基于神经网络的土地荒漠化信息提取方法研究

• 作者: 乔平林 张继贤 林宗坚
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 荒漠化土地 NDVI 人工神经网络 BP模型 TM影像
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 3324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-1595.2004.01.011

摘要

土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果.区域荒漠化信息的提取技术研究是荒漠化研究进一步深入的关键,根据土地荒漠化的遥感探测机理,应用神经网络技术,利用了TM卫星遥感数据中的可见光、热红外和植被指数(NDVI)数据,建立了相应的BP神经网络的土地荒漠化信息的自动提取模型.实验应用表明,基于人工神经网络方法提取土地荒漠化发生的地点和范围等信息,其精度可达到84%.因此,应用人工神经网络方法提取土地荒漠化信息是切实可行的,并具有可推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继贤		229	4694	38.0	55.0
2	林宗坚		187	5409	39.0	65.0
3	乔平林		19	333	10.0	18.0