米种植环境典型代表区。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的一种东三省玉米种植环境综合环境区划结果及特异区分布图；图3为本专利技术一实施例提供的一种东三省玉米种植环境年际波动区划与像元归属概率分析图；图4为本专利技术一实施例提供的一种东三省玉米种植环境20年年际波动频次；图5为本专利技术一实施例提供的一种东三省玉米种植环境综合环境区划边界与年际波动区划叠加结果；图6为本专利技术一实施例提供的一种玉米种植环境典型代表区的选取分析装置的结构示意图。具体实施方式下面结合附图，对专利技术的具体实施方式作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。图1示出了本专利技术一实施例提供的一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法，包括：S1、根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值；S2、根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；S3、根据每个区划指标的权重和每个最小区划单元中每个区划指标的年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；S4、对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；S5、根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。本实施例通过区划指标的年均值对区划单元进行聚类，分区边界明确精细；并通过不同综合环境区划的特征描述和波动情况，选取玉米种植环境典型代表区。可选地，所述典型代表区包括：典型均值代表性单元区、典型均值特异单元区、典型稳定性代表性单元区、典型稳定性特异单元区。通过选取不同的典型代表区，能够为作物品种推广与测试站选点提供决策支持。进一步地，S1之前，还包括：S0、获取待分析区域的区域数据。更进一步地，为了获取作物种植环境的波动情况分布和环境特征以进行更进一步地分析，S4之后，还包括：S45、根据每个综合环境区划的属性特征，计算每个综合环境区划的类别波动频次和归属概率，并根据所述类别波动频次和所述归属概率，得到聚类后区本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法，其特征在于，包括：根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值；根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；根据每个区划指标的权重和每个最小区划单元中每个区划指标的年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。

【技术特征摘要】
1.一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法，其特征在于，包括：根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值；根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；根据每个区划指标的权重和每个最小区划单元中每个区划指标的年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述典型代表区包括：典型均值代表性单元区、典型均值特异单元区、典型稳定性代表性单元区、典型稳定性特异单元区。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值，根据累计值计算每个区划指标的年均值之前，还包括：获取待分析区域的区域数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所有年的所有最小区划单元进行空间属性一体化聚类，计算每个聚类后区划的波动情况之后，还包括：根据每个综合环境区划的属性特征，计算每个综合环境区划的类别波动频次和归属概率，并根据所述类别波动频次和所述归属概率，得到聚类后区划的波动情况。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述区域数据包括：基础地理数据、作物在待分析区域的多年生育期数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘哲，唐日晶，乔红兴，刘玮，张杰，赵祖亮，李绍明，张晓东，朱德海，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11