农业生产适宜性评价之土地资源评价算法

本文介绍了土地资源评价方法,通过DEM数据计算地形坡度并结合土壤质地划分农业生产适宜性等级。利用arcpy工具,将坡度与土壤质地结合,生成详细的土地资源评价结果。

作者:朱金灿
来源:clever101的专栏

土地资源评价简介

   土地资源评价主要利用坡度和土壤质地指标进行评价。
   第一步,利用评价区域的DEM数据,计算地形坡度,按≤2°、26°、615°、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。
   第二步,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。土壤粉砂含量≥80%的区域,土地资源直接取最低等;60%≤粉砂含量<80%的区域,将坡度分级降1 级作为土地资源等级。

评价流程

   评价流程图如下:
评价流程图

### 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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