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基于神经网络的区域生态环境分类方法研究

An Artificially Neural Network Method for Regionally Ecological Classification

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【作者】 乔平林张继贤卢秀山高武俊张运生

【Author】 QIAO Ping-lin~(1,2),ZHANG Ji-xian~2,LU Xiu-shan~1,GAO Wu-jun~2,ZHANG Yun-sheng~2 (1.College of Geoscience, Shandong University of Science and Technology,Tai’an 271019; 2.Chinese Academy of Surveying & Mapping,Beijing 100039,China)

【机构】 山东科技大学地球信息科学学院中国测绘科学研究院中国测绘科学研究院 山东泰安271019中国测绘科学研究院北京100039北京100039山东泰安271019北京100039

【摘要】 如何利用智能化信息提取技术,进行区域生态环境自动分类,一直是一种前沿性研究。该文在分析研究区自然景观特征的基础上,总结了影响区域生态环境的建模要素,基于神经网络技术,并根据生态环境的遥感探测机理,利用TM卫星遥感数据中的可见光、热红外、植被指数(NDVI)以及DEM数据,建立了基于BP神经网络的区域生态环境信息自动提取模型,形成了一种新的生态环境分类方法,其分类结果与实际情况完全一致。

【Abstract】 The ecological classification is important for the environment problem study around the world today.The generation ,development and reversion of desertification are caused by the comprehensive influences from the climatic and environmental changes,and human activities.Extracting the information of ecological classification is one of the key steps in ecological classification research.In this paper, an artificially neural network(ANN) method for extracting the information of ecologically classification with TM image has been developed,which is based on the ground humidity,NDVI,and hypsography(DEM).The method has been applied to extract the information of ecological classification in the valley of Shiyang River in 2001.The results have illustrated a good performance,and it has shown great potential in this field.

【基金】 国家科技部重点项目(2001DIA1005)
  • 【文献出处】 地理与地理信息科学 ,Geography and Geo-Information Science , 编辑部邮箱 ,2004年02期
  • 【分类号】Q14
  • 【被引频次】26
  • 【下载频次】514
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