基于自组织映射的北京主体功能区识别研究

• 作者: 刘建文 周玉科 梁娟珠
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: SOM 层次聚类 北京 主体功能区
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 1858字
• 语种: 中文

摘要

主体功能区的划分对于我国构建高效、协调、可持续发展的国土开发格局具有重要意义.本文利用自然环境(NDVI、坡度等)和人类社会活动(夜间灯光、POI点等)两类数据,构建了12个因子,采用Self-Organizing Map(SOM)神经网络和层次聚类法,对北京城市功能区进行分类,并结合经典功能区分类和Google Earth目视验证进行了主体功能区的划分.结果表明,由于SOM神经网络能够保持输入数据的拓扑关系及非线性的特征,基于SOM神经网络的层次聚类法具有较强的通用性及抗干扰能力,对于多源数据的城市用地分类有较大的应用潜力.同时表明,北京市主体功能区由中心城区向外呈优化开发、重点开发、限制开发的环形分布特征,各区之间呈"点-轴-面"协调发展的空间结构特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁娟珠	福州大学空间信息工程研究中心数据挖掘与信息共享教育部重点实验室	19	125	8.0	10.0
2	周玉科	中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室	44	165	6.0	12.0
3	刘建文	福州大学空间信息工程研究中心数据挖掘与信息共享教育部重点实验室	5	26	2.0	5.0