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《昆明理工大学》 2007年
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土地适宜性评价神经网络模型的研究与应用

潘邦龙  
【摘要】: 近年来,随着经济的快速增长,人口的膨胀,城市化进程的加速,尤其是城乡建成区面积的扩展,人口与土地、环境保护与经济增长之间的矛盾十分尖锐,土地利用规划编制的背景和形势己发生了改变。为了缓解人地矛盾,国家启动了新一轮的土地利用总体规划修编工作,为此土地适宜性评价工作提上日程。科学地开展土地适宜性评价,是土地开发和合理利用战略研究的重要依据,是协调土地开发利用与土地保护关系,实现土地资源合理、可持续利用的基本手段。 本文以土地适宜性评价理论和BP神经网络原理为依据,着重设计出具有一定通用性的土地适宜性评价神经网络模型,提出了适用于建设用地适宜性评价的指标体系与评价标准,探索出一种适用于建设用地评价的定量化方法,实现了土地适宜性评价的系统化、自动化、定量化,提高了评价结果的准确性和工作效率,给土地利用总体规划修编的深入分析提供可靠的依据,提高了方案决策的说服力和土地规划工作的客观性、科学性。 论文以珠海市横琴岛土地利用规划为背景,着重研究了BP神经网络模型在土地适宜性评价中应用的可行性、网络模型结构、学习算法和模型改进措施等,提出了利用Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络评价模型对横琴岛进行建设用地适宜性评价,建立了横琴岛建设用地适宜性评价的指标体系与评价标准,并利用VC++6.0编程语言开发设计出了土地适宜性评价神经网络模型。通过使用ArcGIS 9.0软件,对横琴岛土地利用现状图、地质地貌图和交通现状图等数据进行数据处理和空间分析,包括栅格DEM、数据转换、图层拼接、叠加分析、缓冲区分析、评价单元分值的计算以及坡度、高程和交通区位等评价因子及属性值的计算等,实现了从评价对象选择、评价单元确定、评价因子选择、评价因子量化分级标准确定、BP神经网络模型评价到评价结果输出的自动化过程,划分出了建设用地的高度适宜、较适宜、中等适宜和不适宜级的空间域,完成了横琴岛建设用地适宜性评价,为土地规划与管理提供了科学依据。 目前,对适用于建设用地适宜性评价的理论和方法所开展的研究比较少,本文对此进行了以下尝试:①构建了土地适宜性神经网络模型;②将LM算法应用于土地适宜性评价中;③确立了建设用地的指标体系与评价标准。研究结果证明,将土地适宜性评价与神经网络有机结合起来,构建土地适宜性评价神经网络模型具有一定的可行性,值得我们去进一步研究。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:P208

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