【摘 要】
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针对土地生态敏感性评价工作中,传统的分区评价方法多依赖于专家经验、主观性强且区域适用性差而导致评价结果差异性的问题,该文提出一种结合变异系数(CV)和自组织映射神经网络(SOM)相耦合的客观加权聚类评价方法。以长江经济带中游城市黄冈市为研究区,以土地生态敏感性为研究目标,从遥感、地形和土壤等多源数据中提取因子建立"目标-准则-指标"三层评价指标体系,构建CV-SOM耦合模型进行实验开展评价研究。研
【机 构】
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中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,武汉 430074;中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,武汉 430074;河南省自然资源科技创新中心(信息感知技术应用研究),河南信阳 46400
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针对土地生态敏感性评价工作中,传统的分区评价方法多依赖于专家经验、主观性强且区域适用性差而导致评价结果差异性的问题,该文提出一种结合变异系数(CV)和自组织映射神经网络(SOM)相耦合的客观加权聚类评价方法。以长江经济带中游城市黄冈市为研究区,以土地生态敏感性为研究目标,从遥感、地形和土壤等多源数据中提取因子建立"目标-准则-指标"三层评价指标体系,构建CV-SOM耦合模型进行实验开展评价研究。研究结果表明,相较于传统的综合指数评价方法,CV-SOM模型的评价结果呈现出了更好的空间分区特性和区域连续
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