GIS与ANFIS模型提升橡胶种植适宜性评价的精准度

曹阳和宋伟东在他们的研究中探讨了"基于GIS和ANFIS模型的区域橡胶种植适宜度评价"这一主题，这是他们发表于辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院的一篇首发论文。该研究利用了模糊神经网络理论，旨在设计一个高效的GIS支持系统，用于评估橡胶种植的适宜性。通过结合GIS的空间聚类分析、空间分析、模糊逻辑和人工神经网络，他们能够精确地划分出橡胶种植的四个等级：最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区。 海南省因其独特的地理位置，如全年无冬、充足的日照和降雨，使其成为天然橡胶种植的理想之地。因此，对橡胶种植适宜性的评估对于海南省农业资源的开发至关重要。传统的种植适宜性评价方法往往依赖单一气候因子或经验，效率较低且准确性不高。作者意识到这些问题，提出了采用ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）模型，这是一种能够自我学习和适应的模糊逻辑系统，可以处理复杂的非线性关系。 他们以ArcMap作为GIS平台，通过ANFIS模型克服了基于知识的逻辑推理方法的人为依赖性和多元线性回归中自变量过多带来的计算负担和预测精度下降的问题。这种方法能够更全面地考虑自然、经济和社会因素，实现定性和定量分析的结合，从而优化种植布局，提高土地利用的合理性。 这项研究不仅提升了橡胶种植适宜性评价的科学性和准确性，也为其他农业领域的资源评估提供了新的思路和技术支持。通过GIS和ANFIS模型的应用，有助于推动我国农业可持续发展，尤其是在热带地区如海南省的农业规划中发挥重要作用。