在精准农业中，针对高维和大规模数据集优化管理区域划分技术

《Precision Agriculture》：Optimizing management zone delineation technique for high-dimensional and large-volume datasets in precision agriculture

管理区划（MZ）划分研究整合变量选择方法（t-SNE、PCA等）和聚类算法（FCM、K-means等），通过高维土壤数据挖掘提升精准农业效率。

　　

摘要

目的

管理区（Management Zone，MZ）的划分对于精准的土壤和作物管理至关重要，它有助于将田地划分为具有相似特性的子区域。本研究探讨了如何整合变量选择方法和聚类算法，以利用高维和大规模数据集提高MZ划分的准确性。

方法

评估了四种变量选择方法（全属性选择[All]、主成分分析[PCA]、MULTISPATI-PCA[SPCA]和t分布随机邻域嵌入[t-SNE]）以及五种聚类算法（K均值[K-means]、模糊C均值[FCM]、BIRCH、小批量K均值[MBK]和空间受限层次聚类）。通过在线可见光和近红外光谱平台收集了包含八项土壤属性（pH值、有机碳、镁、磷、钾、钙、钠和水分含量）的数据，这些数据来自两个商业田地，共获取了数千个采样点。使用Silhouette指数和Davies-Bould指数评估了三个、四个和五个MZ的分区结果，并进一步对不同区域内的土壤属性进行了统计分析。

结果

根据第一级值（First-Level Value，FLV）的频率确定了最优的MZ数量：第一块田地划分为四个MZ（频率分别为8、14和8），第二块田地划分为三个MZ（频率分别为19、10和1）。进一步验证表明，t-SNE与FCM或K均值结合使用对第一块田地最为有效，而t-SNE与MBK或K均值结合使用对第二块田地效果最佳。

结论

将先进的变量选择和聚类技术相结合，特别是t-SNE与FCM、MBK或K均值结合使用，显著提高了大规模土壤数据集中的MZ划分精度。这些发现为精准农业应用奠定了坚实的基础。

目的

管理区（Management Zone，MZ）的划分对于精准的土壤和作物管理至关重要，它有助于将田地划分为具有相似特性的子区域。本研究探讨了如何整合变量选择方法和聚类算法，以利用高维和大规模数据集提高MZ划分的准确性。

方法

评估了四种变量选择方法（全属性选择[All]、主成分分析[PCA]、MULTISPATI-PCA[SPCA]和t分布随机邻域嵌入[t-SNE]）以及五种聚类算法（K均值[K-means]、模糊C均值[FCM]、BIRCH、小批量K均值[MBK]和空间受限层次聚类）。通过在线可见光和近红外光谱平台收集了包含八项土壤属性（pH值、有机碳、镁、磷、钾、钙、钠和水分含量）的数据，这些数据来自两个商业田地，共获取了数千个采样点。使用Silhouette指数和Davies-Bould指数评估了三个、四个和五个MZ的分区结果，并进一步对不同区域内的土壤属性进行了统计分析。

结果

根据第一级值（FLV）的频率确定了最优的MZ数量：第一块田地划分为四个MZ（频率分别为8、14和8），第二块田地划分为三个MZ（频率分别为19、10和1）。进一步验证表明，t-SNE与FCM或K均值结合使用对第一块田地最为有效，而t-SNE与MBK或K均值结合使用对第二块田地效果最佳。

结论

将先进的变量选择和聚类技术相结合，特别是t-SNE与FCM、MBK或K均值结合使用，显著提高了大规模土壤数据集中的MZ划分精度。这些发现为精准农业应用奠定了坚实的基础。