基于DBSCAN和BP_Adaboost的农机作业地块划分方法

摘要：

农业机械(农机)在多个地块作业,费用和效率有时需按地块统计,现有的农机监控系统仅能记录农机定位信息和作业状态信息,难以实现地块的自动精准划分.本文通过研究轨迹点属性特征,分析作业地块数量不确定性和轨迹点分布规律,采用基于密度聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)和分类器集成算法(BP_Adaboost)结合的方法划分地块.根据DBSCAN算法对农机轨迹点多数有效、识别错误集中的特点,结合BP_Adaboost算法挖掘多维度信息关联、容错能力强、分类效果好等优势,先利用DBSCAN得到初步的轨迹点状态类别,再利用BP_Adaboost算法建立训练模型对农机轨迹点状态精准识别,根据时间序列和类别标记划分地块.本文方法既解决了只依靠阈值和经纬度信息聚类不准确的问题,也减少了大量样本标记工作.利用该方法轨迹点状态识别准确率达96.75％,地块划分准确率为97.74％.

关键词：农业机械、作业轨迹、地块划分、密度聚类算法、分类器集成算法

所属期刊栏目：54

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2020YFB1709603

在线出版日期：2023-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44