基于人工神经网络的生态环境质量遥感评价

• 作者: 史舟 李洪义 沙晋明 程街亮
• 来源期刊: 应用生态学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 生态环境质量 生态环境背景值 BP神经网络 遥感
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 页码范围: 1475-1480
• 页数: 6页
• 分类号: TP79|X171.1
• 字数: 5252字
• 语种: 中文

摘要

利用ETM遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度,MODIS地表温度产品提取的热度指数、气象指数及其它地学辅助信息作为神经网络的输入,野外调查标准兴趣区的遥感本底值评分值作为网络输出,建立一个3层结构的BP神经网络生态环境遥感本底值预测模型.利用MATLAB软件对网络进行训练和研究区生态环境遥感本底值的预测输出,并将预测结果按照生态环境遥感本底值分级评分标准进行等级划分.结果表明,总体分类精度达87.8%.利用神经网络方法对生态环境遥感本底值进行预测是可行的.采用先预测再分级的方法不仅能很好地评价区域生态环境质量,而且能够和区域生态环境类型紧密的结合起来.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史舟	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	86	2222	26.0	44.0
2	李洪义	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	16	379	12.0	16.0
3	沙晋明	福建师范大学地理科学学院	77	881	16.0	26.0
4	程街亮	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	11	334	9.0	11.0