基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取研究

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基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取研究

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毕业论文范文题目：基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取研究，论文范文关键词：基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取研究
基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：农业出产是一个复杂、动态、开放的体系,其影响因素多,时空状况变更大,波及大量存在空间分布特点的数据(泥土、景象、水文地质等)。跟着打算才能的日益加强跟环境信息数据获取与解析技巧敏捷发展,大范围的农业数据的获取较以往更为便利跟广泛,多年的积聚使各科研单位控制了相称数量的农业出产数据、泥土品德数据、景象跟水文观测数据等农业空间数据。但从数据利用的角度来看,因为这些数据宏大、复杂,冗余度大,且存在明显的时空分布特点跟高维特点,从而使农业空间数据难以得到有效的利用,造成了数据资源的极大挥霍。（文章此处忽略..）要使如此大量的数据真正成为一种资源,而不是成为数据包袱跟垃圾,有效地解决数据复杂性跟利用有效性的抵触,于是从大量数据中主动、疾速、有效地提取能反应源数据本质特点的特点提取技巧便应运而生,并得以敏捷发展。地理信息体系(GeographicInformationSystem,简称GIS)作为农业空间数据管理与分析的重要手段已得到广泛的认可跟器重。地理信息体系的呈现,使农业空间数据的特点提取成为可能。在空间数据库平台的基本上,可将传统特点提取技巧引入GIS,从而成为农业空间数据特点提取技巧（此处忽略..）。然而,农业出产是一个复杂性体系,有其本身特点,其影响因素蕴含着复杂非线性构造机制,面对这一复杂体系产生的海量数据,特别是大量的时空数据,传统的特点提取方法已裸露出它的局限性。要发挥出农业空间数据最大的利用效益,就必须有效的提取出农业空间数据的非线性构造特点。核主成分分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,简称KPCA)是近年来进行非线性特点提取的重要研究方向。因为它为解决非线性问题的特点提取提供了一个较坚实的核实际基本,从而有望帮助解决传统方法难以解（本文此处忽略..）决的问题。本文缭绕如何根据农业范畴的数据特点实现其特点提取开展研究与探讨。提出了基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取打算。首先,探讨跟分析了GIS在农业空间数据特点提取中的利用跟不足。其次,通过对KPCA方法的深刻研究,阐明KPCA是一个实用于非线性构造特点提取的方法,尤其实用于存在时空分布特点的农业数据。第三,在前两步工作的基本上重点探讨了KPCA的核参数抉择方法,对多种算法进行分析比较,指出各自的机能跟适应范畴,并针对KPCA最优核参数的特点提出了一种旨在进步KPCA特（本文此处忽略..）点提取机能的核参数抉择算法。最后,针对农业范畴的数据特点跟特点提取的过程,结合前多少步的研究成果提出一种基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取模型。以重庆市植烟区为例,对重庆市植烟区景象数据进行特点提取分析,并根据所提取特点进行空间模仿分析,从而构成影响植烟区的农业景象时空变更图。基于核的特点提取研究仍然处于起步阶段,它在农业范畴也还有很多问题值得探讨。本研究提出的基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取试图为我国农业数据资源的利用提供一种新的意识跟道路。

以上为本篇毕业论文范文基于GIS跟KPCA的农业空间数据特点提取研究的介绍部分。

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