论文摘要
栅格DEM微地形分类是数字地形精细化应用的基础,基于规则化知识的栅格DEM微地形分类方法存在自动化程度低、分类残缺等问题。本文利用BP神经网络的优势构建了栅格DEM微地形分类的人工智能方法与实现途径。以山体部位分类为微地形分类典型样例进行试验验证与分析,试验结果表明,栅格DEM微地形分类的BP神经网络法较已有的地形因子叠加分析方法存在明显优势,不仅在流程上可避免烦琐的数据叠加分析过程,而且分类结果的完整性和错分率都得到有效改善;在山体部位分出的6种微地形中,冲积地对该方法适应性最强,准确率为100%,背坡的适应性最弱准确率为89.23%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周访滨,邹联华,张晓炯,孟凡一
关键词: 栅格,地形分类,神经网络,山体部位
来源: 测绘通报 2019年10期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用
单位: 长沙理工大学交通运输工程学院,长沙理工大学特殊环境道路工程湖南省重点实验室
基金: 国家自然科学基金面上项目(41671446),长沙理工大学特殊环境道路工程湖南省重点实验室开放基金(kfj140502)
分类号: P208
DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0327
页码: 101-104+132
总页数: 5
文件大小: 1008K
下载量: 137
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