一种基于灰度关联法模糊聚类算法的桉树土壤肥力分析方法技术

广西是我国原木最大产地，其中桉树是主要品种，桉树的生长需要大量的肥料养分，导致土壤肥力下降，越来越贫瘠，地表结块，出现沙化。因此林地土壤肥力分析是一个迫在眉睫的课题。土壤肥力分析是科学施肥的基础，介于现有的土壤肥力测量步骤繁琐，效率低下，人工成本高。本文公开了基于模糊聚类算法的桉树土壤肥力分析方法，提出了一种经过灰度关联法加权处理后模糊聚类算法，对数据进行预处理，设定土壤成分权重，能有效区分土壤各属性之间的不平衡性，并综合考虑土壤中微量元素和有机质等养分实现对土壤肥力的精准分析，为科学施肥和防范土壤污染提供保障。土壤污染提供保障。土壤污染提供保障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰度关联法模糊聚类算法的桉树土壤肥力分析方法


[0001]本专利技术属于计算机
，涉及一种模糊聚类算法，改进的算法能够消除对初始聚类中心的依赖，聚类结果得到了很大的改善。

技术介绍

[0002]土壤状况是关系到农、林业生产以及土地资源的重要因素之一,因此对土壤的各项参数进行检测是十分必要的。现有的土壤肥力评估往往以模糊综合评判法等综合评价为主。这些方法虽然能够保证足够高的精度,但是所需土壤参数测量指标过多，需要利用多种化学实验测量土壤中的有机物含量,测量步骤多,效率低,经济成本高。部分土壤肥力测量方法直接采用电导率进行评估肥力,虽然测量成本低,但电导率并不能全面地反映肥力状况,精度不够。因此需要提出一种所需测量参数少,精度高,测量效率高,经济成本低的土壤评价方法。

技术实现思路

[0003]传统算法在变量施肥方面的研究，未能区分土壤各属性之间的差异性，分类结果不能完全反映土壤的真实情况；研究变量施肥对土壤养分的影响时的做法是将土壤中N、P、K等养分分别比较，没能综合考虑土壤中各养分的相互联系。因此，本文提出了一种模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于模糊聚类算法的土壤肥力分析方法，在模糊聚类算法的基础上，采用灰度关联法得到土壤成分属性的权重，再将权重和模糊聚类算法相结合，以此提高算法的准确性；包括以下步骤：步骤(1)：构建土壤肥力的评价标准，土壤肥力包含土壤的化学成分含量和土壤养分含量，土壤化学成分含量包含全氮、全钾、有效磷、交换性钙、阳离子交换量，土壤PH值等，土壤养分含量包括各种土壤有机质；步骤(2)：对样本数据数据预处理，即第s项的指标任意一个测量的值为X
(S)
,s＝1,2,3
…
,s；步骤(3)：设置土壤成分的加权矩阵模型为：步骤(4)：利用灰度关联法计算出土壤成分的加权矩阵：a.对样本数据变量的进行无量纲化；由于系统中各因素列中的数据因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论；因此在进行灰色关联度分析时，都要进行数据的无量纲化处理，均值化处理：b.计算样本数据关联系数ξ
i
(k)；c.计算样本数据关联度；d.样本数据关联度排序，对所有样本的关联数取平均值，来表示该指标和母指标之间的关联度，求出各指标对应的权重w1,w2…
w
n
；步骤(5)：标准化测量数据的权重w1,w2…
w
n
，在实际过程中不同数据有不同的效益，将测量...

【专利技术属性】
技术研发人员：程小辉，汪跃，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：