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基于SOFM网络的云南省土地利用程度类型划分研究

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.

著录项

  • 来源
    《地理科学进展》|2007年第2期|97-105|共9页
  • 作者单位

    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;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算技术、计算机技术;
  • 关键词

    土地利用程度; SOFM网络; 类型分区; 云南省;

  • 入库时间 2023-07-25 20:51:11

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