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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.
基于3S技术与RBF神经网络的土地利用演变及预测
【摘 要】
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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.
【机 构】
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南京工业大学土木工程学院,南京市城市规划编制研制中心,南京市国土资源信息中心
【出 处】
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南京工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年03期
【基金项目】
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基金项目：江苏省测绘局科研基金资助项目.
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