【技术实现步骤摘要】
本申请属于农业遥感，具体涉及一种创建作物面积抽样统计模型集群的方法及系统。
技术介绍
1、作物种植面积调查是农情监测的重要内容，传统的作物种植面积统计是通过政府有关部门逐级上报汇总完成的，耗费大量人力和时间，且结果存在一定的主观性。
2、近些年，随着遥感技术和地理信息系统(gis)技术不断发展，其在农业领域也得到了广泛应用，为农情监测提供了新的、广阔的工作平台。采用遥感和地理信息系统(gis)技术的方法进行作物种植面积调查具有巨大优势：客观、经济、快速、全面。
3、目前，作物面积遥感调查有两种方式，一种是遥感图像全覆盖的普查，另一种是抽样调查。全覆盖普查和抽样调查各有优缺点。全覆盖普查没有抽样误差，结果相对准确、可靠，可以回答调查总体及其中子总体的许多问题，但成本高昂、用时长，而且由于受卫星遥感图像获取率的限制，一个种植季或年度很难实现。抽样调查相对费用低廉、快速，结果也较为准确、可靠，容易实现。因此，作物面积遥感调查通常采用抽样调查的方式。
4、但是，传统的抽样调查方法无法一次性建立针对多个调查总体的作物面积遥感抽样监测模型集群，并且，当抽样基础数据变化时，传统的抽样调查方法对模型参数的修改不仅成本高且效率低。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的至少一个技术问题，本申请提供了一种创建作物面积抽样统计模型集群的方法及系统。
2、第一方面，本申请公开了一种创建作物面积抽样统计模型集群的方法，包括如下步骤：
3、步骤1
4、步骤102、将各子总体的耕地面积数据作为各子总体分层基础数据，并按照预定格式存储在一个文件目录内；
5、步骤103、设定子总体名称目录表，其中，每个子总体对应一条记录，每条记录的字段值至少包括子总体的全称、简称以及代码；
6、步骤104、循环读取所述子总体名称目录表中各子总体相应的字段值，动态构建各子总体分层基础数据文件名，从而读取对应的各子总体的分层基础数据，并对该数据进行升序排序；
7、步骤105、对步骤104中升序排序后的各子总体分层基础数据进行分层，并以表格形式对分层结果进行显示，得到各子总体抽样单元层信息表，其中，所述分层是基于耕地面积大小进行的，分层方式为频数累积的方式，且预设分组步长和层级数，分层结束后，各子总体所有的抽样单元个体都被赋予相应的层级代码；
8、步骤106、循环读取各子总体抽样单元层信息表，计算各子总体的层统计值，并以表格形式对计算结果进行显示，从而得到各子总体层信息统计表；
9、步骤107、通过各子总体层信息统计表中的预定参数来判断分层结果是否符合要求，如果不符合，则返回步骤105中修改预设的分组步长和层级数，然后再执行步骤105、步骤106，直到符合要求，其中，所述预定参数至少包括层总体总数、最小样本容量、抽样比。
10、在一种可选的实施方式中，所述步骤101包括：
11、步骤1011、获取监测目标总体的总耕地空间分布矢量图以及多个子总体的子总体边界矢量图；
12、步骤1012、设定抽样单元，并获取所述抽样单元的抽样单元层矢量图，其中，所述抽样单元的个体数量为多个，每个所述抽样单元具有唯一标识码，另外，在地理空间上，所述抽样单元层矢量图与所述监测目标总体范围一致；
13、步骤1013、获取各子总体的子耕地空间分布矢量图以及子抽样单元层矢量图；
14、步骤1014、将各子耕地空间分布矢量图与相应的子抽样单元层矢量图进行叠加，提取以抽样单元个体为单位的各子总体的耕地面积。
15、在一种可选的实施方式中，在所述步骤1013中，是分别通过所述多个子总体的子总体边界矢量图裁切所述总耕地空间分布矢量图以及所述抽样单元层矢量图，从而形成各子总体的子耕地空间分布矢量图以及子抽样单元层矢量图。
16、在一种可选的实施方式中，所述步骤1013是在gis平台中进行处理。
17、在一种可选的实施方式中，在所述步骤1014中，提取到的以抽样单元个体为单位的各子总体的耕地面积是以各子总体为存储集合的二维数据表格集。
18、在一种可选的实施方式中，在所述步骤105中，每个所述子总体抽样单元层信息表的表头的字段值至少包括子总体代码、抽样单元编码、耕地面积、频数、频数累积、频数累积平方根以及层别。
19、在一种可选的实施方式中，在所述步骤107中，所述最小样本容量n通过如下公式计算：
20、
21、按比例分配：
22、
23、
24、其中，l为分层抽样的层数；nh为各抽样层总体数；h＝1,2,…,l；sh2为各抽样层方差；n为总体总数；wh＝nh/n,即第h层的抽样权重；v是估计量的方差，若v没有给定，而是给定了误差界限d，则v＝(d/t)2，在样本量相当大时，可假设t＝u0.025＝1.96；d＝(1-δ)y,δ为抽样精度，y为总体总值；n0没有实际意义，只是方便公式书写；
25、抽样比r通过如下公式计算：
26、r＝n/n；
27、最后，各层最小样本容量nh通过如下公式计算：
28、nh＝nh×r。
29、第二方面，本申请还公开了一种创建作物面积抽样统计模型集群的系统，包括：
30、获取模块，用于获取监测目标总体中所包含的多个子总体的耕地面积；
31、基础数据处理模块，用于将各子总体的耕地面积数据作为各子总体分层基础数据，并按照预定格式存储在一个文件目录内；以及
32、用于设定子总体名称目录表，其中，每个子总体对应一条记录，每条记录的字段值至少包括子总体的全称、简称以及代码；以及
33、用于循环读取所述子总体名称目录表中各子总体相应的字段值，动态构建各子总体分层基础数据文件名，从而读取对应的各子总体的分层基础数据，并对该数据进行升序排序；
34、分层处理模块，用于对升序排序后的各子总体分层基础数据进行分层，并以表格形式对分层结果进行显示，得到各子总体抽样单元层信息表，其中，所述分层是基于耕地面积大小进行的，分层方式为频数累积的方式，且预设分组步长和层级数，分层结束后，各子总体所有的抽样单元个体都被赋予相应的层级代码；以及
35、用于循环读取各子总体抽样单元层信息表，计算各子总体的层统计值，并以表格形式对计算结果进行显示，从而得到各子总体层信息统计表；以及
36、用于通过各子总体层信息统计表中的预定参数来判断分层结果是否符合要求，如果不符合，则返回修改预设的分组步长和层级数，然后再执行后续步骤，直到符合要求，其中，所述预定参数至少包括层总体总数、最小样本容量、抽样比。
37、在一种可选的实施方式中，所述获取模块获取多个子总体的耕地面积包括如下步骤：
38、获取监测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，所述步骤101包括：
3.根据权利要求2所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，在所述步骤1013中，是分别通过所述多个子总体的子总体边界矢量图裁切所述总耕地空间分布矢量图以及所述抽样单元层矢量图，从而形成各子总体的子耕地空间分布矢量图以及子抽样单元层矢量图。
4.根据权利要求3所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，所述步骤1013是在GIS平台中进行处理。
5.根据权利要求2所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，在所述步骤1014中，提取到的以抽样单元个体为单位的各子总体的耕地面积是以各子总体为存储集合的二维数据表格集。
6.根据权利要求1所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，在所述步骤105中，每个所述子总体抽样单元层信息表的表头的字段值至少包括子总体代码、抽样单元编码、耕地面积、频数、频数累积、频数累积平方根以及
7.根据权利要求1所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，在所述步骤107中，所述最小样本容量n通过如下公式计算：
8.一种创建作物面积抽样统计模型集群的系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的创建作物面积抽样统计模型集群的系统，其特征在于，所述获取模块(201)获取多个子总体的耕地面积包括如下步骤：
10.根据权利要求9所述的创建作物面积抽样统计模型集群的系统，其特征在于，所述获取模块(201)是在GIS平台中分别通过所述多个子总体的子总体边界矢量图裁切所述总耕地空间分布矢量图以及所述抽样单元层矢量图，从而得到各子总体的子耕地空间分布矢量图以及子抽样单元层矢量图。
...【技术特征摘要】
1.一种创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，所述步骤101包括：
3.根据权利要求2所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，在所述步骤1013中，是分别通过所述多个子总体的子总体边界矢量图裁切所述总耕地空间分布矢量图以及所述抽样单元层矢量图，从而形成各子总体的子耕地空间分布矢量图以及子抽样单元层矢量图。
4.根据权利要求3所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，所述步骤1013是在gis平台中进行处理。
5.根据权利要求2所述的创建作物面积抽样统计模型集群的方法，其特征在于，在所述步骤1014中，提取到的以抽样单元个体为单位的各子总体的耕地面积是以各子总体为存储集合的二维数据表格集。
6.根据权利要求1所述的创建作物面积抽样统计...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴全，焦为杰，王丹琼，刘敏，赵予萌，董沫，
申请(专利权)人：农业农村部大数据发展中心，
类型：发明
国别省市：
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