第39讲｜决策树与作物分布建模：可解释的AI助力农业智能推演

目录

📌 导语：为什么要做“作物分布建模”？

🧠 决策树，天然适合作物分类

🌍 应用场景设定

▶️ 数据结构（每个像元一条记录）：

🔧 模型构建（R语言实现）

▶️ Step 1：准备数据

▶️ Step 2：构建决策树模型

▶️ Step 3：可视化决策路径

📈 模型评估

🛰️ GIS与栅格映射：地理空间分布建图

📌 优势总结

🔭 延伸思考

📚 推荐阅读

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本讲关键词：决策树、作物分布、栅格数据建模、可解释性、可视化分类树、GIS集成

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📌 导语：为什么要做“作物分布建模”？

在农业研究与管理中，弄清楚哪种作物分布在什么地方，是农业资源配置、产量估算和粮食安全的基础性任务。

传统的作物分布监测手段依赖遥感图像人工判读，耗时费力。随着**机器学习算法（如决策树）**的兴起，我们可以结合多源数据快速构建“作物分布图谱”。

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🧠 决策树，天然适合作物分类

决策树（Decision Tree）是一种简单、直观且可解释性强的监督学习方法，非常适用于：

• 分类作物种类（如：玉米/水稻/小麦）

• 预测某地是否适合种植某种作物

• 分析环境因子与作物出现的关系

它的最大优势在于：可视化逻辑清晰、适合小数据建模、容易结合GIS应用。

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🌍 应用场景设定

我们以某区域的遥感+气象+地形数据为基础，构建作物分布预测模型。

▶️ 数据结构（每个像元一条记录）：

NDVI	土地坡度	年降水量	年均温	土地类型	作物种类
0.72	3.1°	830mm	17.8°C	耕地	玉米
0.55	5.4°