文献

J-GLOBAL ID：201802282808401555   整理番号：18A1315221

TOPSISとBPニューラルネットワークに基づく高標準農地統合認識【JST・京大機械翻訳】

Multi-characteristic Comprehensive Recognition of Weil-facilitied Farmland Based on TOPSIS and BP Neural Network

著者 (6件)： Lv Yahui (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Yun Wenju (国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京,100035) ,  Zhang Chao (中国農業大学信息与電气工程学院,北京100083;国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京100035) ,  Zhu Dehai (中国農業大学信息与電气工程学院,北京100083;国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京100035) ,  Yang Jianyu (中国農業大学信息与電气工程学院,北京100083;国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京100035) ,  Chen Yingyi (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 49  号： 3  ページ： 196-204  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 耕地の総合生産能力を高め、農業近代化発展の需要に適応するため、中国は高標準農地建設の重大な戦略の展開を提出し、高標準農地の識別は建設前の立地と建設後の評価の基礎である。農地の地図を基本要素とし、リモートセンシング映像などの多源データを融合し、本底の条件、空間形態、建設レベル、生態保護などの面から、農地の総合品質の多特性の特性体系を構築した。近似理想点ランキング法(TOPSIS)を用いて,各品質レベルの農地の真理値サンプルを選択し,次に,BPニューラルネットワークアルゴリズムを採用して,各特性の重みを修正した。吉林省大安市を研究地域とした。多特性評価システムに基づく農地総合品質評価の精度は96%以上に達した。研究地域の高標準農地の面積は広く、主に耕地集中連結、道路通達、生態保護良好、農業現代化生産優勢を持つ東北部、中北部、西北部の辺縁と一部の南部地域に分布している。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  映像 ,  等級づけ ,  農業 ,  立地 ,  品質水準 ,  道路 ,  キャラクタリゼーション ,  *農地 ,  生態 ,  品質 ,  リモートセンシング ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 吉林省 ,  *TOPSIS方法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： well-facilitied farmland ,  comprehensive recognition ,  multi-source data ,  TOPSIS ,  BP neural network

分類 (2件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (5件)： TOPSIS ,  BPニューラルネットワーク ,  標準 ,  農地 ,  統合