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文檔簡介
決策樹在耕地地力等級評價(jià)中的應(yīng)用研究的開題報(bào)告一、課題背景和意義隨著城市化進(jìn)程的加速和人口增加,耕地資源的壓力逐漸加大。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展需要越來越多的土地,而耕地資源的數(shù)量卻無法隨著需求的增加而同步增長。由此,如何科學(xué)合理地評價(jià)和利用耕地資源成為了當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展中的重要問題。作為耕地資源評價(jià)的重要手段之一,地力等級評價(jià)在耕地資源管理中發(fā)揮著重要的作用。傳統(tǒng)的地力等級評價(jià)方法主要依靠技術(shù)人員在田間地頭進(jìn)行實(shí)地考察,獲得與土壤肥力有關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù),再通過經(jīng)驗(yàn)判斷確定耕地的地力等級。這種方法存在人力成本高、時(shí)間成本長、主觀因素多等缺點(diǎn),同時(shí)也難以適應(yīng)大規(guī)模農(nóng)田的評價(jià)需求。為了解決這些問題,以決策樹模型為基礎(chǔ)的耕地地力等級評價(jià)方法應(yīng)運(yùn)而生,具有自動(dòng)化程度高、評價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),已在許多農(nóng)田地力等級評價(jià)的研究領(lǐng)域取得了較好的應(yīng)用效果?;诖耍狙芯繉⒁詻Q策樹模型為核心,探索在耕地地力等級評價(jià)中的應(yīng)用,為解決當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的耕地資源管理問題提供一定的參考和幫助。二、研究內(nèi)容和方法1.研究內(nèi)容(1)分析當(dāng)前耕地地力等級評價(jià)的現(xiàn)狀和存在問題;(2)探索決策樹模型在耕地地力等級評價(jià)中的應(yīng)用原理和方法;(3)構(gòu)建適用于農(nóng)田地力等級評價(jià)的決策樹模型;(4)通過實(shí)地考察和數(shù)據(jù)收集,驗(yàn)證所構(gòu)建的決策樹模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。2.研究方法(1)文獻(xiàn)綜述法:分析當(dāng)前耕地地力等級評價(jià)的現(xiàn)狀和存在問題,為后續(xù)的研究提供基礎(chǔ)和方向;(2)理論探索法:探索決策樹模型在耕地地力等級評價(jià)中的應(yīng)用原理和方法,構(gòu)建決策樹模型;(3)實(shí)證研究法:通過實(shí)地考察和數(shù)據(jù)收集,驗(yàn)證所構(gòu)建的決策樹模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。三、預(yù)期成果(1)深入掌握耕地地力等級評價(jià)的理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用;(2)掌握決策樹模型的基本原理和應(yīng)用方法;(3)構(gòu)建適用于農(nóng)田地力等級評價(jià)的決策樹模型,并通過實(shí)證研究驗(yàn)證其準(zhǔn)確性和實(shí)用性;(4)為當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的耕地資源管理問題提供一定的參考和幫助。四、進(jìn)度計(jì)劃時(shí)間節(jié)點(diǎn)|主要任務(wù)-|-第1-2周|文獻(xiàn)綜述,分析當(dāng)前耕地地力等級評價(jià)的現(xiàn)狀和存在問題,查閱決策樹模型的相關(guān)文獻(xiàn)資料第3-4周|探索決策樹模型在耕地地力等級評價(jià)中的應(yīng)用原理和方法,構(gòu)建決策樹模型第5-6周|收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對所構(gòu)建的決策樹模型進(jìn)行實(shí)證研究第7-8周|分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對所構(gòu)建的決策樹模型進(jìn)行改進(jìn)和完善第9-10周|總結(jié)研究成果,撰寫畢業(yè)論文并完成論文答辯五、參考文獻(xiàn)[1]朱寶恩,李明敏.決策樹在耕地地力等級評價(jià)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2017(11):232-233.[2]吳愛平,楊善華,肖英濱.基于決策樹的土地等級評價(jià)方法研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2014,30(20):277-282.[3]謝莉莉,張啟翔.基于決策樹的耕地地力評價(jià)體系研究[J].黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué),2015(7):17-19.[4]黃勇,孫颼.決策樹在土壤肥力評價(jià)中的應(yīng)用[J].土壤,2004,36(4):431-436.[5]Li,Y.,Li,X.,Li,Q.,&Wu,J.(2018).Combiningdecisiontreeandsupportvectormachineforso
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