典型文献
不同空间聚类算法在识别优质集聚基本农田图斑中的应用及对比研究
文献摘要：
研究目的:探索基于不同空间聚类指数排序识别空间集聚的高质量永久基本农田保护图斑,以期为当前国土空间规划中永久基本农田调整补划和布局优化提供方法借鉴.研究方法:分别利用规则空间聚类算法Local Moran's I和Getis-Ord Gi*以及非规则空间搜索聚类算法AMOEBA构建能在地块尺度上同时反映耕地质量及其空间集聚信息的表征指数,设计相应的排序优选方案,进而快速识别指定数量的永久基本农田保护图斑,并进行对比及邻域敏感性分析.研究结果:(1)基于AMEOBA算法输出聚类指数并设计相应的排序方案能在研究区识别空间上更为集聚同时具有较高质量的永久基本农田保护图斑;(2)基于邻接关系的邻域定义方式能在研究区取得比基于空间距离的邻域定义方式更好的识别结果.研究结论:应用空间聚类算法计算同时指示耕地质量高低及其空间聚散性的地块级表征指数,并设计相应优选排序方案识别高质量集聚永久基本农田保护图斑是有效可行的.
文献关键词：
空间聚类;排序;耕地质量;永久基本农田;空间邻域;敏感性分析
中图分类号：
作者姓名：
杨建新;刘静;龚健;刘玉铃;朱江洪
作者机构：
中国地质大学(武汉)公共管理学院,湖北 武汉 430074;自然资源部法治研究重点实验室,湖北 武汉 430074;青海省国土空间规划研究院,青海 西宁 810006
文献出处：
引用格式：
[1]杨建新;刘静;龚健;刘玉铃;朱江洪-.不同空间聚类算法在识别优质集聚基本农田图斑中的应用及对比研究)[J].中国土地科学,2022(01):107-117
A类：
AMOEBA,AMEOBA
B类：
空间聚类,聚类算法,图斑,研究目的,类指,数排,空间集聚,永久基本农田保护,国土空间规划,整补,布局优化,规则空间,Local,Moran,Getis,Ord,Gi,地块尺度,耕地质量,优选方案,快速识别,邻接关系,定义方式,比基,空间距离,应用空间,算法计算,聚散,选排,空间邻域
AB值：
0.288048
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