一种隐性撂荒风险的调节集群划分方法

本申请涉及一种隐性撂荒风险的调节集群划分方法，其中，方法包括：从国土调查数据集中提取隐性撂荒的历史样本点；对初始驱动因子数据集中的初始驱动因子进行贡献率和相关性检验；利用预设最大熵机器学习模型对隐性撂荒进行风险概率预测；开展抵御隐性撂荒风险的主控因子非线性响应分析；根据非线性响应特征构建兼顾主控因子调节收益和调节难度的隐性撂荒风险调节效应函数；识别满足预设中高隐性撂荒风险条件的主控因子调节效应集群，划分主控因子调节效应集群以生成隐性撂荒的集群管控策略。由此，解决了相关技术不仅忽视了无种植状态的隐性撂荒，也尚未利用历史隐性撂荒的先验知识开展风险预测和调节管控研究的问题。