[发明专利]基于数据挖掘的农田连片整治自动优化方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及农田整治优化技术领域，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。

背景技术

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发明专利，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。

发明内容

有鉴于此，本发明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，本发明采用如下技术方案：

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\SQL Serve)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；