基于自组织神经网络的生态敏感性分区——以北京市房山区为例

被引：17

作者：

蔡博峰 ^{[1
]}

穆彬 ^{[2
]}

方皓 ^{[2
]}

崔艳 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所

[2] 北京市环境保护科学研究院

来源：

中国环境科学 | 2008年 / 04期

关键词：

自组织神经网络; 生态敏感性分区; 北京市房山区;

D O I：

暂无

中图分类号：

X171 [生态系统与污染生态学];

学科分类号：

摘要：

采用自组织神经网络(SOM)模型,以北京市房山区为例,对其进行生态敏感性分区.分别以土壤侵蚀、地表水环境、地下水环境和生境为生态敏感性因子,作为SOM模型的4个二维输入矩阵,通过多次迭代学习和自组织聚类,使结果在4维(4个生态因子)生态敏感性空间内最大限度地逼近房山区生态特征分布.结果表明,房山区西北部山区的敏感性最高;东部平原是地表、地下水非常丰富的地区,属中度敏感;二者之间的丘陵浅山区敏感性相对较弱.

引用

页码：375 / 379

页数：5

共 16 条

[1] 基于自组织神经网络的城市功能分区研究 [J].