[发明专利]黑土地保护措施匹配方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种黑土地保护措施匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本地点数据集，其中，所述样本点数据集包括东北黑土地区各个样本地点对应的土壤属性数据、气候属性数据、地貌属性数据、位置属性数据和保护措施数据；

利用所述样本地点数据集和随机森林模型进行训练，得到黑土地保护措施匹配模型；

获取东北黑土地区的土壤属性、气候属性和地貌属性的专题图，并进行网格化处理，以得到东北黑土地区各个地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据；

根据所述东北黑土地区各个地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据，利用所述黑土地保护措施匹配模型，确定各个地点对应的保护措施。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述样本地点数据集和随机森林模型进行训练，得到黑土地保护措施匹配模型，包括：

利用LabelEncoder和transform函数将各个样本地点对应的保护措施数据转化为保护措施编码；

以各个样本地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据作为自变量，所述保护措施编码作为因变量，将所述样本地点数据集输入至随机森林模型进行拟合，以得到参数最优的黑土地保护措施匹配模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用LabelEncoder和transform函数将各个样本地点对应的保护措施数据转化为保护措施编码，包括：

采用以下公式将离散的保护措施数据转化为0到N-1之间的整数：

f(保护措施_n)＝n-1

其中，n表示第n种保护措施，其取值范围为[1，N]之间的自然数，N表示保护措施的种类。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，以各个样本地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据作为自变量，所述保护措施编码作为因变量，将所述样本地点数据集输入至随机森林模型进行拟合，以得到参数最优的黑土地保护措施匹配模型，包括：

以每个样本地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据作为自变量，所述保护措施编码作为因变量，其中，每组自变量和因变量作为一个决策树；

对所有决策树进行投票选举，从所有决策树中选取出投票数最多的目标决策树；

将所述目标决策树对应的参数确定为参数最优的黑土地保护措施匹配模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述东北黑土地区各个地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据，利用所述黑土地保护措施匹配模型，确定各个地点对应的保护措施，包括：

利用所述黑土地保护措施匹配模型中的predict函数对各个地点的土壤属性数据、气候属性数据和地貌属性数据进行匹配，得到各个地点对应的保护措施编码；

利用inverse_transform函数对所述保护措施编码进行解码，得到每个地点对应的保护措施。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述predict函数的数学表达式包括：

K＝MAX(保护措施1，保护措施2，...，保护措施N)

其中，K表示最大可能性的保护措施；保护措施1，保护措施2...保护措施N表示各类保护措施的被匹配的概率；

所述inverse_transform函数的数学表达式包括：

f(n)＝保护措施_(n-1)

其中，n表示第n种保护措施，其取值范围为[1，N-1]之间的自然数，N表示保护措施的种类。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取东北黑土地区的土壤属性、气候属性和地貌属性的专题图，包括：

获取全国的土壤属性、气候属性和地貌属性的专题图；

将东北黑土地区的矢量地图放入Arcgis软件中作为裁剪元素，各类专题图作为被裁剪元素，利用Arcgis软件中的裁剪功能进行裁剪，获取东北黑土地区的土壤属性、气候属性、地貌属性的专题图。