基于地理信息识别的生态环境保护指标规划方法研究

作者：浮丹丹; 徐洋

来源：测绘与空间地理信息, 2022, 45(11): 163-166.

• GIS
• 生态环境保护
• 机器学习指标
• 超限学习机
• 仿真测试

该生态环境保护指标为基于机器学习基础指标，融合地理信息大数据的多层次加权配合线性模糊和模糊矩阵的综合非线性指标体系。其中，机器学习部分引入了复杂多列深度卷积算法，节点类型包括对数迭代回归节点、超限学习机节点、二值化节点等。仿真测试中，该算法针对环保隐患发生状态的数据特异性为99.26%,针对环保问题发生状态的数据特异性为99.79%,且该系统在仿真环境中使得隐患排查效率提升6.26倍，问题排查效率提升4.97倍。

• 单位
  北京城建勘测设计研究院