基于SOFM网络的云南省土地利用程度类型划分研究
2007-03-15分类号：F301;F224
【部门】北京大学环境学院 北京大学环境学院 北京大学环境学院 北京大学环境学院 北京100871 北京大学深圳研究生院城市人居环境科学与技术重点实验室 深圳518055 北京100871 北京大学深圳研究生院城市人居环境科学与技术重点实验室 深圳518055 北京100871 北京大学深圳研究生院城市人居环境科学与技术重点实验室 深圳518055 北京100871 北京大学深圳研究生院城市人居环境科学与技术重点实验室 深圳518055
【摘要】土地利用程度研究是开展土地整理工作和土地可持续利用研究的重要内容之一。本文尝试以人工神经网络技术作为土地利用程度类型划分工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,在分类过程中同时考虑土地利用程度现状情况和影响土地利用程度的社会经济因素,最终将云南省土地利用程度分成高土地利用程度-高人口压力-高经济压力区等六种类型,以为区域土地管理宏观调控提供科学依据。
【关键词】土地利用程度 SOFM网络 类型分区 云南省
【基金】国家自然科学基金重点项目(编号:40635028);; 国家自然科学基金项目(编号:40471002)
【所属期刊栏目】地理科学进展
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