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基于3S技术与RBF神经网络的土地利用演变及预测 被引量:1

Evolvement and forecast of urban land use based on 3S technique and RBF neural network
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摘要 随着GPS、RS和GIS(3S)技术集成应用的迅速发展,土地利用调查数据采集及分析的效率、完整性和准确性得到了极大的提高.结合南京市多年的TM影像数据,利用ERDAS、ARCGIS等专业软件对影像数据进行土地类型信息的获取和空间分析,并建立RBF神经网络模型,对未来土地利用变化进行了预测分析. With the development of GPS, RS and GIS, the efficiency, integrality and veracity of the data acquired and analyzed for land use is greatly enhanced. Based on ERDAS and ARCGIS softwares, the collection and the spatial analysis of land use were conducted with the land cover information from Landsat TM image in Nanjing city.Then the land use structure change can be forecast by the RBF neural network model developed.
出处 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第3期61-65,共5页 Journal of Nanjing Tech University(Natural Science Edition)
基金 江苏省测绘局科研基金资助项目
关键词 3S RBF神经网络 影像数据 土地利用 预测 3S RBF neural network imagery data land use forecast
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参考文献4

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