基于中分辨率遥感影像的唐山城市绿地信息提取

城市绿地信息提取和有效监测是城市规划发展和生态环境监测的有力保障。从城市规划角度出发,综合利用遥感影像的光谱、纹理和空间形态特征,建立了城市绿地信息提取的技术流程。并以唐山市生态园中心区的中分辨率遥感影像为研究对象,进行了植被归一化指数、一阶熵、矩形化指数的运算,采用基于规则的面向对象的信息提取方法提取了4种城市绿地类型,得到了较好的分类效果,为城市绿地信息提取提供了一种切实有效的研究方法。     

BP神经网络在土地集约利用评价中的应用——基于MATLAB的实现

将BP神经网络应用于城市土地集约利用评价研究中,可以排除人为设定权重的主观因素对评价结果的影响,能够准确评价土地集约利用类别,使评价结果更加客观、科学、合理。将评价等级分为集约利用、适度利用、低度利用和粗放利用,从土地利用、土地投入、土地产出三方面,选择9个评价指标构建评价指标体系,并利用MATLAB中实现的人工神经网络模型对唐山市土地进行集约利用评价。结果显示:唐山市低度利用的土地占26.4%,适度利用的土地面积占22.7%,集约利用的土地占40.6%,过度利用的土地占10.3%,土地利用强度较低,还有一定的挖掘潜力。