一、农用地分等空间数据库中图形接边方法（论文文献综述）
查李想[1]（2019）在《基于GIS江西黎川县耕地质量监测研究》文中研究表明耕地是人类生存与发展,乃至社会进步都必不可少的物质基础。确保耕地的质量与数量,是加强和完善国情国力调查的迫切需要。通过开展耕地质量等别监测,可以明确产能变化情况,从而可以有针对性地采取保护、建设、休耕等措施,提高耕地产能,促进实施藏粮于地、藏粮于技战略,推进生态文明建设。本文以江西省黎川县为例,基于GIS研究耕地质量等别相应的监测方法,并建立黎川县耕地质量等别数据库。通过将相关的数据输入该数据库系统,生成黎川县耕地质量等别监测的结果,快速准确地获得耕地质量等别,并借助耕地质量等别更新成果,与上一年度分析与对比耕地质量等别变化情况,形成相应的结论。（1）研究耕地质量分等体系确定方法:根据《农用地质量分等规程》（GB/T28407-2012）,确定黎川县标准耕作制度、指定作物、光温（气候）生产潜力、“产量—成本”指数、产量比系数等分等参数,结合推荐分等因素和黎川县社会经济状况构建黎川县耕地质量分等因素指标体系。根据特尔菲法和层次分析法进行分等因素的权重确定。（2）建立耕地质量等别监测指标体系:依据耕地质量等别监测指标选取的原则,从生产环境、生产力和生产管理水平等角度最终确定黎川县监测指标体系。（3）基于GIS进行监测渐变类型区的划分:利用GIS并结合黎川县地形地貌、气候水文等条件划分自然质量分区和分等因素限制分区,结合耕地质量监测渐变区划定的原则,采用“限制因素-自然等别”的方法确定渐变类型区的分布范围和类型。（4）监测单元和监测样点的划分:依据监测单元和监测样点选取的原则,并考虑渐变类型区、监测单元和监测样点的关系,在监测控制区和耕地质量等别更新评价成果图、耕地质量监测渐变区图等地图和要素叠加分析后形成监测单元、监测样点布设方案与结果,并采集样点土壤进行理化性质的检验。（5）耕地质量等别监测数据库建设:基于空间数据库技术,采用文件—关系混合数据库模型,进行数据整理、输入以及坐标变化等操作,最终形成耕地质量等别监测数据库。（6）利用黎川县耕地质量等别监测系统的相应功能模块进行分析,得出耕地质量的变化情况,并形成相应的结论:1)黎川县耕地质量等别整体情况变化:与2015年度等别面积进行对比,2016年黎川县耕地质量等别面积变化有如下规律:在国家自然等别方面,8等面积增加,10等面积减少;在国家经济等别和国家利用等别方面,大体上没有明显变化。由于耕地补充开发导致的新增耕地、灾害损毁导致的减少耕地以及土地整理项目导致的黎川县耕地质量平均等别发生了如下变化:2016年比2015年国家自然等提升了0.05,国家利用等提升了0.03,国家经济等提升了0.03。2)酸化型范围内,包括综合等为6等至11等的耕地,综合等除11等别呈明显下降趋势,其他等别变化不大。其原因是由于11等耕地所在区域的土壤PH值变小,土壤酸化。3)肥力提升范围内,包括综合等为5等至10等的耕地,耕地质量等别总体呈现上升趋势,是由于这些地块经过多年生态耕种,比如实行秸秆还田、种植绿肥及增施有机肥方式,使得有机质含量逐年提高。
孙凯[2]（2014）在《湖北省襄阳市土地整理前后的耕地质量评价研究》文中研究指明目前我国大力开展土地整理开发工作,通过工程措施对田、水、路、林、村进行综合整治,有效增加了区域耕地面积,同时优化了农田生产条件,最终达到提高区域粮食产量的效果；整理前后的耕地面积可以通过数学方法直接测算,但是耕地质量变化却难以界定和衡量,因此有必要开展土地整理前后的耕地质量评价研究；土地整理中涉及土地平整、农田道路和农田水利等的工程对耕地质量有很大影响,但规划设计中没有具体度量出该影响程度,尤其对于土壤肥力指标的改善状况,在土地整理的报告中也没有通过数据体现出来。土地整理规划图、施工图和实施报告可以提供详细的规划数据,再对相关数据信息进行的定量或定性分析,我们可以总体判断出土地整理前后耕地质量变化情况。通过对比土地利用现状和土地整理规划数据,利用空间分析、拓扑分析功能更新土地平整、道路交通、灌排条件等信息；同时辅以调查的土壤采样理化数据,采用空间赋值的方法更新该理化数据。本文以湖北省襄阳市保康县黄堡三乡镇土地整理项目为例,从耕地质量涵义出发,在小尺度范围内研究土地整理前后耕地质量评价的方法。以土地整理CAD图件为基础数据,探索构建耕地质量评价空间数据库的基础思路和方法,并简要概述了构建数据库的基本流程；综合分析三大土地整理工程对于耕地质量的影响,运用层次分析法和特尔菲法选取评价指标和划分权重,采用地块法划分耕地质量评价单元,构建基于土地整理的耕地质量评价指标体系；根据评价指标类型将评价指标划分为土壤属性、土地整理、农田水利和田间道路4类,采用不同方法量化各评价指标,结合空间数据库和土壤采样数据,使用GIS空间方法更新评价指标；由于整理项目针对农用地的自然资源属性展开,所以选择农用地分等技术中自然质量模型作为评价模型,计算整理前后耕地自然质量等指数并划分等别,并对土地整理前后耕地质量的变化进行统计分析。土地整理是对土地的物理结构进行调整,改善其水热条件,用于提高农田产量,评价工作是对耕地质量的综合评断,综上所述,认为土地整理的工程信息可以用于更新耕地质量评价指标。
马朝君[3]（2014）在《基于ArcEngine的农用地分等信息系统的设计与开发》文中指出农用地分等的目的是进行农用地质量优劣评价，农用地分等完成后即可划分出农用地等别。农用地等别是确定农用地质量的基本依据，是衡量土地使用税、土地征用补偿等的重要指标。农用地分等有利于对农用地进行科学、合理的管理，提高农用地管理水平；有利于科学量化农用地的数量、质量及其分布、实施区域耕地占补平衡制度以及基本农田保护制度，可以使耕地保护者在农用地数量一定的情况下提高农用地的质量；同时也为实行农业税制改革提供依据，因此国家特别重视对农用地分等的工作。但是农用地分等的流程复杂，涉及的空间数据和属性数据较多，计算等别的过程也比较繁琐，运算数据量大，所以开发出一个农用地分等信息系统是非常必要的。本文首先回顾了国内外农用地分等的研究现状、介绍了论文的研究目标、内容及框架，其次介绍了农用地分等的流程以及开发本系统所使用的技术，农用地分等信息系统的总体设计、详细设计及其实现，最后总结了本系统的创新点并归纳了不足之处，对分等信息系统的发展趋势做了展望。农用地分等信息系统以国土资源部颁布的《农用地分等规程》为技术依据，在对河北省农用地的实际情况进行深入了解和搜集分析大量相关资料的基础上，利用开发软件Microsoft Visual Studio2012（C#）进行开发，在Visual Studio中嵌入ArcEngine组件包，后台使用SQL SERVER数据库对其进行农用地分等研究。此系统首先进行权限判断，来区分不同用户的不同功能，登录系统主界面后可以通过各个模块完成查看各个县的分等因素、潜力指数等外部属性的功能，并计算农用地的自然质量分、自然质量等指数、经济等指数、利用等指数、自然等别、经济等别和利用等别的一系列过程，从而使农用地分等的过程实现高度的自动化，降低人工计算各个分等参数的的错误率，进而大大提高分等工作的效率，并且实现了农用地等别的局部单元计算的功能，当分等工作完成之后，还可以快速的统计出各个等别的面积数量，并以柱状图或者饼状图直观的呈现在用户眼前，充分满足了农用地分等的工作需求。
张钦钦[4]（2013）在《土地信息整合与空间数据挖掘研究 ——以济阳县为例》文中研究表明本文在对土地信息的来源和分类、特点、差异等进行分析的基础上，确定了土地信息整合的要求、目标和内容。在Mapgis、Arcgis、FME等软件的技术支撑下，研究了土地信息整合的各种方法，建立了基于Geodatabase数据库管理系统的土地信息集成框架和数据模型。对济阳县土地规划信息、农用地分等信息、土地整理信息、地类图斑信息、基本农田信息、基础地理要素、城市总体规划信息以及社会经济数据进行数据整合和数据加载之后，建立了济阳县土地信息整合数据库。在研究了空间数据挖掘的理论和方法后，利用空间分析技术和统计分析方法，对济阳县农用地、建设用地和未利用地进行空间数据挖掘。农用地方面，对2006-2012年济阳县农用地质量变化进行数量特征和空间特征方面的研究；建设用地方面，对1996-2010年济阳县建设用地扩张的时间和空间特征、驱动力进行数据挖掘；未利用地方面，对1996-2010年济阳县未利用地开发的数量和开发后的地类进行了研究。主要成果有：（1）总结土地信息整合的内容。土地信息整合分为空间坐标系的整合、空间数据与属性数据的整合、不同格式数据的整合、不同比例尺数据的整合、矢量数据与栅格数据的整合；通过Mapgis、Arcgis以及FME等软件，明确土地信息整合的技术方法，并在Geodatabase数据库管理系统的基础上，设计了土地信息集成的框架体系和数据模型；对济阳县土地信息进行数据整合之后，采用数据加载，最终建立了济阳县土地信息整合数据库。（2）对济阳县农用地的数据挖掘表明，81.64%的农用地自然质量等别保持不变，另外有17.28%的农用地提高一个自然质量等；利用等别中，有38.40%的农用地等别无变化，提高一个利用等别的农用地占农用地总面积的31.69%，提高两个利用等别和降低一个利用等别的分别为11.40%和10.12%；自然质量等别降低的区域主要分布在县域西部的太平镇和东北部的仁风镇，自然质量等别提高的区域则县域内均有分布；利用等别降低的区域主要集中在县域西北部和东北部，如新市镇、曲堤镇和仁风镇，而利用等别提高的区域则集中于县域中部和南部，如孙耿镇、回河镇和崔寨镇。（3）对济阳县建设用地的数据挖掘表明，研究时段内建设用地经历了“缓慢变化—快速变化—集约变化”的过程，建制镇、农村居民点面积的增加是新增建设用地增加的主要原因；建设用地变化扩张具有明显的区域差异，受政策因素影响很大，经济发展和人口增长是两个主要的驱动因子。（4）对济阳县未利用地的数据挖掘表明，1996—2010年间，共开发未利用地405.56公顷，年均开发27.04公顷；未利用地大部分开发成为了耕地，以及部分设施农用地和农村居民点，另有少量未利用地被开发成为建制镇用地；在未利用地开发的空间特征方面，沿黄滩区的孙耿镇和回河镇是未利用地开发的重点区域。
李芳颢,朱国华[5]（2011）在《江西省农用地分等定级估价信息系统数据分析》文中提出研究目的:通过对系统的数据进行分析,可以提高农用地分等定级估价信息系统的实用性。研究方法:结构化分析方法、系统分析方法。研究结论:从数据流图和数据字典二方面,对江西省农用地分等定级估价信息系统进行数据分析。
闫宁,郑宏刚,余建新,王波,刘锡勉[6]（2009）在《云南省农用地分等省级数据汇总方法研究》文中认为研究目的:研究云南省农用地分等省级数据汇总的方法,为省级汇总提供技术依据和理论参考。研究方法:统计分析法,数据归纳法,以定量化为主的综合评价法。研究结果:建立了云南省农用地分等省级数据汇总方法体系。研究结论:本研究方法满足省级成果汇总要求,保证省级成果的可比性,以及省级与县级属性数据的可追溯性与空间分布的一致性。
樊敏[7]（2009）在《基于群体智能优化算法的土地评价分类规则挖掘研究》文中提出随着GIS和数据库技术在土地管理领域的飞速发展,人们可以方便的管理、查询、统计和存储土地利用数据,为土地评价、土地利用规划等工作提供了海量的数据保证。然而,由于土地利用源数据来源于多个部门,存在类型多样、尺度不一、关系复杂等特点,使得人们虽然拥有海量的土地数据,却无法准确、直接的从数据中获取相关土地管理领域的知识,势必造成“数据丰富,知识贫乏”的局面。如何从海量的土地利用数据中获取能够有效解决不同土地问题所需的知识和模式,就成为土地管理领域中一个亟待解决的问题。空间数据挖掘技术,作为数据挖掘技术的一个重要分支,可根据用户的需求和领域知识的引导,从海量的空间数据库中挖掘用户感兴趣的规律和模式,目前已经广泛应用于遥感分类、土地利用变化模拟等领域。土地评价是土地管理领域中的一个主要研究课题,可为土地利用规划、土地利用决策支持等提供基础数据,是根据评价目的和类型,基于影响土地质量的参评因子,对土地质量进行鉴定的过程。空间数据挖掘中的空间分类技术,是将原始空间数据集划分为训练数据集和测试数据集,利用空间分类算法构建分类模型对训练数据集进行训练获取条件属性与决策属性之间的一种映射关系,一般表现为空间分类规则,通过测试数据集测试合理后,用以指导未知样本的数据分类。根据土地评价和空间分类技术的相似性,本文试图从空间分类技术的角度构建土地评价模型,以土地评价参评因子和评价的结果分别作为条件属性和决策属性,利用分类算法训练土地评价参评因子与评价结果之间的关联关系作为指导其它地区的土地评价知识,这种方法不依赖土地评价因子的权重,有效的避免了主观随机性。通过模型训练空间分类规则,具体而言就是通过分类算法寻找出最能代表训练数据集的空间分类规则集合,是一个逐步寻优的过程,因此本文将群体智能优化算法中比较有代表性的蚁群算法引入土地评价空间分类规则挖掘中,并针对蚁群算法容易陷入局部最优的特点,使用免疫算法对其结果进行改进,从而实现土地评价、空间数据挖掘技术和群体智能优化算法三者的有机耦合。论文首先详细分析了土地评价理论方法的研究现状,归纳目前常用的土地评价方法以及存在的缺点,以土地评价、空间数据挖掘和群体智能优化算法的理论作为指导,将群体智能优化算法作为空间数据挖掘模型的训练算法,提出基于群体智能优化算法的土地评价分类规则挖掘思路。由于空间数据挖掘涉及到数据、知识、训练算法、模型测试等诸多方面的因素,结合土地评价领域知识以及GIS与空间数据挖掘的集成模式,确定了本文所使用的GIS、土地评价与空间数据挖掘的集成模式,设计了基于GIS的土地评价分类规则挖掘体系结构。该体系结构分为四层：数据层、知识层、挖掘层和人机交互层,是以土地评价和空间数据挖掘的耦合思想以及内部协作关系为指导来设构建的,数据层为挖掘层提供数据准备,挖掘层的各项任务被知识层中的算法库、知识库和模型库所限制和引导,用户作为挖掘层和知识层之间的通讯桥梁,通过发出指令的方式指导挖掘任务,计算机利用内部机制实现数据共享,并为用户提供友好的可视化表达。空间数据具有多样性、时空差异以及冗余性等特点,在进行土地评价分类规则挖掘之前,需要针对挖掘任务对土地评价多源异构数据进行数据整合,结合土地评价数据的特点,论文从土地评价数据转换、数据清理、数据集成和数据归约四个方面进行土地评价数据整合研究,针对不同的整合要求选用不同的算法来进行,构建了模型库、算法库支持下的土地评价数据整合体系。构建基于空间数据挖掘技术的土地评价模型是本文研究的关键,在空间分类模型构建思想的指导下,论文从数据结构设计、空间数据采样、分类模型训练、分类规则剪枝和分类模型测试等几个方面分别进行阐述。首先围绕选用的训练算法设计空间数据结构并依据采样原则将整合数据库分为训练数据集和测试数据集；然后详细阐述了人工蚁群系统、人工免疫系统以及土地评价分类模型的耦合思想,旨在将群体智能优化算法引入土地评价分类规则挖掘领域；由于通过蚁群算法和免疫算法训练提取的分类规则挖掘可能存在冗余属性和冗余规则,造成土地评价分类规则库不够简洁,在模型训练后,本文还采用规则属性修剪和冗余规则剔除两种规则剪枝策略,构建了基于免疫算法的土地评价分类规则剪枝体系,获取最终的土地评价规则集合；最后将最优土地评价规则集合进行测试,合理后则可进行推广应用。由于群体智能优化算法在土地评价分类规则挖掘中的应用也是本文研究的个重点,因此,论文还进一步对土地评价分类规则模型中所涉及的群体智能优化算法进行了具体的设计,针对蚁群算法和免疫算法的运行机理分别设计了输入层、挖掘层和输出层的三层算法结构,围绕算法的数学化描述、算法训练流程以及群体智能优化算子设计三个方面展开,结合土地评价的领域知识,对土地评价分类模型训练和规则剪枝过程中的蚁群算子和免疫算子进行了详细、系统的设计。为了证明所构建的体系结构、整合框架、挖掘模型和优化算法的合理性和可行性,论文最后使用广东省普宁市农用地定级为例,以Matlab程序设计语言为支撑,集成模型、算法,实现了普宁市农用地级别规则的自动挖掘,并进一步针对基本蚁群算法和基于免疫优化的蚁群算法的结果进行性能分析比较,选择基于免疫优化的蚁群算法提取的分类规则作为最终的农用地级别规则来引导测试数据集的分类,通过最终级别分布和分类精度,证明了本文构建的模型和设计的算法有效可行。论文还选用自然、经济和交通等方面的因素,以本文方法定级结果为依托,详细分析普宁市农用地定级结果与地貌类型、农业投入产出水平以及道路影响程度之间的关系。最后,在决策树和人工神经网络两种经典分类算法结果对比的情况下,总结了各种算法的优缺点,进一步证明了群体智能优化算法用于土地评价分类规则挖掘中的可行性。
路明辉[8]（2009）在《专家系统在农用地分等信息系统中的应用研究》文中研究说明农用地分等是新一轮国土资源大调查的重要组成部分。目前农用地分等的方法很多,但都有其利弊。针对传统农用地分等方法的不足,利用专家系统的理论和方法,提出一种基于专家系统的农用地分等方法。该方法可快速获取丰富的土地资源信息、图件、数据等成果,实现图数结合和各种定向分析与计算;极大地提高了农用地分等定级的科学性、可靠性、客观性和统一性。在GIS软件环境下设计开发农用地分等专家系统旨在对空间信息和属性信息进行统一管理,提高农用地分等的科学化和自动化水平。该文运用地理信息系统和计算机技术,利用MapGIS平台和Visual C++,研制开发了农用地分等专家系统。研究方法:按照因素法进行农用地分等的原理与过程,把专家系统的思想融合到GIS的开发环境中。研究结果:设计了满足因素法进行县级农用地分等的专家系统,该系统具有农用地分等知识库创建、知识库选择、分作物与多作物土地利用系数与经济系数等值划分与制图、自然质量等指数与利用等指数及经济等指数计算、自然等与利用等及经济等划分与制图等功能模块。结论:建立的农用地分等专家系统符合规程要求,运行可靠,可以大大提高农地分等工作效率。该系统在实际应用中取得了良好的效果。该农用地分等专家系统具有通用性,提高了分等过程的自动化程度及图件成果的标准化程度。
弓晓敏[9]（2009）在《农用地分等省级汇总中分等单元制图综合方法研究》文中指出本文以陕西省及宁夏回族自治区农用地分等省级汇总项目为依托,以国土资源部颁发的《农用地分等规程》、《农用地分等空间数据库标准》及各期技术简报为依据,以农用地分等省级汇总中分等单元面状要素制图综合为研究议题,详细分析了农用地分等省级汇总中分等单元制图综合的原则、关键问题、特殊性、研究现状及存在问题。在理论研究层次上,把两分等单元的邻近度由纵向与横向两方面控制的认知观点凝炼成形心线外距、形心线内距、边界顺向延伸长度三个空间基本量,给定量化模型,并成功地应用到分等单元图形融合之中。在实践及方法层次上,其一提出了县内合并位置邻接、邻近同地类、同自然等、同利用等、同经济等分等单元的手段与方法;其二为了保证汇总成果等别空间分布的合理性,提出了乡内归并同地类、同自然等、同利用等、同经济等小于最小上图面积分等单元的手段与方法;其三提出了扩充小于最小上图面积的零星分布分等单元的手段与方法。理论分析及项目的实践应用表明,文中所提理论及方法逻辑严密、可操作性强,能提高了农用地分等省级汇总的效率、成果的精度,并对数字环境下带有多属性约束的面状要素制图综合问题具有一定的借鉴与参考价值。
余敦[10]（2008）在《江西省农用地分等定级估价信息系统数据分析》文中进行了进一步梳理开发农用地分等定级估价信息系统旨在对空间信息和属性信息进行统一管理,提高农用地分等定级估价的科学化和自动化水平。在开发研制农用地分等定级估价信息系统前,要对所研制的系统进行数据分析。本文采用结构化分析方法,从数据流图和数据字典两方面,对江西省农用地分等定级估价信息系统进行数据分析,以便形成新系统的逻辑模型,既为系统设计奠定基础,也为系统的使用和维护提供技术支持。
二、农用地分等空间数据库中图形接边方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、农用地分等空间数据库中图形接边方法（论文提纲范文）
（1）基于GIS江西黎川县耕地质量监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究进展 |
| 1.3.1 耕地质量监测方法研究进展 |
| 1.3.2 GIS在耕地质量监测方面的应用 |
| 1.3.3 空间数据库技术的研究进展 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 数据来源 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 地理位置及行政区划 |
| 2.2 自然条件 |
| 2.3 社会经济概况 |
| 2.4 土地利用现状 |
| 2.5 耕地利用及空间分布 |
| 2.6 基于GIS耕地质量空间分析 |
| 2.6.1 自然质量等别分析 |
| 2.6.2 利用等别分析 |
| 2.6.3 经济等别分析 |
| 3 耕地质量等别监测方法 |
| 3.1 确定耕地质量分等参数体系 |
| 3.2 耕地质量分等因素及其权重的确定 |
| 3.2.1 耕地质量分等因素指标体系 |
| 3.2.2 耕地质量分等因素权重确定 |
| 3.2.3 耕地质量分等属性标准化处理 |
| 3.4 耕地质量等别监测指标体系的建立 |
| 3.4.1 监测指标选取的原则 |
| 3.4.2 监测指标分类 |
| 3.4.3 监测指标体系的建立 |
| 3.5 基于GIS耕地质量等别监测研究 |
| 3.5.1 结合GIS分析划定监测控制区及确定限制性因素 |
| 3.5.2 建立ModelBuilder模型确定监测渐变类型区及主导因素 |
| 3.5.3 耕地质量等别监测单元分类与选取原则 |
| 4 基于GIS黎川县耕地质量等别监测数据库建设与系统开发 |
| 4.1 空间数据库技术 |
| 4.2 耕地质量等别监测数据库内容 |
| 4.2.1 数据整理与输入 |
| 4.2.2 图形编辑及属性数据链接 |
| 4.2.3 坐标变换与图形拼接 |
| 4.3 耕地质量等别监测数据库属性字段设置 |
| 4.4 黎川县耕地质量等别监测系统的开发与实现 |
| 4.4.1 系统的目标 |
| 4.4.2 系统的设计方法 |
| 4.4.3 系统的运行环境 |
| 4.4.4 系统的总体设计 |
| 4.4.5 系统的主界面 |
| 4.4.6 系统的功能 |
| 5 黎川县耕地质量等别监测的结果对比分析 |
| 5.1 黎川县耕地质量等别变化情况对比 |
| 5.1.1 新增耕地质量等别情况 |
| 5.1.2 减少耕地质量等别情况 |
| 5.1.3 质量建设耕地质量等别情况 |
| 5.1.4 耕地质量平均等对比情况 |
| 5.2 黎川县耕地质量监测等别结果分析 |
| 6 全文总结 |
| 6.1 黎川县耕地质量现状及分布情况 |
| 6.2 研究耕地质量等别监测的方法 |
| 6.3 基于GIS黎川耕地质量监测数据库建设与系统开发 |
| 6.4 不足之处 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）湖北省襄阳市土地整理前后的耕地质量评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标和意义 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 土地整理评价研究进展 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 研究内容、方法和路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究路线 |
| 2 土地整理的耕地质量评价理论基础 |
| 2.1 土地整理的理论基础 |
| 2.1.1 土地整理的基本内涵 |
| 2.1.2 土壤学理论 |
| 2.1.3 耕地质量的涵义 |
| 2.2 土地评价的理论基础 |
| 2.2.1 土地肥力理论 |
| 2.2.2 土地生产力理论 |
| 2.2.3 土地资源配置理论 |
| 3 研究区概况 |
| 3.1 研究区自然经济概况 |
| 3.2 研究区土地利用现状 |
| 3.2.1 项目区农用地 |
| 3.2.2 交通状况 |
| 3.2.3 灌溉排水设施 |
| 3.3 土地整理后工程变化分析 |
| 3.3.1 土地整理前后项目区耕地变化 |
| 3.3.2 土地整理前后项目区交通道路变化 |
| 3.3.3 土地整理前后项目区排灌设施变化 |
| 4 构建耕地质量评价空间数据库 |
| 4.1 数据库概况 |
| 4.2 基础数据来源 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 总体设计 |
| 4.3.2 CAD向GIS数据转换 |
| 4.4 数据库构建过程 |
| 4.4.1 CAD数据预处理 |
| 4.4.2 DWG转换为Geodatabase并重构信息 |
| 4.4.3 生成农用地 |
| 4.4.4 拓扑检查 |
| 4.4.5 数据库完备性检查 |
| 5 基于土地整理的耕地质量评价 |
| 5.1 土地整理工程对耕地质量影响分析 |
| 5.1.1 土地整理项目工程概述 |
| 5.1.2 土地整理项目工程对耕地质量影响分析 |
| 5.2 构建耕地质量评价指标体系 |
| 5.2.1 指标选取原则 |
| 5.2.2 指标与权重确定方法 |
| 5.2.3 选取耕地质量评价指标 |
| 5.2.4 确定分等指标权重 |
| 5.3 划分评价单元 |
| 5.3.1 评价单元划分方法 |
| 5.3.2 评价单元土壤属性获取 |
| 5.4 评价单元指标量化更新 |
| 5.4.1 土壤肥力指标更新 |
| 5.4.2 农田平整指标更新 |
| 5.4.3 交通道路指标更新 |
| 5.4.4 农田水利指标更新 |
| 5.5 耕地质量评价 |
| 5.5.1 查询气候生产潜力指数和产量比系数 |
| 5.5.2 编制“指定作物-分等因素-自然质量分”关系表 |
| 5.5.3 计算自然质量等指数和划分等别 |
| 5.5.6 评价结果分析 |
| 6 总结与讨论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于ArcEngine的农用地分等信息系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究目标、内容及框架 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文框架结构 |
| 2 农用地分等信息系统理论与方法 |
| 2.1 农用地分等理论 |
| 2.2 技术理论方法 |
| 2.2.1 ArcGIS 软件简介 |
| 2.2.2 GIS 开发组件‐ArcGIS Engine |
| 2.2.3 面向对象语言 C# |
| 2.3 系统开发理论 |
| 3 农用地分等信息系统总体设计 |
| 3.1 系统总体设计目标和原则 |
| 3.1.1 系统设计目标 |
| 3.1.2 系统设计原则 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 设计思路 |
| 3.2.2 总体框架 |
| 3.3 农用地分等信息系统数据库的的建立 |
| 3.3.1 空间数据库建立 |
| 3.3.2 属性数据库建立 |
| 4 农用地分等信息系统详细设计 |
| 4.1 用户管理模块 |
| 4.1.1 用户管理模块详细设计 |
| 4.1.2 用户管理模块数据库设计 |
| 4.2 外部属性管理模块 |
| 4.2.1 外部属性管理模块详细设计 |
| 4.2.2 外部属性管理模块数据库设计 |
| 4.3 分等模块 |
| 4.3.1 分等模块详细设计 |
| 4.3.2 分等模块数据库设计 |
| 4.4 日常管理模块 |
| 4.4.1 日常管理模块详细设计 |
| 4.4.2 日常管理模块数据库设计 |
| 5 农用地分等信息系统实现 |
| 5.1 用户登录（权限管理） |
| 5.2 外部属性管理模块 |
| 5.2.1 耕作制度模块 |
| 5.2.2 指标区模块 |
| 5.2.3 分等因素模块 |
| 5.2.4 潜力指数模块 |
| 5.3 分等模块 |
| 5.3.1 全部更新 |
| 5.3.2 局部更新 |
| 5.4 日常管理模块 |
| 5.4.1 国家级自然质量等别、经济等别、利用等别面积统计模块 |
| 5.4.2 国家级自然质量等别、经济等别、利用等别面积统计图模块 |
| 5.4.3 全县各乡镇自然质量等别耕地统计模块 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 系统不足 |
| 6.4 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（4）土地信息整合与空间数据挖掘研究 ——以济阳县为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.2.1 数据整合研究现状及趋势 |
| 1.2.2 数据挖掘研究现状及趋势 |
| 1.3 技术路线和论文框架 |
| 1.4 研究目标和研究内容 |
| 2 土地信息整合理论与方法 |
| 2.1 土地信息概述 |
| 2.1.1 土地信息的分类 |
| 2.1.2 土地信息的特点 |
| 2.1.3 土地信息的差异分析 |
| 2.2 土地信息整合技术 |
| 2.2.1 土地信息整合的要求 |
| 2.2.2 土地信息整合的目标 |
| 2.2.3 土地信息整合的内容 |
| 2.2.4 土地信息整合方法 |
| 2.2.5 土地信息整合的框架体系 |
| 2.3 土地信息整合数据库设计 |
| 2.3.1 土地信息整合数据模型 |
| 2.3.2 数据库要素分层 |
| 2.3.3 核心要素属性结构 |
| 3 数据挖掘理论与方法 |
| 3.1 空间数据挖掘概述 |
| 3.1.1 空间数据挖掘概念和特点 |
| 3.1.2 空间数据挖掘的基本步骤 |
| 3.1.3 空间数据挖掘的知识类型 |
| 3.2 空间数据挖掘方法研究 |
| 3.2.1 常用空间数据挖掘方法 |
| 3.2.2 空间数据挖掘与 GIS 技术集成模式 |
| 4 济阳县土地信息整合的实现 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 数据整合过程 |
| 4.2.1 数据分析与整理 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.2.3 数据转换 |
| 4.2.4 数据编辑 |
| 4.3 土地信息整合数据库 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 数据加载 |
| 4.3.3 数据库整合结果 |
| 5 空间数据挖掘实证研究 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 自然环境概况 |
| 5.1.2 社会经济概况 |
| 5.2 农用地数据挖掘研究 |
| 5.2.1 农用地质量变化数量特征 |
| 5.2.2 农用地质量变化空间特征 |
| 5.3 建设用地数据挖掘研究 |
| 5.3.1 建设用地扩张时空特征研究 |
| 5.3.2 建设用地扩张驱动力研究 |
| 5.4 未利用地数据挖掘研究 |
| 5.4.1 未利用地数量变化特征 |
| 5.4.2 未利用地空间变化特征 |
| 6 研究成果与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）云南省农用地分等省级数据汇总方法研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 省级汇总复杂性成因 |
| 2.1 自然条件 |
| 2.2 县级分等单元数量 |
| 3 省级数据汇总方法 |
| 3.1 数据汇总技术要求 |
| 3.2 数据汇总步骤 |
| (1）归纳县级成果。 |
| (2）整理省级农用地分等工作底图。 |
| (3）丢失地类的处理。 |
| (4）确定省级图斑的等别与面积。 |
| (5）确定省级图斑的属性。 |
| 3.3 图形接边 |
| 4 汇总结果与实例 |
| 5 结语 |
（7）基于群体智能优化算法的土地评价分类规则挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和选题意义 |
| 1.2 土地评价理论方法研究现状 |
| 1.2.1 国内土地评价理论方法研究综述 |
| 1.2.2 国外土地评价理论方法研究综述 |
| 1.2.3 现有的土地评价方法及其缺点 |
| 1.3 群体智能优化算法的进行分类的研究现状 |
| 1.4 本研究的关键问题 |
| 1.5 论文的结构安排 |
| 第二章 本文相关理论技术基础 |
| 2.1 土地评价相关理论 |
| 2.1.1 土地评价体系结构 |
| 2.1.2 土地评价的类型 |
| 2.1.3 土地评价一般流程 |
| 2.2 空间数据挖掘理论基础 |
| 2.2.1 空间数据挖掘的概念 |
| 2.2.2 空间数据挖掘可发现的知识类型 |
| 2.2.3 空间数据挖掘的体系结构 |
| 2.2.4 空间数据挖掘的基本过程 |
| 2.2.5 当前使用的空间数据挖掘方法 |
| 2.3 群体智能优化算法理论基础 |
| 2.3.1 群体智能优化算法概述 |
| 2.3.2 群体智能优化算法统一框架模式 |
| 2.3.3 蚁群算法概述 |
| 2.3.4 免疫算法概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 土地评价分类规则挖掘体系结构设计 |
| 3.1 GIS与土地评价空间数据挖掘的集成模式分析 |
| 3.2 土地评价分类规则挖掘内部关系分析 |
| 3.3 土地评价分类规则挖掘体系结构设计 |
| 3.4 数据层 |
| 3.5 挖掘层 |
| 3.5.1 土地评价空间数据整合 |
| 3.5.2 土地评价空间数据挖掘模型内核 |
| 3.6 知识层 |
| 3.6.1 模型库设计 |
| 3.6.2 算法库设计 |
| 3.6.3 知识库设计 |
| 3.7 人机交互层 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 土地评价空间数据整合研究 |
| 4.1 面向土地的空间数据整合 |
| 4.1.1 土地评价空间数据整合的必要性 |
| 4.1.2 多类型、多尺度土地评价数据整合技术流程 |
| 4.1.3 模型库和方法库支持下的土地评价数据整合框架 |
| 4.2 土地评价数据转换 |
| 4.3 土地评价数据清理技术 |
| 4.3.1 基于趋势面分析的缺失数据自动填补 |
| 4.3.2 基于回归分析的噪声数据平滑技术 |
| 4.3.3 不一致数据的自动检测与消除技术 |
| 4.4 土地评价数据集成技术 |
| 4.4.1 点状、线状因子集成 |
| 4.4.2 面状因子集成 |
| 4.5 土地评价数据归约技术 |
| 4.5.1 基于相关分析的冗余评价因子剔除 |
| 4.5.2 基于克隆选择算法的属性约简 |
| 4.5.3 基于ChiMerge算法的连续属性离散化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于空间数据挖掘技术的土地评价模型研究 |
| 5.1 现有的土地评价模型概述 |
| 5.1.1 基于GIS的土地评价模型 |
| 5.1.2 基于计算智能的土地评价模型 |
| 5.1.3 基于空间插值的土地评价模型 |
| 5.2 基于空间数据挖掘技术的土地评价模型设计思想 |
| 5.2.1 空间分类规则的表述 |
| 5.2.2 基于规则的分类模型的构建方法 |
| 5.2.3 空间分类技术应用于土地评价的可行性 |
| 5.2.4 基于空间数据挖掘技术的土地评价模型构建 |
| 5.3 土地评价空间数据结构设计 |
| 5.4 基于群体智能优化算法的土地评价分类模型训练 |
| 5.4.1 基于规则的土地评价 |
| 5.4.2 分类规则学习与函数优化 |
| 5.4.3 群体智能优化算法进行土地评价分类规则挖掘的可行性研究 |
| 5.5 土地评价分类规则剪枝 |
| 5.5.1 模型的过分拟合和分类规则的剪枝 |
| 5.5.2 基于免疫算法的土地评价分类规则剪枝 |
| 5.6 土地评价分类模型测试与评价 |
| 5.6.1 土地评价分类规则集合的质量评价 |
| 5.6.2 土地评价分类模型测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 土地评价分类模型群体智能优化算法设计 |
| 6.1 土地评价分类算法简介 |
| 6.1.1 现有土地评价分类算法综述 |
| 6.1.2 现有的土地评价分类算法存在的问题 |
| 6.1.3 本文使用的算法的优点 |
| 6.2 土地评价分类规则挖掘中的蚁群算法设计 |
| 6.2.1 人工蚁群系统与土地评价分类规则挖掘耦合思想 |
| 6.2.2 土地评价分类规则挖掘的蚁群算法设计 |
| 6.2.3 土地评价分类规则挖掘蚁群算法的数学化描述 |
| 6.2.4 基于蚁群算法的土地评价分类规则挖掘模型训练流程 |
| 6.2.5 相关蚁群算子设计 |
| 6.3 土地评价蚁群分类规则免疫优化算法设计 |
| 6.3.1 免疫系统、蚁群系统与土地评价分类规则挖掘耦合思想 |
| 6.3.2 土地评价蚁群分类规则的免疫优化算法设计 |
| 6.3.3 土地评价蚁群规则的免疫优化算法数学化描述 |
| 6.3.4 结合免疫机制的蚁群算法进行土地评价分类规则挖掘模型训练流程 |
| 6.3.5 相关免疫算子设计 |
| 6.4 土地评价分类规则剪枝的免疫算法设计 |
| 6.4.1 规则属性修剪 |
| 6.4.2 冗余规则剔除 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 实例研究:普宁市农用地定级规则挖掘研究 |
| 7.1 研究区域概况 |
| 7.1.1 研究区域地理位置 |
| 7.1.2 自然环境概况 |
| 7.1.3 社会经济概况 |
| 7.1.4 土地资源状况 |
| 7.2 多类型、多尺度的农用地定级数据整合 |
| 7.2.1 普宁市农用地定级源数据 |
| 7.2.2 普宁市农用地定级因子数据库建立 |
| 7.2.3 普宁市农用地定级单元数据库建立 |
| 7.2.4 冗余定级因子剔除 |
| 7.2.5 普宁市农用地定级因子约简 |
| 7.2.6 连续数据离散化 |
| 7.3 普宁市农用地定级数据采样 |
| 7.4 农用地定级因子与级别描述与编码 |
| 7.5 基于群体智能优化算法的农用地级别规则提取结果 |
| 7.5.1 普宁市农用地级别初始规则生成 |
| 7.5.2 普宁市农用地级别最终规则生成 |
| 7.6 普宁市农用地级别挖掘结果分析 |
| 7.6.1 基于空间数据挖掘方法的普宁市农用地定级结果 |
| 7.6.2 引起农用地级别差异的原因分析 |
| 7.7 算法性能与模型对比分析 |
| 7.7.1 本文使用的群体智能优化算法性能分析 |
| 7.7.2 模型分类精度分析 |
| 7.7.3 模型对比分析 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.1.1 全文总结 |
| 8.1.2 创新点 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
（8）专家系统在农用地分等信息系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 分等信息系统现状 |
| 1.2.2 专家系统发展现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 基础理论 |
| 2.1 农用地分等 |
| 2.1.1 分等概述 |
| 2.1.2 技术流程 |
| 2.1.3 分等因素的确定 |
| 2.1.4 分等单元的划分 |
| 2.1.5 分等相关成果 |
| 2.1.6 成果的应用 |
| 2.2 分等信息系统概述 |
| 2.2.1 系统设计的目标 |
| 2.2.2 系统设计的原则 |
| 2.2.3 系统设计的思路 |
| 2.3 专家系统简介 |
| 2.3.1 专家系统的定义 |
| 2.3.2 知识及其类型 |
| 2.3.3 专家系统的组成结构 |
| 第三章 分等专家系统总体设计 |
| 3.1 系统设计目标、原则 |
| 3.1.1 设计目标 |
| 3.1.2 设计原则 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 设计思路 |
| 3.2.2 总体框架 |
| 3.3.3 总体功能设计 |
| 3.3 系统的主要模块 |
| 3.3.1 知识库 |
| 3.3.2 数据库 |
| 3.3.3 推理机 |
| 3.3.4 知识获取 |
| 3.3.5 解释机制 |
| 第四章 分等专家系统详细设计 |
| 4.1 用户界面设计 |
| 4.2 知识库模块 |
| 4.2.1 事实知识库 |
| 4.2.2 过程知识库 |
| 4.2.3 知识库创建 |
| 4.3 推理机模块 |
| 4.4 分等模块 |
| 4.4.1 模块简述 |
| 4.4.2 模块设计 |
| 4.4.3 模块详细设计 |
| 4.4.4 分等数据库设计 |
| 4.5 数据管理模块 |
| 4.5.1 模块简述 |
| 4.5.2 模块设计 |
| 4.5.3 属性数据库管理 |
| 4.5.4 图件管理 |
| 第五章 分等专家系统的实现 |
| 5.1 系统界面 |
| 5.2 知识库管理 |
| 5.3 数据库管理 |
| 5.3.1 属性数据库 |
| 5.3.2 空间数据库 |
| 5.4 分等模块 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（9）农用地分等省级汇总中分等单元制图综合方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题依据 |
| 1.2 研究现状及进展分析 |
| 1.2.1 计算机地图制图综合研究现状 |
| 1.2.2 计算机地图制图综合与地理信息系统的发展 |
| 1.2.3 计算机地图制图综合研究新进展 |
| 1.2.4 农用地分等省级汇总研究现状 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.3.1 目的和内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 农用地分等省级汇总的依据及原则 |
| 2.1 农用地分等概述 |
| 2.1.1 农用地分等概念 |
| 2.1.2 农用地分等对象 |
| 2.1.3 农用地分等的目的和意义 |
| 2.2 农用地分等省级汇总概述 |
| 2.2.1 农用地分等省级汇总的概念及主要内容 |
| 2.2.2 省级汇总中分等单元汇总的主要内容 |
| 2.2.3 影响农用地分等省级汇总的一般因素 |
| 2.2.4 农地分等汇总与制图综合关系 |
| 2.2.5 农用地分等省级汇总制图综合的特点 |
| 2.3 省级汇总的技术依据及宏观控制原则 |
| 2.3.1 农用地省级汇总原则 |
| 2.3.2 农用地省级汇总的宏观控制原则 |
| 2.4 省级汇总工作流程 |
| 第三章 农用地省级汇总制图综合理论研究 |
| 3.1 制图综合概述 |
| 3.1.1 制图综合概念 |
| 3.1.2 制图综合基本方法 |
| 3.1.3 影响制图综合的因素 |
| 3.2 ArcGIS软件与制图综合 |
| 3.2.1 ArcGIS软件介绍 |
| 3.2.2 ArcGIS软件制图综合功能介绍 |
| 3.2.3 各项制图综合功能在分等单元制图综合中的利弊 |
| 第四章 分等单元空间邻近度量化模型 |
| 4.1 分等单元空间邻近度量化的重要性 |
| 4.2 现有空间邻近度量化模型及其缺点 |
| 4.2.1 边界邻接法 |
| 4.2.2 形心距离法 |
| 4.2.3 最近边界距法 |
| 4.3 分等单元空间邻近度量化模型 |
| 4.3.1 形心线外距及内距 |
| 4.3.2 边界线顺向延伸长度 |
| 4.4 分等单元空间邻近度指标形式 |
| 4.4.1 纵向邻近度 |
| 4.4.2 横向邻近度 |
| 4.4.3 综合邻近度 |
| 4.5 分等单元空间邻近度表示模型及其确定过程 |
| 4.5.1 表示模型 |
| 4.5.2 确定过程 |
| 第五章 农用地分等省级汇总分等单元制图综合方法 |
| 5.1 县内合并邻接分等单元 |
| 5.2 县内合并邻近分等单元 |
| 5.2.1 Delaunay三角网基本概念 |
| 5.2.2 Delaunay三角网建立方法 |
| 5.2.3 基本思想与步骤 |
| 5.3 零星分等单元乡内空间约束性归并 |
| 5.4 扩充零星单元 |
| 5.5 实例应用 |
| 5.5.1 研究区分等成果 |
| 5.5.2 数据准备 |
| 5.5.3 分等单元汇总实施 |
| 5.5.4 汇总成果 |
| 第六章 结论与探讨 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期取得的研究成果 |
| 在校期间参与项目 |
| 发表论文 |
| 致谢 |
四、农用地分等空间数据库中图形接边方法（论文参考文献）
- [1]基于GIS江西黎川县耕地质量监测研究[D]. 查李想. 江西农业大学, 2019(03)
- [2]湖北省襄阳市土地整理前后的耕地质量评价研究[D]. 孙凯. 华中农业大学, 2014(09)
- [3]基于ArcEngine的农用地分等信息系统的设计与开发[D]. 马朝君. 河北农业大学, 2014(03)
- [4]土地信息整合与空间数据挖掘研究 ——以济阳县为例[D]. 张钦钦. 山东师范大学, 2013(08)
- [5]江西省农用地分等定级估价信息系统数据分析[J]. 李芳颢,朱国华. 国土资源信息化, 2011(02)
- [6]云南省农用地分等省级数据汇总方法研究[J]. 闫宁,郑宏刚,余建新,王波,刘锡勉. 中国土地科学, 2009(08)
- [7]基于群体智能优化算法的土地评价分类规则挖掘研究[D]. 樊敏. 武汉大学, 2009(05)
- [8]专家系统在农用地分等信息系统中的应用研究[D]. 路明辉. 长安大学, 2009(12)
- [9]农用地分等省级汇总中分等单元制图综合方法研究[D]. 弓晓敏. 长安大学, 2009(02)
- [10]江西省农用地分等定级估价信息系统数据分析[A]. 余敦. 中国土壤学会第十一届全国会员代表大会暨第七届海峡两岸土壤肥料学术交流研讨会论文集（中）, 2008