天然林保护的神经网络分级规划

总结了用神经网络进行天然林保护规划的实施步骤,阐述了规划举例、小斑标识归一、小斑标识还原、倾斜因子等概念.应用Arc/Info地理信息系统对帽儿山国家森林公园的树种组成多样性、树种稀有性、受干扰性、沟系保护特性和分类经营等因子进行了描述,并分析了天然林保护分级与这些因子之间的关系,并将这些因子作为神经网络的输入,经过人为确定训练样本,最终建立了规划神经网络.用研究区内的全部小斑检验了网络的泛化性能,结果较为满意.规划结果表明,神经网络兼顾了分类经营规划的成果,并保护了各种森林群落类型,对生态环境保护有所体现;网络中激励函数没有严重饱和,体现了倾斜因子对神经网络优化的引导作用.