基于RS的城市土地集约利用评价方法研究

作者：尹君; 谢俊奇; 王力; 张贵军; 郭庆十

来源：自然资源学报, 2007, (05): 775-782+855.

• 城市土地
• 集约利用
• 遥感
• 人工神经网络
• 石家庄 urban land
• intensive use
• remote sensing
• artificial neural network
• Shijiazhuang

论文建立了以遥感数据为主要数据源的城市土地集约利用评价指标体系,对城市土地利用遥感影像(IKONOS)特征进行分析,介绍评价指标遥感信息解译方法。在以遥感为主结合调查获取所有指标信息的基础上,应用综合评价和人工神经网络(ANN)模型对城市土地集约利用进行评价,通过评价结果比较,发现人工神经网络模型能够反映自变量和因变量之间的复杂非线性关系,是一种可行的评价方法。因此,论文构建基于遥感和人工神经网络(ANN)作为城市土地集约利用评价的方法体系,并应用其对石家庄市土地集约利用水平进行了评价。实践证明,这种体系构建评价方法更具时效性,实用性更强,工作更快捷、方便,评价结果更为客观。

• 单位
  资源与环境信息系统国家重点实验室; 中国科学院遥感应用研究所; 河北农业大学; 中国土地勘测规划院; 中国科学院地理科学与资源研究所