干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于神经网络的区域生态环境分类方法研究

Arid

	基于神经网络的区域生态环境分类方法研究
其他题名	An Artificaially Neural Netowrk Method for Regionally Ecological Classification
	乔平林 1; 张继贤 2; 卢秀山 1; 高武俊 2; 张运生 2
来源期刊	地理与地理信息科学
ISSN	1672-0504
出版年	2004
卷号	20 期号:2 页码:97-99
中文摘要	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。
英文摘要	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.
中文关键词	生态环境分类
英文关键词	ecological classification
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES
WOS研究方向	Science & Technology - Other Topics
CSCD记录号	CSCD:1635657
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/204902
作者单位	1.山东科技大学地球信息科学学院, 泰安, 山东 271019, 中国; 2.中国测绘科学研究院, 北京 100039, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	乔平林,张继贤,卢秀山,等. 基于神经网络的区域生态环境分类方法研究[J],2004,20(2):97-99.
APA	乔平林,张继贤,卢秀山,高武俊,&张运生.(2004).基于神经网络的区域生态环境分类方法研究.地理与地理信息科学,20(2),97-99.
MLA	乔平林,et al."基于神经网络的区域生态环境分类方法研究".地理与地理信息科学 20.2(2004):97-99.