农业生产适宜性评价之水资源评价算法

最新推荐文章于 2025-12-11 20:57:05 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 基于Arcpy的国土空间双评价算法 文章标签： 算法 农业生产适宜性评价 水资源评价 arcpy 空间插值
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/clever101/article/details/123557854
本文介绍了农业生产适宜性评价中的水资源评价方法，通过收集气象站降水量数据，运用空间插值技术得出平均降水量分布，将降水量划分为五个等级。详细阐述了评价流程，并提供了算法实现的代码示例。

作者：朱金灿
来源：clever101的专栏

为什么大多数人学不会人工智能编程？>>> hot3.png

水资源评价简介

  农业生产适宜性评价中的水资源评价主要利用降水量指标进行评价。
  收集评价区域内的气象站点长时间序列降水观测资料，通过空间插值得到多年平均降水量分布图层，降水量按照≥1200mm、8001200mm、350800mm、150~350mm、<150mm分为好（很湿润）、较好（湿润）、一般（半湿润）、较差（半干旱）、差（干旱）5 个等级。

评价流程

   水资源评价流程图如下：
在这里插入图片描述

算法实现代码

   具体实现代码如下：


                

                
                
        

         

    


  


        

                

                  

                  

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农业生产适宜性单因子评价（2）农业生产功能指向的水资源评价（详细步骤以及模型构建器实现）

				
			

			

				

					挣钱花388的博客
				

				

					05-13
					
					554
					
				

			

		

		

			
				
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1 数据准备

1.1 广东气象站点.shp



1.2 广州行政区.shp



1.3 (观测站点)多年降水和温度数据.txt



2 评价方法



3 评价步骤

3.1 第一步空间数据标准化

3.1.1 基础要求



3.1.2 数据框设置



3.2第二步评价步骤解读

3.2.1 第一种评价方法（本文选择第一种）



3.2.2 第二种评价方法



3.2.3 第三种评价方...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
农业生产适宜性单因子评价（1）农业生产功能指向的土地资源评价（详细步骤以及模型构建器实现）

				
			

			

				

					挣钱花388的博客
				

				

					05-13
					
					1001
					
				

			

		

		

			
				
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目录



1 数据准备

1.1 广州DEM.tif

1.2 广州粉砂土.tif

1.3 广州行政区.shp

2 评价方法

3 评价步骤

3.1 第一步空间数据标准化

3.1.1 基础要求

3.1.2 数据框设置

3.2第二步坡度要素分析

3.2.1 坡度分级要求

3.2.2 坡度分析

3.2.3 坡度分析后重分类

3.3 第三步土地资源分级

3.3.1 资源分级要求

3....

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【教程】水资源评价-农业水资源评价

				
			

			

				

					YW_remote的博客
				

				

					08-13
					
					804
					
				

			

		

		

			
				
水源是日常生活的必须物质，同时也是科学研究中的常客。本文中讲述农业中的水资源评价，即基于降水量分布将一个地区划分干旱等级。在自然资源部19年发布的评价指南中降水量按照≥1200mm、800~1200mm、400~800mm、200~400以及<200mm，划分为很湿润、湿润、半湿润、半干旱、干旱5个等级。对于云贵高原等蒸发能力较强，仅通过降水难以全面反映农业供水条件的区域，采用干旱指数计算。干旱指数为年蒸发能力和年降水量的比值，按照≤0.5、0.5~1.0、1.0~3.0、3.0~7.0...

			
		

	





	

		

			

				
					
【双评价学习笔记2019】农业生产适宜性评价01·土地资源评价

				
			

			

				

					挣钱花388的博客
				

				

					02-01
					
					5672
					
				

			

		

		

			
				
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文章是转载了一位大佬的，欢迎关注他的公众号：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78674755



【双评价学习笔记2019】农业生产适宜性评价01·土地资源评价





距离上一篇文章已经好几个月了，之前依据的双评价技术指南（4月版）也已经过时，而且最新的版本与之前的差别相对较大，所以有必要进行重启学习

目前数读菌获取的最新版本是7月版。对着这一版继续学习吧。

在开始之前...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
农业生产适宜性单因子评价（3）农业生产功能指向的气候评价（详细步骤以及模型构建器实现）

				
			

			

				

					挣钱花388的博客
				

				

					05-13
					
					674
					
				

			

		

		

			
				
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目录

1 数据准备

1.1 广东气象站点.shp

1.2 广州行政区.shp

1.3 (观测站点)多年降水和温度数据.txt

2 评价方法

3 评价步骤

3.1 第一步空间数据标准化

3.1.1 基础要求

3.1.2 数据框设置

3.2评价要求

3.3 具体评价步骤

3.3.1 气象站点关联TXT

3.3.2 添加积温字段

3.3.3 计算积温字段值

3.3.4 反距离权...

			
		

	





	

		

			

				
					
农业生产适宜性评价之气候资源评价算法

				
			

			

				

					clever101的专栏
				

				

					03-23
					
					1338
					
				

			

		

		

			
				
气候资源评价主要利用光热条件指标进行评价，光热条件通过日平均气温≥0℃活动积温反映光照、热量等自然气候条件对农业生产的支撑水平。

			
		

	





	

		

			

				
					
城镇建设适宜性评价之水资源评价算法

				
			

			

				

					clever101的专栏
				

				

					03-29
					
					1734
					
				

			

		

		

			
				
水资源评价主要利用水资源总量模数指标进行评价。

			
		

	





	

		

			

				
					
种植业适宜性评价算法

				
			

			

				

					clever101的专栏
				

				

					03-28
					
					1147
					
				

			

		

		

			
				
在生态保护极重要区域外，开展以水、土、光、热组合条件为基础，结合土壤环境质量、气象灾害等要素，评价种植业生产适宜程度；其中，取水资源丰度高、地势平坦、土壤肥力好、光线充足、气象风险低、盐渍化程度低以及连片地区为适宜区；干旱地区、肥力差、光照条件不好、土壤污染严重的地区，作为不适宜区。同时，考虑依托灌溉水种植的地区，做适当的区域修正。对适宜性结果进行专家校验，综合判断评价结果与实际状况的相符性。对明显不符合实际的，开展必要的现场核查校验与优化。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于VL-BP神经网络的土壤适宜性评价研究.pdf

				
			

			

				

					09-26
				

			

		

		

			
				
土壤适宜性评价在农业土地资源管理中具有举足轻重的地位。它不仅关系到土地的社会经济属性，也涉及到土地的自然属性。土壤适宜性的好坏，直接关系到农业生产的经济效益和生态效益。然而，传统的评价方法，诸如经验...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于人工智能的农业精准灌溉系统：水资源的智能管理与利用

				
			

			

				

					数字魔方操控师的博客
				

				

					05-03
					
					1620
					
				

			

		

		

			
				
摘要在全球水资源日益紧张和农业可持续发展需求的双重驱动下，传统粗放式灌溉模式已难以满足现代农业的发展需求。基于人工智能的农业精准灌溉系统，通过整合机器学习算法、多源数据采集与传输技术，能够依据土壤湿度、气象数据、作物需水特性等信息实现精准灌溉决策，在有效节约水资源的同时显著提高作物产量。本文深入探讨该系统的技术架构、运作逻辑及实践成果，旨在为现代农业智能化发展提供理论与实践参考。

			
		

	





	

		

			

				
					
农业生产适宜性评价之环境资源评价算法

				
			

			

				

					clever101的专栏
				

				

					03-24
					
					1466
					
				

			

		

		

			
				
农业生产适宜性评价之环境资源评价主要利用土壤环境容量指标进行评价，土壤环境容量通过土壤污染风险等级高低反映土壤环境。

			
		

	





	

		

			

				
					
农业生产适宜性评价之土地资源评价算法

				
			

			

				

					clever101的专栏
				

				

					03-22
					
					1416
					
				

			

		

		

			
				
土地资源评价主要利用坡度和土壤质地指标进行评价。

			
		

	





	

		

			

				
					
农业生产适宜性评价之灾害评价算法

				
			

			

				

					clever101的专栏
				

				

					03-24
					
					1454
					
				

			

		

		

			
				
灾害评价选择评价区域对当地农业生产有重要影响的气象灾种，包括干旱、雨涝、高温热害、低温冷害、大风灾害等指标，根据单项气象灾害指标每年发生情况，统计发生频率，然后进行危险性分级，一般按照气象灾害的发生频率≤20%、20～40%、40～60%、60～80%、＞80%,将气象灾害危险性划分为低、较低、中等、较高和高5 级。

			
		

	





	

		

			

				
					
【农业生产适宜性评价】：土地资源单项评价

				
			

			

				

					JData_Engineer的博客
				

				

					05-11
					
					817
					
				

			

		

		

			
				
利用全域 DEM，计算地形坡度，按≤2°、2~6°、6~15°、15~25°、>25°划分为高（平地）、较高（平坡地）、中等（缓坡地）、较低（缓陡坡地）、低（陡坡地）5 个等级，生成坡度分级图。以坡度分级结果为基础，结合土壤质地，将农业生产土地资源划分为高、较高、中等、较低、低 5 个等级。2、为了后续的叠加分析，依据《指南》，利用【重分类（3D Analyst）】工具，进一步对“坡度分析结果”进行重分类，将结果分类为高（5）、较高（4）、中等（3）、较低（2）和低（1）

			
		

	





	

		

			

				
					
中药材适宜性评价及生产区划

				
			

			

				

					silenxe的博客
				

				

					09-11
					
					1047
					
				

			

		

		

			
				
1	概述
生境适宜度（HSI）是指生境能支持一个特定物种的潜在能力，是影响物种生存和发展的重要因素，对物种进行生境评价是对野生物种进行有效保护和管理的第一步，并且能够为相关部门制定有效的物种保护对策提供科学依据。
2	最大信息熵模型MaxEnt
MAXENT模型源于1957 年Jaynes 提出的最大熵理论（Maximum Entropy，MAXENT），是生态位模型中一种新型预测物种分布的方法。...

			
		

	





	

		

			

				
					
练题100天——DAY21：统计奇数个数+合并有序数组

				
			

			

				

					2301_81099859的博客
				

				

					12-07
					
					372
					
				

			

		

		

			
				
今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。

			
		

	





	

		

			

				
					
shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对

				
			

			

				

					Sunchaser的博客
				

				

					12-08
					
					857
					
				

			

		

		

			
				
本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案

分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能

			
		

	





	

		

			

				
					
从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表

				
			

			

				

					m0_59624833的博客
				

				

					12-09
					
					534
					
				

			

		

		

			
				
leetcode hot100中链表的两个题

			
		

	





	

		

			

				
					
Conan-embedding整理

					
最新发布

				
			

			

				

					kexin197的博客
				

				

					12-11
					
					601
					
				

			

		

		

			
				
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。

			
		

	





	

		

			

				
					
层次分析法土地适宜性评价标准化处理

				
			

			

				

					03-18
				

			

		

		

			
				
### 使用层次分析法（AHP）进行土地适宜性评价的标准化处理方法

#### 1. 构建层次结构模型
在土地适宜性评价中，构建合理的层次结构模型是基础。该模型通常分为三个部分：目标层、准则层和方案层。目标层表示最终的土地用途决策；准则层则涉及影响土地适宜性的各种因素，如土壤质量、地形坡度、水资源分布等；方案层代表不同的备选方案或区域划分。

这一过程可以通过专业的GIS软件辅助完成，也可以手动绘制逻辑图来表达各要素之间的关系[^1]。

#### 2. 建立判断矩阵并计算权重向量
对于每一级标准下的子项，需建立两两比较的判断矩阵。此矩阵中的数值来源于专家打分或者实际测量数据转换而来的相对重要程度评分表。随后利用特征根法或其他算法求解得到各个指标对应的权重值及其一致性检验结果。

例如，在评估某地区作为农业用地的可能性时，可能需要考虑的因素包括但不限于年降水量、温度范围等因素，则这些都会成为单独的一列进入我们的对比表格当中去形成相应的比例关系[^3]。

#### 3. 进行单排序与总排序
通过对上述所得出的所有局部优先顺序加以综合运算之后即可获得全局意义上的最优选项排列情况说明即所谓的“总体排序”。这一步骤同样需要注意保持较高的CR比率以确保结论具备足够的可信度水平[^2]。

以下是实现简单版本AHPSingleSorting函数的一个Python代码片段用于演示目的：

```python
import numpy as np

def ahp_single_sorting(matrix):
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)
    max_index = np.argmax(eigenvalues.real)
    weights = (eigenvectors[:,max_index].real / sum(eigenvectors[:,max_index].real)).tolist()
    
    CI = (np.max(eigenvalues).real - len(matrix)) / (len(matrix)-1)
    RI_values = {1:0, 2:0, 3:0.58, 4:0.9, 5:1.12} # 可扩展更多维度对应RI值
    CR = CI/RI_values[len(matrix)]
    
    return {"weights":weights,"CI":CI,"CR":CR}

example_matrix = [[1, 1/3], [3, 1]]
result = ahp_single_sorting(example_matrix)
print(result)
```

以上程序实现了基本的功能需求——给定任意大小正互反阵返回其归一化的权向量连同一致指数及随机一致性比率供后续验证使用。

---

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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