厦门市景观格局的BP人工神经网络模型

在地理信息系统的辅助下采用人工神经网络技术,建立厦门市景观格局分析的模型,选取高程、坡度、距公路远近、居民点及工矿用地面积作为输入变量,以斑块密度、平均斑块分维数、聚集度指数、Shannon多样性指数作为输出变量,选取具有代表性均匀分布的34个样本作为训练样本,对另外6个样本进行仿真。结果表明:仿真的6个输出结果与6个样本的实际景观格局指数误差较小,最大误差仅为0.28970%。神经网络模型是定量分析景观格局指数的方法之一,可用于研究城市自然、社会因素与城市景观格局指数变化的非线性映射。在受人类活动影响较少的高海拔山区,斑块密度、平均斑块分维数和多样性指数小,聚集度指数大,一些人类活动影响程度大的平原地区的特征则与之相反。