基于神经网络和GeoCA的土壤侵蚀预测模拟——以庆城县水土保持世行二期贷款项目区为例

运用元胞自动机结合人工神经网络方法,以遥感和GIS技术为依托,对庆城县水土保持世行二期贷款项目区的土壤侵蚀进行了动态模拟和预测,探讨了元胞自动机模型在土壤侵蚀预测方面的重要作用。应用BP神经网络与元胞自动机相结合自动挖掘出元胞自动机模型的转换规则,不仅降低建立多种土壤侵蚀类型预测模拟的难度,而且减少了人为的主观因素,提高了准确性。预测的结果与实际土地覆被类型比较得出预测精度达到70%以上。通过对该地区未来5年土壤侵蚀变化的预测,反映出了该地区生态环境变坏的趋势,为土壤侵蚀的动态监测与水土保持规划提供了参考和决策支持。