基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，包括：连片信息数据库的构建：包括图斑及距离数据库表、图斑及面积数据库表；图斑路径连片阈值的选取；生成树优化图斑的挖掘；基于规则库的自主分区与连片；连片结果的计算；图斑路径连片阈值的优化选择。本发明专利技术从多连片区的图斑海量数据中，挖掘连接条件优势的图斑，用优势图斑优先连接的连片策略；根据最小生成树的优化连片规则库的规则，自动完成图斑分片、优化连片过程。能够准确快速计算出农田连片的优化结果，适用于众多生成树混杂的图斑数据集，适用性强。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法
本专利技术涉及农田整治优化
，更具体的说是涉及基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法。
技术介绍
国土、土地是国家的根本，土地的有效开发、土地的高效利用，是政府高度重视的问题。在农业领域，农田的质量，农田的开发、整治、保护、利用，是农业部门重要的任务，所以农业相关部门投入大量的人力、物力、财力用以划定评价农田耕地的等级，划定农田保护区，整治农田以提高土地的价值。开展土地整治的目的，就是要提高土地的利用率和产出率，改善生产和生态环境，从而提高农业生产力，为农业的现代化创造良好的生态环境。而土地的连片度是农田等级、优质农田的重要标准之一，连片整治是耕地整治的重要目标之一。而近期常见的连片整治的研究只侧重于连片性的计算及分析评价，其中，有关连片性计算，如：周尚意等提出了空间相连性计算方法，用网格方法计算地块相连性；段刚提出基于矢量的缓冲区确定法计算连片性；晓英的PASG技术在农村环境连片综合治理中的研究与应用；李旭的基于连片性计算的基本农田保护区域划定方法研究。有关连片性评价，如：黄海舟的基于ArcGIS软件的广西耕地连片分析及应用；张强胜的基于最小费用距离模型的基本农田空间连片性评价与分析；陈显光的基于耕地质量的基本农田空间连片性评价。目前连片整治的规划优化方面研究极少见到，当前能查到的只有‘CN201610298369.4一种农田连片整治的优化方法及其系统’，这是本项目组前期的授权专利技术专利，其研究内容只是单纯连片阈值的优化选择，且目前连片整治规划的方法主要依靠人为方法进行规划，现有技术存在以下问题：1)人工规划：不适用于多个连通图并存海量图斑数据，人工规划主观，效率低，效果差。2)最小生成树的图解法：难以应对多棵树并存海量图斑数据，效率低，效果差。3)最小生成树的计算机算法：最小生成树的典型算法主要针对单棵树进行求解，它不适合直接用于多棵树并存海量图斑。图斑越多，该方法对设备配置要求越高，且即时响应越慢，不能灵活改变。农地连片整治规划直接采用Kruskal等的连通图方法实际是行不通的，目前也未见农地连片整治规划相关成功的报道。因此，如何提供一种基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，能够准确快速计算出农田连片的优化结果，适用于众多生成树混杂的图斑数据集，适用性强。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，包括：S1连片信息数据库的构建：可采用基本的数据库软件(Excel\Access\SQLServe)等构建连片信息数据库，包括图斑及距离数据库表、图斑及面积数据库表；将图斑号及两图斑距离录入距离数据库表，将图斑号及图斑面积录入图斑及面积数据库中。S2图斑路径连片阈值的选取：从大到小依次设置多个图斑路径连片阈值，并按照从大到小的顺序，对每一个图斑路径连片阈值进行如下S3至S5的步骤，直至连片结果满足项目要求；S3生成树优化图斑的挖掘：基于所述图斑及距离数据库表，依次挖掘有效连接路径、优势连接路径和优势图斑，得到优势图斑的距离数据库表；S4基于规则库的自主分区与连片：基于所述优势图斑的距离数据库表的优化顺序，逐一提取连接边及图斑，按规则库的规则进行检查，包括构建新连片区、扩展连片区、合并连片区和环路剪枝；S5连片结果的计算：基于所述图斑及面积数据库表，统计各连片区图斑的面积，剔除无效连片区，得到有效连片区面积；S6图斑路径连片阈值的优化选择：若有效连片区面积S>90％*区域总面积，则选择下一所述图斑路径连片阈值，循环执行S3～S5，直至有效连片区面积S<90％*区域总面积，则上一个图斑路径连片阈值为最优阈值；S7农田连片优化结果的计算：基于最优阈值得到农田连片优化结果。进一步，所述图斑与距离数据库表包括第一图斑号、第二图斑号、两图斑距离、连片区图斑号、连片路径和剪枝后路径；所述图斑及面积数据库表包括图斑号、图斑面积、连片区号、连片区图斑号和连片区面积。进一步，挖掘有效连接路径具体为：在所述图斑及距离数据库表中，以所述图斑路径连片阈值为约束条件，删除大于所述图斑路径连片阈值的连接路径，得到有效连接路径；挖掘优势连接路径具体为：以两图斑距离为第一关键字，将所述有效连接路径从小到大进行排序，挖掘生成树的优化连接路径；挖掘优势图斑具体为：以图斑号为第二关键字，将排序后的优化连接路径进行二次排序，挖掘优化连接的图斑。用挖掘出优势图斑的距离数据库表就可以为优势图斑优先连接的策略提供连片连接的操作顺序。进一步，从优势图斑的距离数据库表中按优化顺序，逐一提取两个图斑级路径，按规则库的规则检查：构建新连片区：若连接边两头的图斑号与已有的连片区的图斑号均不相同，则该连接边与图斑建立一个新连片区；扩展连片区：若连接边两头的图斑号只有一个与已有的连片区的图斑号相同，则该连接边及图斑属于该连片区；合并连片区：若连接边两头的图斑号与某两连片区各有一个图斑号相同，则该连接边连接两连片区；环路剪枝：若连接边两头的图斑号与已有的某一连片区的两图斑号相同，则舍弃较大的连接边。进一步，完成基于规则库的自主分区、连片操作之后还包括在所述优势图斑的距离数据库表的连片路径字段记录连片路径，并记录该路径所属连片区号。进一步，所述S5连片结果的计算具体为：将所述连片区号录入所述图斑及面积数据库表，以所述连片区号作为关键字统计各连片区中图斑的面积，当连片区面积小于项目指标阈值为无效连片区，连片区面积大于等于项目指标阈值为有效连片区面积。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，应用计算机数据库挖掘技术，计算机在连通图万千个图斑及连接边中，自动挖掘优化生成树的优势的连接边，进一步挖掘优势连接图斑，采用优势图斑优先连接的策略进行自主分区连片；再挖掘图斑连片的数据特征，构建优化连片的规则库，以指引计算机进行图斑的并行自主分区、优化连片，无视觉协助下自动识别生成树的闭环回路并优化连通路径，形成最小生成树，自动得出连片整治规划的优化结果。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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法流程图。图2为实施例连片区图斑。图3为实施例连片区8按连片路径连接的生成树。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，其特征在于，包括：/nS1连片信息数据库的构建：包括图斑及距离数据库表、图斑及面积数据库表；/nS2图斑路径连片阈值的选取：从大到小依次设置多个图斑路径连片阈值；/nS3生成树优化图斑的挖掘：基于所述图斑及距离数据库表，依次挖掘有效连接路径、优势连接路径和优势图斑，得到优势图斑的距离数据库表；/nS4基于规则库的自主分区与连片：基于所述优势图斑的距离数据库表的优化顺序，逐一提取连接边及图斑，按规则库的规则进行检查，包括构建新连片区、扩展连片区、合并连片区和环路剪枝；/nS5连片结果的计算：基于所述图斑及面积数据库表，统计各连片区图斑的面积，剔除无效连片区，得到有效连片区面积；/nS6图斑路径连片阈值的优化选择：若有效连片区面积S>90％*区域总面积，则选择下一所述图斑路径连片阈值，循环执行S3～S5，直至有效连片区面积S<90％*区域总面积，则上一个图斑路径连片阈值为最优阈值；/nS7农田连片优化结果的计算：基于最优阈值得到农田连片优化结果。/n

【技术特征摘要】
1.基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，其特征在于，包括：
S1连片信息数据库的构建：包括图斑及距离数据库表、图斑及面积数据库表；
S2图斑路径连片阈值的选取：从大到小依次设置多个图斑路径连片阈值；
S3生成树优化图斑的挖掘：基于所述图斑及距离数据库表，依次挖掘有效连接路径、优势连接路径和优势图斑，得到优势图斑的距离数据库表；
S4基于规则库的自主分区与连片：基于所述优势图斑的距离数据库表的优化顺序，逐一提取连接边及图斑，按规则库的规则进行检查，包括构建新连片区、扩展连片区、合并连片区和环路剪枝；
S5连片结果的计算：基于所述图斑及面积数据库表，统计各连片区图斑的面积，剔除无效连片区，得到有效连片区面积；
S6图斑路径连片阈值的优化选择：若有效连片区面积S>90％*区域总面积，则选择下一所述图斑路径连片阈值，循环执行S3～S5，直至有效连片区面积S<90％*区域总面积，则上一个图斑路径连片阈值为最优阈值；
S7农田连片优化结果的计算：基于最优阈值得到农田连片优化结果。


2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，其特征在于，所述图斑与距离数据库表包括第一图斑号、第二图斑号、两图斑距离、连片区图斑号、连片路径和剪枝后路径；
所述图斑及面积数据库表包括图斑号、图斑面积、连片区号、连片区图斑号和连片区面积。


3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法，其特征在于，S3生成树优化图斑的挖掘具体为：
挖掘有效连接路径：在所述图斑及距离数据库表中，以所述图斑路径连片阈值为约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡月明，陈联诚，萧嘉明，
申请(专利权)人：胡月明，
类型：发明
国别省市：广东;44