基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究
华北地区冬小麦—夏玉米作物生产体系产量差特征解析
华北地区冬小麦—夏玉米作物生产体系产量差特征解析一、本文概述本文旨在深入解析华北地区冬小麦—夏玉米作物生产体系的产量差特征。
华北地区作为中国的重要粮食产区，其冬小麦—夏玉米轮作模式具有典型的代表性，对保障国家粮食安全具有重要意义。
然而，受气候、土壤、水资源、种植技术等多重因素影响，该地区作物生产体系存在显著的产量差异。
本文将从多个维度对华北地区冬小麦—夏玉米作物生产体系的产量差特征进行解析，以期为优化作物种植结构、提高产量和资源利用效率提供理论支持和实践指导。
具体而言，本文将首先介绍华北地区的气候特点、土壤类型以及水资源状况等自然条件，分析这些条件对冬小麦和夏玉米生长发育的影响。
在此基础上，本文将深入探讨不同种植技术、管理措施对作物产量的影响，包括播种时间、种植密度、施肥量、灌溉方式等。
本文还将关注作物病虫害的发生与防治，分析其对产量差的影响。
通过对华北地区冬小麦—夏玉米作物生产体系产量差特征的解析，本文旨在揭示影响产量的关键因素，提出针对性的优化建议。
这些建议将有助于指导农民科学种植，提高作物产量和品质，同时促进农业可持续发展，为实现乡村振兴和农业现代化贡献力量。
二、华北地区农业生产概况华北地区位于中国北部，地理上包括北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区中部，是我国重要的农业生产基地之一。
该区域地势平坦，土壤肥沃，水资源相对丰富，气候适宜，为农业生产提供了良好的自然条件。
华北地区农业生产以粮食作物为主，其中冬小麦和夏玉米是两大主要农作物。
冬小麦是华北地区的主要冬播作物，其生长期主要集中在秋季至春季。
这一区域的气候条件适合冬小麦的生长，使得冬小麦的产量和质量都相对较高。
同时，华北地区的农民在长期的生产实践中积累了丰富的种植经验，为冬小麦的高产稳产提供了有力保障。
夏玉米则是华北地区的主要夏播作物，其生长期主要集中在春季至夏季。
由于夏季气温高、光照充足，有利于玉米的生长和发育，使得夏玉米的产量也相对较高。
基于深度学习和多源遥感数据的玉米种植面积提取
吕 伟，宋 轩，杨 欢．基于深度学习和多源遥感数据的玉米种植面积提取［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（２３）：１７１－１７８．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．２３．０２６基于深度学习和多源遥感数据的玉米种植面积提取吕 伟１，宋 轩１，杨 欢２（１．郑州大学网络空间安全学院，河南郑州４５０００１；２．郑州大学水利与土木工程学院，河南郑州４５０００１） 摘要：玉米作为我国主要粮食作物之一，及时准确监测其种植范围及面积对农业产能评估、保障粮食安全具有重要意义。
以华北平原典型农业区———原阳县为例，基于欧空局Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１ＳＡＲ和Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２ＭＳＩ遥感影像数据，在谷歌地球引擎云平台的支持下通过提取雷达后向散射系数时序曲线以及归一化植被指数（ＮＤＶＩ）时序曲线，搭建卷积神经网络（ＣＮＮ）模型，并将时序数据输入模型得到典型地物分类结果，提取了研究区玉米种植区域，利用野外调查数据进行精度验证，并与随机森林分类对种植区的提取结果进行对比。
结果表明，基于光学和ＳＡＲ融合遥感影像数据的识别效果最佳，总体精度达到９３．３３％，κ系数为０．９１１；与随机森林分类法相比，卷积神经网络分类的总体精度更高，分类效果更好。
因此，采用卷积神经网络以及多源遥感数据的融合能够实现玉米种植面积的准确监测。
关键词：深度学习；多源遥感；融合数据；卷积神经网络；种植识别；时序数据；玉米 中图分类号：ＴＰ７９；Ｓ１２７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２３）２３－０１７１－０７收稿日期：２０２３－０２－２４基金项目：国家重点研发计划（编号：２０１７ＹＦＤ０８００６０５－５）。
作者简介：吕 伟（１９９８—），女，山东临沂人，硕士，主要从事人工智能与视觉计算研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｔｅｒｍｉｎｕｓ＿ｌｖ＠１６３．ｃｏｍ。
通信作者：宋 轩，博士，教授，博士生导师，主要从事开源地理信息系统研究及应用、生态环境遥感、资源与环境系统计算机模拟与分析研究。
华北平原夏玉米高产的几项关键技术
华北平原夏玉米高产的几项关键技术
王春虎;冯荣成;陈士林;将爱风
【期刊名称】《农学学报》
【年(卷),期】2008(000)008
【摘要】目前华北平原夏玉米亩产水平一般在450-600kg左右。
而该区具有充足的光、热、水资源，土地肥沃，夏玉米具备高产的生产条件。
另据报道，世界上小面积单产最高的作物是玉米，1985年，美国伊利诺斯州农民沃尔索（Herman Warsaw）0．473hm2春玉米，单产1548．13kg／667m2（23222kg／hm），2002年FrancisChilds又创造了1850．2kg／667m2（27753kg／hm2）的高
产新记录。
中国玉米专家李登海先生在山东试验的0.993hm2夏玉米，平均单产1008．6kg。
【总页数】3页(P31-33)
【作者】王春虎;冯荣成;陈士林;将爱风
【作者单位】河南科技学院,河南,453003;新乡市获嘉县农业技术推广中心,河
南,453003;河南科技学院,河南,453003;河南科技学院,河南,453003
【正文语种】中文
【中图分类】S5
【相关文献】
1.夺取夏玉米高产的几项关键措施 [J], 刘金平;宋淑玲;刘明忠
2.保障夏玉米高产的几项措施 [J], 王玉娟
3.夏玉米高产栽培中的几项关键技术问题 [J], 史法国;李太昌;张琨;车照海
4.保障夏玉米高产的几项措施 [J], 王玉娟
5.氮肥基/追比对华北平原夏玉米生长发育与水、氮利用的影响Ⅱ.夏玉米氮素累积、转运与土壤无机氮动态 [J], 易镇邪;王璞;陶洪斌;鲁来清;于国建
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《基于多源遥感数据的东北地区粮食作物种植分布信息提取》范文
《基于多源遥感数据的东北地区粮食作物种植分布信息提取》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，多源遥感数据在农业领域的应用越来越广泛。
东北地区作为我国重要的粮食产区，其粮食作物种植分布信息的准确提取对于农业管理和决策具有重要意义。
本文旨在利用多源遥感数据，提取东北地区粮食作物的种植分布信息，为农业管理和决策提供科学依据。
二、研究区域与数据源本研究区域为东北地区，包括黑龙江、吉林、辽宁三省。
数据源主要包括卫星遥感数据、航空遥感数据以及地面实测数据。
卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel-2等系列的光学遥感数据，以及SAR数据；航空遥感数据主要包括无人机获取的高分辨率影像；地面实测数据则用于验证遥感数据的准确性。
三、方法与技术1. 数据预处理：对遥感数据进行辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作，以提高数据的准确性和可用性。
2. 作物分类：利用面向对象的分类方法，结合多源遥感数据的光谱信息、纹理信息、空间信息等，对东北地区的粮食作物进行分类。
3. 种植分布信息提取：根据作物分类结果，提取粮食作物的种植分布信息，包括种植面积、种植位置等。
4. 信息融合：将提取的种植分布信息与地理信息系统（GIS）数据进行融合，以便更直观地展示粮食作物的种植分布情况。
四、结果与分析1. 作物分类结果：通过面向对象的分类方法，成功地将东北地区的粮食作物分为玉米、水稻、小麦等主要类型。
2. 种植分布信息：提取了各粮食作物的种植面积、种植位置等信息。
其中，玉米在东北地区的种植面积最大，主要分布在黑龙江、吉林两省；水稻主要分布在黑龙江的东部和吉林省的南部；小麦在东北地区的分布较为广泛，但主要集中在黑龙江的西部和辽宁的南部。
3. 结果验证：通过与地面实测数据进行对比，发现提取的种植分布信息具有较高的准确性。
这表明多源遥感数据在粮食作物种植分布信息提取中具有较高的应用价值。
五、讨论与结论1. 讨论：多源遥感数据在东北地区粮食作物种植分布信息提取中发挥了重要作用。
基于多源数据融合的玉米种植面积遥感提取研究的开题报告
基于多源数据融合的玉米种植面积遥感提取研究的开题报告一、选题背景及意义遥感技术在农业领域中有着广泛的应用，其中玉米种植面积的遥感提取是农业遥感应用中的一个重要研究方向。
然而，单一遥感数据在提取精度和覆盖范围上都存在一定的不足，在实际中往往会受到不同影响因素的影响，导致提取结果不够准确。
因此，结合多种遥感数据进行融合处理，能够充分利用各种数据的优势，提高提取精度和覆盖范围，从而更好地满足农业管理和决策的需求。
二、研究内容和目标本文以玉米种植面积为研究对象，旨在基于多源数据融合的方法，提高玉米种植面积的遥感提取精度和覆盖范围。
具体研究内容如下：1. 收集不同分辨率、不同波段的遥感数据，包括多光谱遥感影像、光学遥感影像、雷达遥感数据等。
2. 基于遥感数据，采用传统的图像分类方法，包括最大似然分类、支持向量机等，对玉米种植面积进行单一数据源的提取。
3. 研究基于多源数据的融合方法，包括常用的数据融合算法，如权重平均法、主成分分析法等。
4. 对比分析单一数据源的提取结果和多源数据融合的结果，评价融合方法的提取精度和覆盖范围优劣。
5. 结合实际情况，探究多源数据融合在玉米种植面积遥感提取中的应用前景和价值。
三、研究方法和技术路线1. 数据获取：整理和收集多源遥感数据，包括卫星遥感影像、无人机遥感影像和地面观测数据等。
2. 数据预处理：对遥感数据进行预处理，包括数据重投影、大气校正、辐射校正、镶嵌等。
3. 单一数据源提取：采用传统的遥感图像分类方法，包括最大似然分类、支持向量机等，对单一数据源进行玉米种植面积提取。
4. 数据融合：通过常用的数据融合算法，如权重平均法、主成分分析法等，实现多源数据的融合处理。
5. 评价与分析：比较单一数据源和多源数据融合的提取精度和覆盖范围，分析融合方法的优劣和适用范围。
四、预期结果本研究将提出基于多源数据融合的玉米种植面积遥感提取方法，探索多源数据融合在玉米种植面积遥感提取中的应用前景和价值。
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》
《冬小麦-夏玉米轮作农田水热通量研究》一、引言农田水热通量研究是农业生态学和农田水文学的重要领域，对于提高作物产量、优化农田管理以及应对气候变化具有重要意义。
冬小麦和夏玉米作为我国主要的粮食作物，其轮作种植模式在我国广泛存在。
本文旨在研究冬小麦-夏玉米轮作农田的水热通量特征及其影响因素，以期为优化农田水热管理提供科学依据。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取位于我国华北平原的某农田作为研究对象，该地区具有典型的冬小麦-夏玉米轮作种植模式。
2. 研究方法（1）田间观测：通过安装土壤温度计、土壤湿度计和通量观测系统，对农田水热通量进行实时观测。
（2）数据采集与处理：收集气象数据、土壤数据以及作物生长数据，运用统计分析方法对数据进行处理和分析。
（3）模型模拟：建立农田水热通量模型，对不同情景下的水热通量进行模拟预测。
三、农田水热通量特征分析1. 土壤温度与湿度变化冬小麦生长期间，土壤温度逐渐升高，湿度逐渐降低；夏玉米生长期间，由于作物遮荫和蒸腾作用，土壤温度和湿度变化规律与冬小麦生长期间有所不同。
整体上，农田土壤温度和湿度受到季节变化、气候条件、作物生长等多种因素的影响。
2. 潜热与显热通量变化潜热通量和显热通量是农田水热通量的重要组成部分。
在冬小麦和夏玉米生长期间，潜热通量和显热通量均呈现出明显的季节变化规律。
其中，潜热通量主要受到作物蒸腾作用的影响，显热通量则与土壤温度和风速等因素有关。
四、影响因素分析1. 气候条件气候条件是影响农田水热通量的重要因素。
降水、温度、风速等气象因素均会对农田水热通量产生影响。
例如，降水会增加土壤湿度，进而影响潜热通量和显热通量的变化。
2. 作物生长与覆盖度作物生长和覆盖度对农田水热通量具有显著影响。
冬小麦和夏玉米的生长过程中，叶片面积指数、作物高度等因素均会影响潜热通量和显热通量的变化。
此外，作物种植密度和种植模式也会对农田水热通量产生影响。
3. 土壤性质与水分管理土壤性质和水分管理是影响农田水热通量的另一个重要因素。
华北平原多样化种植模式
华北平原多样化种植模式
华北平原的多样化种植模式主要包括以下几个步骤：
间作和覆盖作物：通过采用间作和覆盖作物来优化冬小麦–夏玉米–春玉米轮作体系，进一步减少水与养分的投入，并减少损失。
长期轮作：引入长期轮作，以进一步加强养分循环和病虫害控制。
增加生物多样性：在景观尺度通过增加生物多样性（例如花带）来促进生态系统服务。
这种多样化种植模式可以有效地解决冬小麦-夏玉米一年两熟制的集约化种植在追求高产的同时导致的地下水资源的耗竭问题。
同时，这种模式也有助于提高农业生产的经济效益和环境效益。
基于多源数据和决策树估算夏玉米种植面积
基于多源数据和决策树估算夏玉米种植面积李颖;刘荣花;郑东东【摘要】以低空间分辨率遥感数据为主要信息源提取大范围作物种植信息时,为克服混合像元影响,提高提取精度,提出一种基于多源数据和决策树的夏玉米种植面积估算方法.综合FY-3/MERSI数据的时间序列特征和TM数据的中空间分辨率光谱特征,在对作物物候历进行分析的基础上制定多时相决策树规则,融合多时相MERSI 数据和TM数据,分析多源融合后NDVI时序数据的光谱特征确定阈值,提取夏玉米种植信息,,根据农业统计数据验证种植面积提取精度为95.1％,根据野外调查数据验证位置精度为81.0％.研究结果可为大范围的作物种植信息准确提取提供方法支持.【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2014(035)003【总页数】5页(P344-348)【关键词】MERSI;多时相;阈值;光谱特征;归一化植被指数(NDVI)【作者】李颖;刘荣花;郑东东【作者单位】中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室/河南省气象科学研究所,郑州450003;中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室/河南省气象科学研究所,郑州450003;郑州大学水利与环境学院,郑州450001【正文语种】中文夏玉米是黄淮海平原最重要的粮食作物之一，及时、准确地提取其种植面积信息对于分析当地种植结构、预测粮食产量具有重要意义。
传统的作物种植面积调查采用按行政单元逐级上报的统计汇总方法和农业调查队抽样统计方法，这两种方法工作量大，时间成本和人力成本高，且均难以提供农作物种植的空间分布状况。
遥感数据具有覆盖面积大、探测周期短、现实性强等特点，可为快速、准确地获取农作物种植信息提供有利支持，当前的研究热点集中在利用高空间分辨率数据、高光谱分辨率数据或多源多时相数据提取作物种植信息［1］。
张锦水等［2］利用IKONOS数据提取光谱信息、纹理信息和结构信息，进行北京地区土地利用类型分类;Grace等［3］利用World View高分影像估算危地马拉和海地的作物种植面积;李丹等［4］利用Hyperion高光谱影像提取广州市荔枝种植面积，精度在85%以上;余凌翔等［5］利用HJ1/CCD遥感影像提取了西双版纳橡胶种植信息;杨小唤等［6］利用多时相MODIS的数据，结合相关信息提取了北京地区冬小麦、夏玉米、春玉米和大豆等的种植面积，总体精度在95%以上;Mirik等［7］利用多时相TM影像获取德克萨斯州冬小麦的生长信息。
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基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究作者：刁兴良杨再洁李奇峰于景鑫郑文刚史磊刚来源：《智慧农业》2019年第02期摘; ;要：精准识别农业生产环境信息和农业生产特征，对气象、土壤和作物等多源数据进行综合分类，是提高农业资源利用效率和优化农业种植结构的基础。
本研究基于近20年（1998～2017年）气象数据和华北五省的玉米单产统计数据，首先构建了华北平原气候资源和玉米生产时空分布特征数据库，研究区内的降雨量、活动积温、日照时数、太阳辐射和玉米单产均存在显著的时空变化;利用作物精细种植区划方法，将华北平原夏玉米种植区分为极不适宜区、不适宜区、较适宜区、适宜区、极适宜区五大类，各类面积分别占总体的比例约为10%、11%、25%、30%、24%;进一步通过环境类别归属度分析方法，将每一大类分为5小类，概率大于75%的相对稳定区域约占总面积的63%，小于75%的波动区域约占37%;极不适宜区、不适宜区和较适宜区，三类时空分布比较稳定，隶属度为100%分别占各类面积的87.67%、70.41%和84.28%，波动区主要发生在极适宜区和适宜区，以及适宜区和较适宜区之间。
本研究构建的华北平原夏玉米精细区划结果，对提高研究区资源利用效率和优化玉米产业布局具有重要的指导意义。
关键词：夏玉米;多源数据;时空分布;精细区划中图分类号：F304.5; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标志码：A; ; ; ; ; ; ;文章编号：201901-SA002刁兴良，杨再洁，李奇峰，于景鑫，郑文刚，史磊刚. 基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究[J]. 智慧农业， 2019， 1（2）： 73-84.Diao X， Yang Z， Li Q， Yu J， Zheng W， Shi L. Regionalization research of summer corn planting in North China Plain based on multi-source data[J]. Smart Agriculture， 2019， 1（2）：73-84. （in Chinese with English abstract）1; 引言玉米是我国主要粮食作物之一，但我国地域辽阔，玉米种植分布广泛，生态环境复杂，玉米种植区易受环境影响。
由于近年来全球气候变化使区域农业生产区划不断发生演变，从而引起玉米种植环境区划的调整。
因此玉米精准种植区划研究可用于指导农业生产，优化种植结构，并为适应气候变化提供科学合理的理论依据，同时对于指导农户增产增收，提高经济效益，保障国家粮食安全具有现实意义[1，2]。
国内外对于农作区精准种植区划已有很多研究。
王飞和邢世和等[3]对规模优化与布局优化作为作物种植区划的主要内容进行了综述，其观点对于农业生产具有指导作用。
在数据提取方法上，刘珍环等[4]利用时序变化趋势、空间集聚分析相结合的方法，以县域为单位，研究了中国近30年来水稻、小麦和玉米等典型作物种植的时空变化;刘焕军等[5]提取作物物候信息，研究了东北地区作物种植结构以及空间分布特征;Loffler 等[6]采用作物生长模型，结合气象、土壤、水文及玉米种植数据，以乡镇为单元总结主要环境类型和年际变异环境类型，实现了对美国黄金玉米种植区分辨率为2km的精细划分。
在数据类型方面，杜尧东等[7]基于已有气象站点，分析了气候变化对广东省水稻种植区域的影响;陈浩等[8]基于多源数据研究了近30年东北地区水稻的时空变化特征，分析了水稻分布与气候变化之间的空间响应关系;刘文平等[9]利用109个气象站点数据，结合GIS技术，对山西省主要优势作物展开的区划研究，其结果为相关部门提供了作物区划参考信息;许小明等[10]利用河东地区17个典型气象站点，对当地玉米种植区进行区划研究，对玉米种植适应性进行了评价。
在数据维度方面，王学等[11]针对华北平原10年小麦种植面积的时空分布研究，为华北平原调整农业种植结构提供了理论依据;刘哲等[12]基于多年环境特征，利用属性聚类方法和类别归属分析法，实现东北地区玉米种植环境时空型区划;Tan等[13]通过SPAM-China模型模拟了近30年来东北地区玉米种植系统在像素层面的时空分布，并进一步分析了玉米随经纬度和海拔高度变动的时空变异前人多在时间和空间两个维度上分别展开研究，或逐年进行環境类别、种植区划划分，这些研究使区划体系不断完善，同时对于提升区划精度具有很好的借鉴意义。
但在实际情况中，某地环境的突变会存在影响作物产量的可能性，最终影响整个类别的划分，这种情况并不能合理的代表本地正常情况。
因此，为了消除特异性，降低此类情况对于区划的影响，本研究以5年环境特征值的平均值来代表中间年份的环境特征值，同时热量作为影响玉米生产的重要因素[14]，考虑将其作为聚类指标会使研究结果更加具有现实意义，而且能够更加合理的指导优化玉米产业布局，选择光照、温度、降雨、热量和玉米单产等多源数据指标，从空间和时间角度研究了夏玉米种植时空分布特征，研究结果对提高华北平原资源利用效率和优化玉米产业布局具有重要的参考价值。
2; 研究区概况与数据处理方法2.1; 研究区概况本研究以北京、天津、河北、山东、河南为研究区域，以下简称为研究区。
该区域包含了华北平原大部分地区，地理位置处于北纬31°23′～42°40′，东经110°21′～122°42′，地势平坦，海拔多在50m以下，属暖温带季风性气候，全年降雨量不够充沛，但夏季高温多雨，集中在玉米生长旺季。
研究区是中国重要的农业生产区之一，耕地面积约为3091.19km2，占全国耕地面积的22.9%。
土壤肥沃，以旱作为主，主要粮食作物为小麦、玉米等，其中玉米种植面积占这五个省份耕地总面积的34.5%，玉米总产量约为6759.82万吨，占全国玉米总产量的31.3%。
2.2; 数据来源（1）华北平原底图。
来自于中国科学院资源环境科学数据中心提供的2012年中国行政分布图。
（2）气象数据。
1998～2017年的气象数据，来源于国家气象中心提供的中国地面气候资料日值数据集。
各气象指标数据源于华北平原69个气象站点的逐日数据，站点具体分布情况如图1所示。
（3）高程数据。
STRM 90m分辨率的DEM数据。
（4）玉米生育期主要是玉米播种和成熟日期，数据来源于国家气象信息中心提供的中国农作物生长发育数据集，是基于农业气象站点的点状数据。
（5）玉米单位面积产量数据。
来源于农业农村部各省县域统计数据。
2.3; 构建环境特征数据库环境特征数据库实际上就是包含玉米生育期内各气象指标的数据集。
首先采用反距离权重法将得到的点状数据集利用ArcGIS软件进行空间插值，得到精度为5km×5km的华北地区气象指标栅格数据集。
为便于对研究区的环境特征进行表述，将研究区划为地理网格并进行标识，按照从上到下、从左到右的原则，自栅格数据集左上角开始，标记号从0开始，依次递增。
在借鉴刘哲等[12]方法的基础上，对聚类指标以及网格精度进行改进和提高，地理网格中所包含属性值分别为玉米生育期内的累积降雨量、累积日照时数、大于10℃累积活动积温、累积太阳辐射量、高程和坡度等环境特征指标，考虑到玉米种植区会随时间发生迁移[15，16]，因此将玉米单位面积产量作为聚类指标的一部分。
3; 研究方法3.1; ISOData聚类法ISOData聚类算法可用于区划研究[17，18]，它是基于K-means中心聚类法改进的聚类方法，与其前身一致，以数据点的集合作为数据源，根据确定的距离函数，将各个数据点迭代到各个类域中。
ISOData算法增加了人机交互机制，设定阈值，在聚类过程中对类进行合并与分裂操作。
ISOData算法步骤为：①设置初始控制参数;②将数据集中的每个样本按照最小距离原则，将它划分到某一个类中;③如果某个类中的样本个数小于设置的初始值，则聚类中心个数减1，重復步骤②;④重复进行迭代运算，直至达到步骤①中设置的最大迭代次数或过程收敛。
3.2; 决定系数R 2与半偏决定系数R′2的确定样本总量为n的样本分成k类后的Rk2统计量的计算公式为：（1）（2）（3）其中，T表示总离差平方和，x表示总平均值，xi（i=1，2，...，k）表示各组平均值，xij 为第i组第j个样本量，ni表示第i组的样本数。
R2越大，表明类与类之间能够更明显的区分开，聚类效果越好，但该值会受到样本量、分类个数的影响，因此只通过R2的值来确定聚类数目的意义不大。
半偏决定系数R'2的计算表达式为：（4）R'2越大，代表聚类效果越好，因此选择用R2与R'2来共同确定聚类数目[19]。
3.3; 空间连续性调整空间连续性调整是将分区后零星的异类网格并入到临近的大类中。
种植区划采用空间一体化聚类法划分，理论上某一分区内的环境特征相似的同时，在空间上应该是连续的，也就是说同一分区内的网格应该是不分离的、完整的自然区域。
但在实际的多指标属性聚类后，尽管已经将地理坐标以较小权重考虑在聚类指标内，能够部分提高空间连续性，但仍会出现零星的异类网格分布在其他分类或多个类别之间的情况，因此需要进行空间连续性调整。
3.4; 玉米种植区划研究3.4.1; ;玉米空间型种植区划研究将地理网格中的各项指标，包括玉米生育期内的降雨量、日照时数、太阳辐射量等作为玉米种植区划指标，通过ISOData聚类法对地理网格进行空间属性一体化聚类，异类网格采用空间连续性调整的方式消除，最终得到玉米种植环境空间型区划。
根据专家打分原则，将玉米生育期内累积降雨量、累积日照时数、大于10℃累积活动积温和累积太阳辐射量的指标权重设为0.2，高程权重为0.1，为了调整空间连续性，将地理坐标X、Y以0.05的权重作为聚类指标后，玉米种植区划聚类数的确定如表1所示，预设的聚类数目为2-9类，分别计算分成若干类的R2和R'2，可以看出，当聚类数目为6、7、8时，R2的值较大，但对应的R'2值过小，因此确定的最终聚类数目5类。
熵权法的基本思路是利用指标变异性的大小来客观确定权重，因此利用熵权法分析各聚类指标对于区划结果的影响程度，求得玉米单位面积产量、光照时数、太阳辐射量、降雨量、大于10℃的活动积温的权重分别为0.15、0.29、0.24、0.21、0.11，因此光照时数和太阳辐射量对于玉米种植区划的影响较大，降雨量次之。
3.4.2; ;玉米时空型种植区划研究首先对得到的地理网格内的每年环境特征值进行空间一体化聚类，按照空间型区划方式确定其所含指标、各指标权重、聚类方法、聚类数目。
在此基础上，对多年环境特征值的分类，以实现地理网格的时空型区划划分。