针对矿区传统的土地复垦适宜性评价方法,运用模糊数学的隶属函数法,对决策树的1D3算法加以改进,建立基于改进决策树的矿区土地复垦适宜性评价方法.以平禹二矿为研究区,将改进的评价模型运用到塌陷区土地复垦适宜性评价中,选取7个评价指标作为测试属性,提取100个已确定复垦方向的评价单元作为样本,运用改进的ID3算法,构建研究区土地复垦适宜性评价决策树,然后运用生成的决策树分类规则,对各评价单元按其属性进行分类,最终确定各评价单元的复垦方向,并将分类结果与模糊综合评价方法得到的评价结果进行对比分析.结果表明:基于改进决策树模型的矿区土地复垦适宜性评价方法,不依赖于经验知识,依靠样本的自主学习,制定分类规则,得到的分类结果较为客观合理,而且决策树分类规则确定后,可以直接应用于同一地区的其他待评价区,且分类过程简单明了,便于操作,避免传统评价方法中较为繁琐和复杂的计算过程,提高矿区土地复垦适宜性评价的效率,为矿区土地复垦适宜性评价工作提供一种新的思路.
ID3算法 改进决策树 矿区 土地复垦 适宜性评价