【摘 要】
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为了提高农田建设成效的动态评价效果，提出基于模糊聚类最大树算法的高标准农田建设成效评估方法。采用空间统计学的尺度估计方法，建立高标准农田建设成效的统计数据分析模型，通过空间统计学方法进行高标准农田建设成效利用率及尺度参数估计；在空间属性参数预测的基础上，以光谱、形状、紧致度、植被指数、水体指数等约束指标参数，计算农田分块子区的变异函数值；采用反演特征分析，提取高标准农田建设成效约束指标数据集的统计
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为了提高农田建设成效的动态评价效果，提出基于模糊聚类最大树算法的高标准农田建设成效评估方法。采用空间统计学的尺度估计方法，建立高标准农田建设成效的统计数据分析模型，通过空间统计学方法进行高标准农田建设成效利用率及尺度参数估计；在空间属性参数预测的基础上，以光谱、形状、紧致度、植被指数、水体指数等约束指标参数，计算农田分块子区的变异函数值；采用反演特征分析，提取高标准农田建设成效约束指标数据集的统计特征量；采用模糊聚类最大树算法，实现对统计特征量的分类汇总和动态估计，实现对高标准农田建设成效的量化评估，提高农田综合规划和利用效能。仿真结果表明，采用该方法进行高标准农田建设成效评估的精准度较高，统计特征值的聚类性较好，说明评估模型的收敛性和可靠度较好。
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