本發(fā)明涉及耕地質(zhì)量調(diào)查評(píng)價(jià)領(lǐng)域，具體涉及一種基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。

背景技術(shù)：

隨著我國(guó)對(duì)保證糧食安全工作的重視不斷升高，對(duì)現(xiàn)有耕地的質(zhì)量進(jìn)行調(diào)查評(píng)價(jià)已經(jīng)成為我國(guó)的年度周期性工作。耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)成果對(duì)于國(guó)家從宏觀上掌握我國(guó)耕地?cái)?shù)量和質(zhì)量的變化，保持我國(guó)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。因此，客觀、準(zhǔn)確的進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，主要的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法是在地理信息系統(tǒng)平臺(tái)上，利用加權(quán)平均法求出耕地質(zhì)量自然等，繼而利用系數(shù)對(duì)自然等進(jìn)行修正得到耕地質(zhì)量利用等、經(jīng)濟(jì)等。但通過(guò)目前所采用的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方法進(jìn)行的耕地質(zhì)量調(diào)查評(píng)價(jià)工作，其評(píng)價(jià)結(jié)果易受到多方面的主觀性影響，如技術(shù)人員的操作等，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性、準(zhǔn)確性不夠高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，本發(fā)明可為縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)，客觀、準(zhǔn)確地對(duì)縣域耕地自然質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

第一方面，本發(fā)明提供了一種基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括：

S1、從縣域耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)成果空間數(shù)據(jù)庫(kù)中將縣域內(nèi)每塊耕地圖斑的全部指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)出；

S2、對(duì)于每一指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際值，根據(jù)其實(shí)際值所屬的量化區(qū)間范圍進(jìn)行評(píng)分，每一量化區(qū)間范圍都有對(duì)應(yīng)的分值；

S3、對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

S4、從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，并建立選取完成核函數(shù)和參數(shù)的支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練；

S5、以任意縣域內(nèi)圖斑的歸一化后評(píng)價(jià)指標(biāo)作為模型輸入，通過(guò)模型運(yùn)算得到相應(yīng)的該圖斑的自然質(zhì)量分輸出。

進(jìn)一步地，所述S3包括：

對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別利用如下公式進(jìn)行歸一化處理，

其中，Y為歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，x_i為評(píng)分后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，x_max為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最高分值，x_min為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最低分值；其中，歸一化后所有指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的值都被規(guī)整到[0,1]范圍內(nèi)。

進(jìn)一步地，所述S4包括：

S41、采用K-折交叉驗(yàn)證法選取支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)，包括如下步驟：

將原始數(shù)據(jù)分成K組，使每個(gè)子集數(shù)據(jù)分別做一次驗(yàn)證集，同時(shí)其余的K-1組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，得到K個(gè)模型，用這K個(gè)模型最終的驗(yàn)證集的分類(lèi)準(zhǔn)確率的平均數(shù)作為K-折交叉驗(yàn)證下支持向量機(jī)的參數(shù)；K≥2；

S42、基于步驟S41選取的懲罰參數(shù)以及核函數(shù)參數(shù)建立支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型；

S43、從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)步驟S42建立的模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練。

進(jìn)一步地，在抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本時(shí)采用隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行抽取。

進(jìn)一步地，訓(xùn)練樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之九，驗(yàn)證樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之一。

第二方面，本發(fā)明還提供了一種基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，包括：

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于從縣域耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)成果空間數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出的耕地圖斑的每一指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際值，根據(jù)其實(shí)際值所屬的量化區(qū)間范圍進(jìn)行評(píng)分，每一量化區(qū)間范圍都有對(duì)應(yīng)的分值，然后對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

模型訓(xùn)練模塊，用于從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，并建立選取完成核函數(shù)和參數(shù)的支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練；

評(píng)價(jià)模塊，用于以任意縣域內(nèi)圖斑的歸一化后評(píng)價(jià)指標(biāo)作為模型輸入，通過(guò)模型運(yùn)算得到相應(yīng)的該圖斑的自然質(zhì)量分輸出。

進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊具體用于：

對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別利用如下公式進(jìn)行歸一化處理，

其中，Y為歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，x_i為評(píng)分后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，x_max為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最高分值，x_min為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最低分值；其中，歸一化后所有指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的值都被規(guī)整到[0,1]范圍內(nèi)。

進(jìn)一步地，所述模型訓(xùn)練模塊具體用于：

采用K-折交叉驗(yàn)證法選取支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)：將原始數(shù)據(jù)分成K組，使每個(gè)子集數(shù)據(jù)分別做一次驗(yàn)證集，同時(shí)其余的K-1組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，得到K個(gè)模型，用這K個(gè)模型最終的驗(yàn)證集的分類(lèi)準(zhǔn)確率的平均數(shù)作為K-折交叉驗(yàn)證下支持向量機(jī)的參數(shù)；K≥2；

基于選取的懲罰參數(shù)以及核函數(shù)參數(shù)建立支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型；

從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)建立的模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練。

進(jìn)一步地，所述模型訓(xùn)練模塊在抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本時(shí)采用隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行抽取。

進(jìn)一步地，訓(xùn)練樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之九，驗(yàn)證樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之一。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，可以客觀、準(zhǔn)確地對(duì)縣域耕地自然質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)利用訓(xùn)練樣本對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，不涉及到權(quán)重，能夠有效避免由于主觀判斷制定標(biāo)準(zhǔn)所造成的誤差，進(jìn)而可以更客觀地反映耕地自然質(zhì)量的實(shí)際情況。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明一實(shí)施例提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明另一實(shí)施例提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1示出了本發(fā)明一實(shí)施例提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的流程圖，參見(jiàn)圖1，該方法包括如下步驟：

步驟101：從縣域耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)成果空間數(shù)據(jù)庫(kù)中將縣域內(nèi)每塊耕地圖斑的全部指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)出。

步驟102：對(duì)于每一指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際值，根據(jù)其實(shí)際值所屬的量化區(qū)間范圍進(jìn)行評(píng)分，每一量化區(qū)間范圍都有對(duì)應(yīng)的分值。

在本步驟中，為使各評(píng)價(jià)指標(biāo)可比，需使各指標(biāo)的度量單位統(tǒng)一，故對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分，對(duì)于每一評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際值，根據(jù)其實(shí)際值的所屬的量化區(qū)間范圍進(jìn)行評(píng)分，每一量化區(qū)間范圍都有對(duì)應(yīng)的分值。該分值為根據(jù)《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》(GB/T 28407-2012)標(biāo)準(zhǔn)中附錄C所示的評(píng)價(jià)指標(biāo)分值確定的分值。

步驟103：對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。

步驟104：從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，并建立選取完成核函數(shù)和參數(shù)的支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練。

在本步驟中，建立支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型所使用的核函數(shù)可以為徑向基核函數(shù)，其表達(dá)式：

K(x_i，x)＝exp(-γ||x_i-x||²)

其中，K(x_i，x)為核函數(shù)，x_i為訓(xùn)練樣本的向量，x為測(cè)試數(shù)據(jù)向量，γ為影響核函數(shù)的主要參數(shù)，即核函數(shù)半徑；

此外，建立支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型所使用的核函數(shù)還可以為多項(xiàng)式核函數(shù)或Sigmoid核函數(shù)，其中，多項(xiàng)式核函數(shù)的表達(dá)式為：

K(x_i，x)＝[γ(x_i·x)+coef]^d

以及，Sigmoid核函數(shù)的表達(dá)式為：

K(x_i，x)＝tanh[γ(x_i·x)+coef]

其中，K(x_i，x)為核函數(shù)，x_i為訓(xùn)練樣本的向量，x為測(cè)試數(shù)據(jù)向量，γ為影響核函數(shù)的主要參數(shù)，即核函數(shù)半徑；d為多項(xiàng)式的階數(shù)，coef為偏執(zhí)系數(shù)。

步驟105：以任意縣域內(nèi)圖斑的歸一化后評(píng)價(jià)指標(biāo)作為模型輸入，通過(guò)模型運(yùn)算得到相應(yīng)的該圖斑的自然質(zhì)量分輸出。

在本步驟中，作為基于支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型輸出的是自然質(zhì)量分。

由上面描述可知，本發(fā)明實(shí)施例建立的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型是基于支持向量機(jī)算法的，且該模型是以縣域內(nèi)所有耕地圖斑的歸一化后指標(biāo)數(shù)據(jù)作為輸入以各分等單元的自然質(zhì)量分作為輸出來(lái)實(shí)現(xiàn)耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的。在本實(shí)施例中，由于作為基于支持向量機(jī)的質(zhì)量評(píng)價(jià)模型輸入的評(píng)價(jià)指標(biāo)是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)體系，故本實(shí)施例提供的評(píng)價(jià)方法對(duì)于同一指標(biāo)體系下的縣域均適用。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明實(shí)施例提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，可以客觀、準(zhǔn)確地對(duì)縣域耕地自然質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)利用訓(xùn)練樣本對(duì)支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，不涉及到權(quán)重，能夠有效避免由于主觀判斷制定標(biāo)準(zhǔn)所造成的誤差，進(jìn)而可以更客觀地反映耕地自然質(zhì)量的實(shí)際情況。本發(fā)明實(shí)施例提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法能為市域、省域乃至全國(guó)的耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)提供有利參考。

在一種可選實(shí)施方式中，所述步驟103包括：

對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別利用如下公式進(jìn)行歸一化處理，

其中，Y為歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，x_i為評(píng)分后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，x_max為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最高分值，x_min為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最低分值；其中，歸一化后所有指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的值都被規(guī)整到[0,1]范圍內(nèi)。

由于基于支持向量機(jī)的耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中所采用的支持向量機(jī)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型精度的優(yōu)劣主要受其懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)γ的影響，故在本實(shí)施例的一種可選實(shí)施方式中，采用K-折交叉驗(yàn)證法選取支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)，以保證支持向量機(jī)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的精度。

在一種可選實(shí)施方式中，所述步驟104包括：

步驟1041、采用K-折交叉驗(yàn)證法選取支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。

在本步驟中，支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)C用于控制分類(lèi)超平面的復(fù)雜性和不可分離點(diǎn)數(shù)之間的平衡，而核函數(shù)參數(shù)主要指核函數(shù)半徑γ。

在本步驟中，采用K-折交叉驗(yàn)證法選取支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)具體包括如下步驟：

將原始數(shù)據(jù)分成K組，使每個(gè)子集數(shù)據(jù)分別做一次驗(yàn)證集，同時(shí)其余的K-1組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，得到K個(gè)模型，用這K個(gè)模型最終的驗(yàn)證集的分類(lèi)準(zhǔn)確率的平均數(shù)作為K-折交叉驗(yàn)證下支持向量機(jī)的參數(shù)；K≥2。一般來(lái)說(shuō)，K大于或等于2即可，優(yōu)選地取K大于或等于3，這種方法避免過(guò)學(xué)習(xí)或欠學(xué)習(xí)狀態(tài)的發(fā)生效果較好，得到的支持向量機(jī)參數(shù)選取結(jié)果說(shuō)服力較強(qiáng)。

步驟1042、基于步驟1041選取的懲罰參數(shù)以及核函數(shù)參數(shù)建立支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

步驟1043、從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)步驟1042建立的模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練。

可以理解的是，對(duì)于已經(jīng)訓(xùn)練并調(diào)試完成的模型，將任意同一指標(biāo)區(qū)內(nèi)的縣級(jí)圖斑的歸一化評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為模型輸入，即可得到相應(yīng)耕地圖斑的自然質(zhì)量分輸出。

在一種可選實(shí)施方式中，在抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本時(shí)采用隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行抽取，這樣能夠?qū)δＰ偷姆€(wěn)定性和適用性進(jìn)行檢驗(yàn)，訓(xùn)練樣本的選取過(guò)于固定、典型容易使模型出現(xiàn)“過(guò)擬合”的現(xiàn)象，而不能使已經(jīng)建立好的模型在普遍條件下適用。

在一種可選實(shí)施方式中，訓(xùn)練樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之九，驗(yàn)證樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之一。

本發(fā)明另一實(shí)施例提供了一種基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，參見(jiàn)圖2所示的裝置結(jié)構(gòu)圖，該裝置包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊21、模型訓(xùn)練模塊22和評(píng)價(jià)模塊23，其中：

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊21，用于從縣域耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)成果空間數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出的耕地圖斑的每一指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際值，根據(jù)其實(shí)際值所屬的量化區(qū)間范圍進(jìn)行評(píng)分，每一量化區(qū)間范圍都有對(duì)應(yīng)的分值，然后對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

模型訓(xùn)練模塊22，用于從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，并建立選取完成核函數(shù)和參數(shù)的支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練；

評(píng)價(jià)模塊23，用于以任意縣域內(nèi)圖斑的歸一化后評(píng)價(jià)指標(biāo)作為模型輸入，通過(guò)模型運(yùn)算得到相應(yīng)的該圖斑的自然質(zhì)量分輸出。

在一種可選實(shí)施方式中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊21具體用于：

對(duì)評(píng)分后的各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，分別利用如下公式進(jìn)行歸一化處理，

其中，Y為歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，x_i為評(píng)分后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，x_max為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最高分值，x_min為指標(biāo)評(píng)分規(guī)則中設(shè)置的最低分值；其中，歸一化后所有指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的值都被規(guī)整到[0,1]范圍內(nèi)。

在一種可選實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練模塊22具體用于：

采用K-折交叉驗(yàn)證法選取支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)：將原始數(shù)據(jù)分成K組，使每個(gè)子集數(shù)據(jù)分別做一次驗(yàn)證集，同時(shí)其余的K-1組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，得到K個(gè)模型，用這K個(gè)模型最終的驗(yàn)證集的分類(lèi)準(zhǔn)確率的平均數(shù)作為K-折交叉驗(yàn)證下支持向量機(jī)的參數(shù)；K≥2；

基于選取的懲罰參數(shù)以及核函數(shù)參數(shù)建立支持向量機(jī)自然質(zhì)量評(píng)價(jià)模型；

從歸一化后的指標(biāo)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)中抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，利用訓(xùn)練樣本，以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入，自然質(zhì)量分作為輸出對(duì)建立的模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；并用檢驗(yàn)樣本對(duì)訓(xùn)練后的模型精度進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試精度調(diào)試模型，直至模型精度達(dá)到預(yù)設(shè)要求，完成模型的訓(xùn)練。

在一種可選實(shí)施方式中，所述模型訓(xùn)練模塊22在抽取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本時(shí)采用隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行抽取。

在一種可選實(shí)施方式中，訓(xùn)練樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之九，驗(yàn)證樣本的選取數(shù)量占縣域內(nèi)參與耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)的圖斑總數(shù)的十分之一。

本發(fā)明實(shí)施例提供的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，可以用于執(zhí)行上述實(shí)施例所述的基于支持向量機(jī)的縣域耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，其原理和技術(shù)效果類(lèi)似，此處不再贅述。

需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類(lèi)的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

以上實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。