造價(jià)通
更新時(shí)間:2025.01.04
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)村土地利用分類(lèi)中的應(yīng)用

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為克服傳統(tǒng)方法在土地利用分類(lèi)中的不足,提出了以Google Earth公開(kāi)遙感圖像為樣本,在采用灰度共生矩陣方法提取圖像紋理特征和利用主成分分析法進(jìn)行特征優(yōu)選的基礎(chǔ)上,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)的遙感圖像土地利用分類(lèi)模型。以Matlab工具為平臺(tái)對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:該分類(lèi)模型分類(lèi)總體精度達(dá)到88.00%,Kappa系數(shù)達(dá)到0.814 5,優(yōu)于傳統(tǒng)的最大似然分類(lèi)方法,對(duì)農(nóng)村資源規(guī)劃與環(huán)境調(diào)查有較大幫助。

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的分水鎮(zhèn)農(nóng)村土地利用效率評(píng)價(jià)

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研究目的:運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析建立農(nóng)村土地利用效率評(píng)價(jià)模型。研究方法:分別從\"技術(shù)效率\"、\"純技術(shù)效率\"、\"規(guī)模效率\"等方面進(jìn)行評(píng)價(jià),并進(jìn)一步分析分水鎮(zhèn)各行政村的投入過(guò)剩與產(chǎn)出不足。研究結(jié)果:杭州市分水鎮(zhèn)的農(nóng)村土地利用效率總體良好,空間上表現(xiàn)為東南高西北低,非DEA有效的行政村在投入方面表現(xiàn)較好,但是產(chǎn)出部分明顯不足,空間上表現(xiàn)為環(huán)繞中心鎮(zhèn)區(qū)分布。研究結(jié)論:DEA模型能夠突破主觀因素的限制,有效地評(píng)價(jià)農(nóng)村土地利用效率。

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