CN104794528A - 一种石漠化治理模式案例库管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种石漠化治理模式案例库管理系统及方法，采用基于客户机和服务器的三层体系结构，即数据访问层、业务逻辑层和表示层；方法：广泛收集大量广西乃至西南有关小流域石漠化治理模式的案例，将现有小流域成功石漠化治理模式的基本情况存入案例库，作为将来推理的案例基础；在进行治理时，根据系统要求，用户输入待检索案例的基本信息情况；根据用户输入的指标数据进行检索，计算相似度，然后选取相似度最高的案例进行匹配，若用户对该结果满意，则将结果输出，若不满意，则进行案例调整，最后应用到目标案例的决策中。本发明能使决策者得到石漠化治理各方面的启发，从而创造出小流域尺度石漠化治理模式的新方法。

Description

一种石漠化治理模式案例库管理系统及方法

技术领域

本发明属于石漠化治理技术领域，尤其涉及一种石漠化治理模式案例库管理系统及方法。

背景技术

石漠化治理模式案例库管理系统的设计是为广西石漠化地区综合治理提供技术支持的。因此，其总体设计目标就是以计算机为媒介，以治理模式专家数据库为基础，以CBR技术为核心，建立一个可以提供小流域尺度的石漠化程度诊断，并给出类似条件下石漠化治理模式的技术平台。具体地说，可以分为以下两个方面：

(1)保存以小流域为尺度的石漠化治理模式的经验。为保证对小流域尺度的石漠化治理举措更合理、更有效，参考立地条件、石漠化程度，社会经济状况等条件与其相似的小流域治理模式的经验是十分必要的。本系统的决策利用CBR技术将成功石漠化治理模式的经验和知识保存在计算机中，然后通过相似性检索实现对目标小流域治理对策的有效制定。

(2)启发对小流域石漠化治理模式的思维。石漠化治理模式案例库中存放的大量案例，能使决策者得到石漠化治理各方面的启发，从而创造出小流域尺度石漠化治理模式的新方法。

小流域尺度的石漠化治理涉及的部门很多，各部门的侧重点不同，要求软件有较宽的应用范围，以满足不同部门的管理要求；因此软件要兼顾全局，以配合各部门协调工作。就软件本身来讲，一定要实用，具有良好地可操作性和解决问题的能力，也要随着计算机硬件水平的不断更新和运行平台的进步不断升级，才能持续发挥其应有的价值。

因此，系统设计必须遵循如下的原则：

(1)全局性和整体性原则。广西石漠化治理模式案例库管理系统的设计以小流域为尺度，涉及的部门很多，因此要充分考虑各部门的需求，在把握全局的基础上，实现全省石漠化信息资源的共享，真正地发挥其在石漠化治理模中的决策作用，从而进一步提高石漠化治理的效率、质量和水平。

(2)实用性和可操作性原则。系统一定要具有实用性和可操作性，便于用户容易掌握和使用软件。人机交互界面要尽量将操作简单与功能强大取得协调统一。否则，受众群体就将变得狭窄且有一定的局限。

(3)可维护性和扩展性原则。系统应该具有良好的可扩展性，能够随着硬件及平台的更新而升级，数据尽量遵循国家、地方和行业的有关标准与规范，便于对接和维护；功能上能够实现扩展及更新，使数据库能够不断更新，长期运行，具有一定的生命力。

(4)现势性和地方性原则。案例库的设计必须具有现势性，以便合理地处理当前数据以符合实际情况，从而具有良好的针对性。案例的数据、内容和治理措施的选取和集成都必须切实体现地方的特点以满足实际需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种石漠化治理模式案例库管理系统及方法，旨在解决现有的小流域尺度的石漠化治理存在的系统无法统一，应用范围较小，可操作性和实用性较差的问题。

本发明是这样实现的，一种石漠化治理模式案例库管理系统，该石漠化治理模式案例库管理系统采用业界标准的基于客户机和服务器的三层体系结构；

包括：表现层、业务逻辑层、数据访问层；

表现层，用于负责与用户间的交互，实现对石漠化治理的决策支持作用根据需要；

业务逻辑层，与表现层连接，用于完成案例推理流程完成推理的过程；

数据访问层，与业务逻辑层连接，用于说明治理模式案例库各种数据的来源，包括各类数据在案例库中的存储内容，组织方式和存储机制。

进一步，表现层还包括：数据输入模块、数据输出模块、数据分析模块、案例推理模块；

数据输入模块，用于输入目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件、社会经济指标；

数据输出模块，用于输出目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件、社会经济指标；

数据分析模块，用于对目标案例的石漠化程度、立地条件、社会经济指标进行分析；

案例推理模块，用于对目标案例进行推理。

进一步，输入目标案例的条件描述包括：石漠化程度、立地条件、社会经济指标，表示层会对决策结果进行相应的显示。

进一步，业务逻辑层在案例推理业务流模块中包括案例检索、案例评估、案例调整以及案例学习，在表示层输入案例描述。

进一步，数据包括描述治理模式的立地条件、石漠化程度指标、治理措施以及图片库、案例空间数据库专题数据库。

进一步，数据访问层还包括：数据库管理模块、基础地理数据库、案例库、治理模式库、影响因素库、研究理论库、案例空间库；

案例库还包括：案例入库模块、案例管理模块、案例分析模块，案例推理模块四个功能模块；

案例入库模块，用于实现治理模式入库，影响因素入库和效益分析入库；

案例管理模块，用于实现案例查询，空间关联，要素关联和治理模式与理论关联；

案例分析模块，用于实现统计分析，报表分析，对比分析和成果分析；

案例推理模块，用于实现案子里推理，成果模拟，方案维护和实施。

本发明的另一目的在于提供一种石漠化治理模式案例库管理的方法，该石漠化治理模式案例库管理系统的方法包括以下步骤：

步骤一，收集小流域石漠化治理模式的案例，将现有小流域成功石漠化治理模式的基本情况存入案例库，作为推理的案例基础；

步骤二，在进行治理时，用户输入待检索案例的基本信息情况，如岩石裸露率、土被覆盖度、植被覆盖率、岩性、坡度、平均土厚、人均耕地、粮食单产，通过基本信息的描述初步确定案例的检索范围；

步骤三，根据用户输入的指标数据进行检索，计算相似度，然后选取相似度最高的案例进行匹配，用户对该结果满意，则将结果输出，不满意，则进行案例调整，最后应用到目标案例的决策中。

本发明提供的石漠化治理模式案例库管理系统及方法，根据实际需要，为了满足治理模式数据科学获取以及添加、修改、删除、决策的需要，采用了业界标准的基于客户机和服务器的三层体系结构，即数据访问层、业务逻辑层和表示层；以计算机为媒介，以治理模式专家数据库为基础，以CBR技术为核心，建立一个可以提供小流域尺度的石漠化程度诊断，并给出类似条件下石漠化治理模式的技术平台；本发明保存以小流域为尺度的石漠化治理模式的经验，为保证对小流域尺度的石漠化治理举措更合理、更有效，参考立地条件、石漠化程度，社会经济状况等条件与其相似的小流域治理模式的经验是十分必要的；决策利用CBR技术将成功石漠化治理模式的经验和知识保存在计算机中，然后通过相似性检索实现对目标小流域治理对策的有效制定；启发了对小流域石漠化治理模式的思维，石漠化治理模式案例库中存放的大量案例，能使决策者得到石漠化治理各方面的启发，从而创造出小流域尺度石漠化治理模式的新方法。

附图说明

图1是本发明实施例提供的石漠化治理模式案例库管理系统结构示意图；

图2是本发明实施例提供的石漠化治理模式案例库管理的方法流程图；

图中：1、表现层；2、业务逻辑层；3、数据访问层。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

本发明实施例的石漠化治理模式案例库管理系统采用了业界标准的基于客户机和服务器(C/S)的三层体系结构。

如图1所示，本发明实施例的石漠化治理模式案例库管理系统主要包括：表现层1、业务逻辑层2、数据访问层3；

表现层1，用于负责与用户间的交互，实现对石漠化治理的决策支持作用根据需要；

业务逻辑层2，与表现层1连接，用于完成案例推理流程完成推理的过程；

数据访问层3，与业务逻辑层2连接，用于说明治理模式案例库各种数据的来源，包括各类数据在案例库中的存储内容，组织方式和存储机制。表现层1还包括：数据输入模块、数据输出模块、数据分析模块、案例推理模块；

数据输入模块，用于输入目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件(土厚，降水、坡度等)、社会经济指标等；

数据输出模块，用于输出目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件(土厚，降水、坡度等)、社会经济指标等；

数据分析模块，用于对目标案例的石漠化程度、立地条件(土厚，降水、坡度等)、社会经济指标等进行分析；

案例推理模块，用于对目标案例进行推理。

输入目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件(土厚，降水、坡度等)、社会经济指标等，表示层会对决策结果进行相应的显示。

业务逻辑层2，用于主要由“核心组件库”构成，在案例推理业务流模块中包括案例检索、案例评估、案例调整以及案例学习，在表示层输入案例描述。

数据访问层3，数据主要包括描述治理模式的立地条件、石漠化程度指标、治理措施以及一些图片库、案例空间数据库等专题数据库。

数据访问层3还包括：数据库管理模块、基础地理数据库、案例库、治理模式库、影响因素库、研究理论库、案例空间库；

案例库还包括：案例入库模块、案例管理模块、案例分析模块，案例推理模块四个功能模块；

案例入库模块，用于实现治理模式入库，影响因素入库和效益分析入库；

案例管理模块，用于实现案例查询，空间关联，要素关联和治理模式与理论关联；

案例分析模块，用于实现统计分析，报表分析，对比分析和成果分析；

案例推理模块，用于实现案子里推理，成果模拟，方案维护和实施。

如图2所示，本发明实施例的石漠化治理模式案例库管理的方法包括以下步骤：

步骤一，广泛收集大量广西乃至西南有关小流域石漠化治理模式的案例，将现有小流域成功石漠化治理模式的基本情况存入案例库，作为将来推理的案例基础；

步骤二，在进行治理时，根据系统要求，用户输入待检索案例的基本信息情况，如石漠化程度指针数据(如岩石裸露率、土被覆盖度、植被覆盖率等)、立地条件(岩性、坡度、平均土厚等)、社会条件(人均耕地、粮食单产等)，通过这些基本信息的描述初步确定案例的检索范围；

步骤三，系统根据用户输入的指标数据进行检索，计算相似度，然后选取相似度最高的案例进行匹配，若用户对该结果满意，则将结果输出，若不满意，则进行案例调整，最后应用到目标案例的决策中。

本发明的具体实施例：

案例检索是CBR系统运行的核心，能否快速准确地从案例库中检索出合适案例是系统的效率的反映。案例的检索是在相似度的基础上进行的，检索相似的案例首先要确定“什么是相似”以及“怎样才能相似”的计算方法，因此相似度的度量非常重要。案例相似度可由如下公式定义：

假如满足下列条件，则Ea上的关系S被称为相似关系。

(1)aSa

(2)如果aSb，那么bSa

(3)如果aSb，bSc那么aSc

其中条件(1)、(2)和(3)分别为自反定律、对称定律和传递定律。如果aSb，则认为a和b是相似的。

依据相似度算法级别的不同，讨论两个案例的相似度问题，可从两个方面进行：局部相似度，即案例相应属性的相似度，它的计算依赖于属性的类型和属性值的取值范围；全局相似度，即由各单一属性值的相似加权处理而得到的综合相似度。相似度一般可用K最近邻法(KNN，K-Nearest Neighbor approach)进行计算。在该方法中，案例的每一个属性均被计算或指定一个权值。检索时，根据权值，求得待求解案例与案例库中已有案例的各个属性匹配程度的加权和来挑选最佳案例。该方法相对简单实用，尤其适用于案例库中案例较少以及检索目标未能很好定义的情况，如果可以找到一组能够普遍适用的属性权值，则该检索策略为最佳方法。结合目前石漠化成功案例相对偏少的情况，本案例库构建采用此种计算方法，其计算过程如下：

$\mathrm{sim}(C_j,D_j)=\mathrm{Sim}(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}f(C_j,D_j)\×t_j)---(6-1)$

式中，C_j为待检索案例；D_j表示案例库中的源案例；n为描述案例所需要的属性的数量；j表示第j个属性；t表示第j项属性的权重；f则为待检索案例与源案例在第j项属性上的相似函数。

通过计算目标案例与案例库中的每一个案例的相似度，对相似度结果进行 排序，相似度最高的一个案例D_j输出，作为目标案例C_f的解决方法。案例检索时，其计算步骤为：从案例库中任意去一行记录为C_j，用户待查证的数据记录为：D_j，案例库中的任意记录的属性个数为：m，那么令W(i，k)为C_j记录中第k个属性的权重(mε[0，1])，V(j，k)为D_j中第k个属性的权重，E(k)为案例库中第k个属性的均值，DataC(i，k)为C_j在第k个属性下的实际数值，DataD(j，k)为用户待查的数据记录在第k个属性下的实际数值，那么，首先启用模型6-2，得到C_j与D_j在第k个属性上的局部相似度；然后利用公式6-3得到C_j和D_j之间的综合相似度：

$p(i,j,k)=e^{\frac{-1\·|\mathrm{DataC}(i,k)-\mathrm{DataD}(i,k)|}{E\left(k\right)}}---(6-2)$

$\mathrm{sim}(c\left(i\right)D\left(i\right)=\frac{(\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}w(i,k)\·v(i,k)\·P(i,j,k))}{\sqrt{\left(\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}W{(i,k)}^2\right)\left(\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}V{(j,k)}^2\right)}}---(6-3)$

最后对库中所有记录进行扫描，得到全局相似度SIM(n)，并对SIM(n)进行排序处理，输出相似度结果。

在一个CBR系统中，案例匹配可以通过事先设定一个相似度阈值进行案例检索，当相似度大于阈值时，案例被抽取出来，然后进行相应的评价后决定选择哪个案例作为最佳匹配案例。匹配算法可由以下四部分组成。图中，权重计算模块可以确定当前策略环境下属性的相对权重；相似度计算模块不考虑权重，案例与分类之间相似程度的量化计算；距离计算模块在考虑权重后，新案例与现存各类之间相似度的计算。通过相似度和权重计算，可以将检索到的石漠化治理模式案例较好地进行匹配。

喀斯特石漠化治理模式案例库案例检索的设计思路及工作过程可分为四步：用户根据系统的界面提示输入的目标案例的基本信息，确定其检索范围；根据对范围中的数据和需输入的数据进行预处理，确定数值区间为[0，1]之间；运用相似度计算进行案例匹配；完成检索，系统给出待求解问题相匹配的案例 信息。

1)案例的调整： 

案例调整主要是指对从案例库中检索到的对解决当前的问题最有指导作用的案例的改写、修补及复用的过程。因为不管经验多么丰富，或者案例多么详细，有时检索到的案例未必会与新情况完全符合，所以要对检索到的案例做必要的调整。一般案例调整的模式主要有两种：结构调整，即针对新的情况直接应用公式或规则调整所存储案例的结论；诱导调整，复用得出以前案例结果的公式或规则，但需另外存储如何得出案例结论的步骤和知识，以便改写时应用。案例调整的方法主要有：转换法、替换法、派生重演法等。

(1)转换法。转换法又包括常识转换法和模型制导修补法两种，常识转换法通过使用简洁的常识性启发式从旧解中替换、删除或增加某些组成部分；而模型制导修补法通过因果模型来指导如何转换。转换法调整案例在模型不能获得的领域，是非常适用的。

(2)替换法。通过替换旧解中的相关值而形成新解，具体又可分为2种：重新例化，即简单地用新的个体替换旧解中的个体。例如，根据炸鸡柳来设计炸牛柳的案例时，就可以简单地把案例中的鸡柳替换为牛柳。参数调整，参数调整和具体的输入与输出参数间的关系模型有关，是用于处理数值参数的启发式方法。

(3)派生重演法。该方法关心的是解是如何求出来的，通过使用过去推导出旧解的方法来推导出新解。基于调整算子的转换式调整模型可以很好的理解该方法对案例的调整原理。该模型涉及案例描述的三个基本要点，即案例表示中的“问题”、“求解方案”和“质量或结果”。

W：问题空间(May be infinite)

S：求解方案空间(May be infinite)

Q：求解方案S对于问题空间P的质量函数，W×S→R(R为实数集)。如Q(w，s)＝q，q表示求解方案S对于问题W的质量值，其中s∈S，w∈W，q∈R。 模型中的案例表示为三元组的形式(w，s，q)∈W×S×R。给定C＝P×S×R表示所有案例的空间，则一个案例库(案例的有限集)模型中案例调整以调整算子的形式出现，一个调整算子是一个局部函数a：C→C。它把一个案例转换成一个后继案例。

2)案例的学习 

案例学习是扩充和更新案例库的一种手段，通过案例学习对案例库中的信息不断进行综合分析，整合相似性大的案例为一个案例，以达到减轻数据库的冗余。随着数据库中新案例的不断加入，案例推理系统解决问题的能力不断得到增强。对于何种案例才有保存下来的价值，要通过案例学习来确定，常用的技术为预先设定某一阈值，若选取案例的相似度大于该阈值，则认为新案例没有提供新的信息，不需保存，否则认为它对今后的推理可以提供一些帮助而保存下来。其判断方法如下：

设案例库U＝(A₁，…A_x，…X_n)，x∈(1，n)，A_x为某源案例，目标案例B与A_x的相似度为ε_x∈[0，1]，η为预先设定的的一个阈值，案例的学习则有以下几种情况进行处理：

(1)x∈[1，n]，目标案例与案例库中的所有案例都不匹配，将目标案例添加到案例库。

(2)x∈[1，n]，目标案例与案例库中的源案例完全匹配，则不将目标案例加入到案例库。

(3)x∈[1，n]，目标案例与案例库中的源案例相似度小于所设定的阈值，将目标案例添加到案例库。

(4)x∈[1，n]，把具有max(ε_x)的源案例的解决方案改写为新案例的解决方案。

数据入库标准与方法

图件数据入库的基本工作程序是：将收集到的纸质图件进行扫描等数字化处理，然后将图件矢量化，配合部分元数据一同入库。文本数据入库的程序为 将采集到的数据进行内业处理，使之符合行业规范，使之入库，其流程如图2所示。

空间数据库的建立

(1)基础地理信息数据：将收集到的纸质地图(如广西地形图)、等经过扫描、校正(建立统一地图投影)、拼接，然后数字化，导入已有数字地图(如中国政区图；广西地貌类型图等)，建立矢量图层基础数据库。

(2)专题信息数据：地面高程、水分盈余、年均温、岩性组合、土壤类型、坡度、人口密度、年均降水量(暴雨中心)等矢量数据作为空间空间专题信息数据入库。

(3)文本信息数据：建立文本信息数据对石漠化治理模式进行辅助描述，支持MHT、HTM、TXT、PDF等格式的本信息，相关数据说明见表1。

表1空间数据库入库说明

属性数据库的建立

(1)治理模式案例信息表

首先依据案例表示方法对石漠化治理模式案例进行案例描述，抽取大量离散案例的共同特征对案例进行典型描述，如表2所示。

表2石漠化治理模式案例基本信息表

(2)石漠化基本信息表

石漠化基本信息表主要包括：小流域的石漠化程度、面积、植被覆盖率、基岩裸露率和备注等信息，其中石漠化程度主要分为轻度、中度、重度三个类型。如表3所示。

表3石漠化基本信息表

(3)石漠化影响因素表

石漠化影响因素表反映的是影响小流域石漠化治理系统演变的相关因子，主要包括小流域所在的人口密度、土壤类型、地貌类型、岩性组合、坡度、高程、年均温、年均降水量(降雨强度)、植被指数等如表4所示。

表4石漠化影响因素表

(4)治理措施表 

治理措施表录入了不同石漠化治理模式所采用的治理技术，包括该治理措施所取得的治理效益，如表5所示。

表5石漠化治理措施表

本发明实施例的操作方法：广西石漠化治理模式管理系统的主界面，通过系统初始化可进入操作主界面，在主界面中，用户可以选择案例入库、案例管理、案例分析、决策支持等相关的功能模块进行操作；用户选择案例入库模块，用户可以在此窗口中进行案例入库的相关操作，通过输入案例的编号，区域位置、坡度、植被覆盖率、岩石裸露率、平均土厚等相关信息，将完整的案例描述作为存储案例输入石漠化治理模式案例库。若用户对添加的案例不太满意，可对案例进行调整修改或者删除操作；用户选择案例推理模块，用户可以在此窗口中进行案例推理的相关操作。在此模块下，用户点击案例推理，输入目标案例的相关检索指标，点击开始推理按钮，进行推理。

点击案例推理按钮进入下一步菜单后，系统调用预设的案例推理模型，到案例库中检索相似的代表案例，计算案例各指标的相似度，并加权处理后，计算案例的总体相似度，若有相似的代表案例，则按照相似度大小排序输出推理结果，根据案例相似度，点击察看该案例，如果对结果满意，则完成一次成功 的推理，如果不满意，则可对此案例进行调整，并重新保存此过程。若是一开始就检测不到相似案例，则返回推理结果，报告失败，可对案例检索条件进行相应调整，再次检索。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种石漠化治理模式案例库管理系统，其特征在于，该石漠化治理模式案例库管理系统采用业界标准的基于客户机和服务器的三层体系结构；

包括：表现层、业务逻辑层、数据访问层；

表现层，用于负责与用户间的交互，实现对石漠化治理的决策支持作用根据需要；

业务逻辑层，与表现层连接，用于完成案例推理流程完成推理的过程；

数据访问层，与业务逻辑层连接，用于说明治理模式案例库各种数据的来源，包括各类数据在案例库中的存储内容，组织方式和存储机制。

2.如权利要求1所述的石漠化治理模式案例库管理系统，其特征在于，表现层还包括：数据输入模块、数据输出模块、数据分析模块、案例推理模块；

数据输入模块，用于输入目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件、社会经济指标；

数据输出模块，用于输出目标案例的条件描述：石漠化程度、立地条件、社会经济指标；

数据分析模块，用于对目标案例的石漠化程度、立地条件、社会经济指标进行分析；

案例推理模块，用于对目标案例进行推理。

3.如权利要求2所述的石漠化治理模式案例库管理系统，其特征在于，输入目标案例的条件描述包括：石漠化程度、立地条件、社会经济指标，表示层会对决策结果进行相应的显示。

4.如权利要求1所述的石漠化治理模式案例库管理系统，其特征在于，业务逻辑层在案例推理业务流模块中包括案例检索、案例评估、案例调整以及案例学习，在表示层输入案例描述。

5.如权利要求1所述的石漠化治理模式案例库管理系统，其特征在于，数据包括描述治理模式的立地条件、石漠化程度指标、治理措施以及图片库、案例空间数据库专题数据库。

6.如权利要求1所述的石漠化治理模式案例库管理系统，其特征在于，数据访问层还包括：数据库管理模块、基础地理数据库、案例库、治理模式库、影响因素库、研究理论库、案例空间库；

案例库还包括：案例入库模块、案例管理模块、案例分析模块，案例推理模块四个功能模块；

案例入库模块，用于实现治理模式入库，影响因素入库和效益分析入库；

案例管理模块，用于实现案例查询，空间关联，要素关联和治理模式与理论关联；

案例分析模块，用于实现统计分析，报表分析，对比分析和成果分析；

案例推理模块，用于实现案子里推理，成果模拟，方案维护和实施。

7.一种石漠化治理模式案例库管理的方法，其特征在于，该石漠化治理模式案例库管理系统的方法包括以下步骤：

步骤一，收集小流域石漠化治理模式的案例，将现有小流域成功石漠化治理模式的基本情况存入案例库，作为推理的案例基础；

步骤二，在进行治理时，用户输入待检索案例的基本信息情况，如岩石裸露率、土被覆盖度、植被覆盖率、岩性、坡度、平均土厚、人均耕地、粮食单产，通过基本信息的描述初步确定案例的检索范围；

步骤三，根据用户输入的指标数据进行检索，计算相似度，然后选取相似度最高的案例进行匹配，用户对该结果满意，则将结果输出，不满意，则进行案例调整，最后应用到目标案例的决策中。