基于神经网络的地貌类型自动划分方法研究

• 作者: 万晨 党爽 张晶晶
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 地貌划分 地形因子 平原 山地
• 年，卷（期）: 2019,（26）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 188-190
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2342字
• 语种: 中文

摘要

针对我国复杂多变的地貌形态结构特点,深入研究了基于卷积神经网络的基本地貌类型的自动划分方法.从地貌类型的成因与影响地貌类型形成的特征描述因子为基础地貌划分原则,从选定的地形因子的定量化分析和定性描述出发,确定能描述地貌形态特征的选定影响因子,将其与DEM数据一起送入卷积神经网络,学习平原与山地的形态结构特征,得到初选平原与山地特征区.再结合决策表对初选特征区进行筛选,实现对中国平原和山地等基本地貌类型的自动划分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晶晶	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	5	3	1.0	1.0
2	党爽	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	2	0	0.0	0.0
3	万晨	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	4	3	1.0	1.0