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
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
📌 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”。
🧠 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。
🌍 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° |
：图表选择困难症？常用可视化类型详解与应用场景指南)