摘要 | 第3-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第1章 前言 | 第11-23页 |
1.1 选题的依据 | 第11页 |
1.2 选题意义 | 第11-12页 |
1.3 土壤属性数据处理研究现状 | 第12-16页 |
1.3.1 国外研究综述 | 第12-15页 |
1.3.2 国内研究综述 | 第15-16页 |
1.4 土壤属性数据处理及应用存在的问题及趋势 | 第16-18页 |
1.4.1 存在问题 | 第16-17页 |
1.4.2 发展趋势 | 第17-18页 |
1.5 研究目的和主要内容 | 第18-23页 |
1.5.1 研究目的 | 第18页 |
1.5.2 研究内容 | 第18-19页 |
1.5.3 研究区域及数据来源 | 第19-20页 |
1.5.4 研究方法及技术路线图 | 第20-23页 |
第2章 土壤属性数据处理模型构建 | 第23-40页 |
2.1 引言 | 第23页 |
2.2 基于数据挖掘的土壤属性数据处理流程 | 第23-24页 |
2.3 基于数据挖掘的土壤属性数据处理步骤 | 第24页 |
2.4 数据存储与元数据构建 | 第24-26页 |
2.4.1 数据存储 | 第24页 |
2.4.2 数据分类 | 第24-25页 |
2.4.3 土壤属性数据元数据表构建 | 第25-26页 |
2.5 数据整理 | 第26-33页 |
2.5.1 数据探索 | 第26-30页 |
2.5.2 数据清洗 | 第30-31页 |
2.5.3 数据转换 | 第31-33页 |
2.6 构建土壤属性数据分析模型 | 第33-38页 |
2.6.1 土壤属性数据分类(分等)模型构建 | 第33-34页 |
2.6.2 基于土壤属性数据本身数据特征的聚类分析模型构建 | 第34-36页 |
2.6.3ID3决策树算法 | 第36-37页 |
2.6.4 关联分析模型构建 | 第37-38页 |
2.7 小结与讨论 | 第38-40页 |
2.7.1 小结 | 第38页 |
2.7.2 讨论 | 第38-40页 |
第3章 土壤数据分析模型应用研究 | 第40-102页 |
3.1 引言 | 第40页 |
3.2 聚类分析结果与综合指数法比对研究 | 第40-67页 |
3.2.1 基于综合指数法的土壤质量评价 | 第40-51页 |
3.2.2 基于土壤属性数据特征的聚类分析 | 第51-59页 |
3.2.3 聚类分析结果与综合指数法结果及土纲分类结果比对 | 第59-67页 |
3.3 应用ID3算法构建土壤属性影响因子快速发现模型与土壤质量评价 | 第67-80页 |
3.3.1 应用ID3算法构建土壤属性影响因子快速发现模型 | 第67-72页 |
3.3.2 应用ID3决策树算法确定土壤质量评价因子影响权重 | 第72-78页 |
3.3.3 调整影响因子后的土壤质量评价结果与调整前比对 | 第78-79页 |
3.3.4 土壤属性影响因子发现模型分析结果可视化展现 | 第79-80页 |
3.4 土壤属性数据之间关联分析 | 第80-99页 |
3.4.1 土壤属性数据之间灰色关联分析 | 第80-90页 |
3.4.2 应用土壤属性间关联关系进行缺失值插值处理的应用 | 第90-99页 |
3.5 小结与讨论 | 第99-102页 |
3.5.1 小结 | 第99-100页 |
3.5.2 讨论 | 第100-102页 |
第4章 土壤属性数据可视化分析 | 第102-111页 |
4.1 引言 | 第102页 |
4.2 土壤属性数据条形图应用 | 第102-103页 |
4.3 土壤属性数据线形图应用示例 | 第103-104页 |
4.4 土壤属性数据饼图应用 | 第104-105页 |
4.5 土壤属性数据散点图应用 | 第105-108页 |
4.6 土壤属性数据盒须图应用 | 第108-109页 |
4.7 小结与讨论 | 第109-111页 |
4.7.1 小结 | 第109-110页 |
4.7.2 讨论 | 第110-111页 |
第5章 结论与讨论 | 第111-116页 |
5.1 结论 | 第111-112页 |
5.2 讨论 | 第112-114页 |
5.2.1 数据挖掘应用讨论 | 第112-113页 |
5.2.2 土壤数据处理讨论 | 第113-114页 |
5.3 本文创新点 | 第114-115页 |
5.3.1 系统引入数据挖掘算法进行土壤数据处理 | 第114页 |
5.3.2 应用Tableau技术展示土壤属性数据 | 第114-115页 |
5.4 展望 | 第115-116页 |
致谢 | 第116-117页 |
参考文献 | 第117-124页 |
附录A 部分过程源代码 | 第124-137页 |