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基于GIS-BP神经网络的生态地质环境敏感性评价——以千山景区及周边为例 被引量:3

Sensitivity Evaluation of Eco-geological Environment Based on GIS-BP Neural Network-Taking Qianshan Scenic Zone and Its Periphery for Instance
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摘要 在对千山风景区及周边地区进行了长达半年的基于3S技术的生态地质环境调查的基础上,选取包气带岩性、坡度、地质灾害、湿度指数、植被指数、土壤层厚度、土壤质量、地下水位埋深、径流系数、采矿、旅游等11项敏感性因子,采用BP网络模型在MAPGIS平台上对千山风景区及周边地区的生态地质环境敏感性进行了评价,评价结果真实反映了研究区的生态地质环境敏感性现状的同时,显示出基于GIS平台的BP神经网络模型进行生态地质环境敏感性评价的特点和优势。 After taking 3S technology--based eeo--geological environment investigation in Qianshan scenic zone and its periphery for six months, we select eleven sensitive factors, which include vadose lithology, slope, geological disasters, humidity index, vegetation index, soil layer thickness, soil quality, water table depth, runoff coefficient, mining, tourism and so on, to evaluate the sensitivity of the study region by using BP network model on MAPGIS platform. The result not only truly reflect the present in the studied region, but also reveal the characteristics and advantages of BP neural network model based on GIS platform in evaluating the sensitivity of the eco--geological environment.
出处 《地下水》 2009年第6期126-128,共3页 Ground water
基金 辽宁省自然科学基金项目(20072012) 辽宁省冶金局科技项目(20071207)
关键词 生态地质环境敏感性 3S技术 指标体系 BP神经网络模型 Sensitivity of eco--geological environment, 3S technology, index system, BP neural network model
  • 相关文献

参考文献5

  • 1蔡博峰,穆彬,方皓,崔艳.基于自组织神经网络的生态敏感性分区--以北京市房山区为例[J].中国环境科学,2008,28(4):375-379. 被引量:18
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二级参考文献20

共引文献50

同被引文献57

引证文献3

二级引证文献7

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