搜索结果: 1-15 共查到“土地评价”相关记录17条 . 查询时间(0.193 秒)
中国地质大学长城学院土地评价课件 定量土地评价方法
中国地质大学长城学院 土地评价 课件 定量土地评价方法
2018/6/20
中国地质大学长城学院土地评价课件 定量土地评价方法。
中国地质大学长城学院土地评价课件 半定量土地评价方法
中国地质大学长城学院 土地评价 课件 半定量土地评价方法
2018/6/20
中国地质大学长城学院土地评价课件 半定量土地评价方法。
中国地质大学长城学院土地评价课件 定性土地评价方法
中国地质大学长城学院 土地评价 课件 定性土地评价方法
2018/6/20
中国地质大学长城学院土地评价课件 定性土地评价方法。
为了在基本农田划定中实现数量与质量并重的目标，该文以辽宁省东港市为例，借助GIS技术，从耕地的自然条件和立地条件两方面考虑，选取耕地等别、坡度、道路通达度、水利设施状况以及与相邻土地利用类型的适宜性等因素作为评价指标，建立一种以土地评价为基础的“按质定量”的基本农田划定方法。研究结果表明：东港市评价分值≥90分的耕地较少，只占耕地总面积的23.73%，且无规律地散步在整个区域内；若使其基本农田保护...
基于GIS技术的土地评价研究进展
GIS 土地评价
2009/11/23
土地评价是指在特定目的下对土地质量进行的鉴定，是将土地条件与土地利用要求匹配的过程，是土地资源调查和研究中的
一项核心工作，为后续土地资源规划、开发、利用、治理和保护奠定基础。地理信息系统（GIS）是近几十年发展起来的信息技术
，具有强大的空间数据存储与分析功能，促进了土地评价的研究与应用。本文在回顾土地评价研究历史的基础上，对GIS支持下的
土地评价研究进展进行综述，并提出今后可能的发展方...
融合监督学习与凝聚层次聚类的土地评价方法
非监督学习 变色龙算法 聚类
2009/7/1
由于专家能够对土地资源标定类别的数量是非常有限的,提出利用少量已知类别的训练样本抽取其中的关联规则作为监督信息,结合非监督方法中的变色龙算法,以互连性和相似度作为评价标准进行分类的方法。该算法充分利用监督学习分类准确率高和非监督学习无需标定学习样本的优点,只需利用少量带标签的学习样本,即可得到较高的分类准确率。通过对广东省土地资源的评价实验,表明仅随机选取300组训练样本即可得到较高的土地评价准确...
基于SFAM神经网络集成的土地评价
神经网络 SFAM
2008/11/13
SFAM (Simplified Fuzzy ARTMAP, 简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点，是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络。为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响，提高土地评价的精度，提出利用SFAM神经网络集成进行土地评价的方法。并用SFAM神经网络、SFAM神经网络集成、BP神经网络、BP神经网络集...
从神经网络中抽取土地评价模糊规则
神经网络 土地评价 模糊规则抽取 输入属性
2007/12/17
为了明确土地评价中所训练神经网络的含义，使土地评价工作者可轻松地理解、判断所得到土地评价模型的正确性和合理性，提出从神经网络中抽取土地评价模糊规则的方法。现有的大多数从神经网络中提取方法，神经网络的输入属性要么局限于连续的，要么只适应于离散的，而土地评价因子往往既包含连续的又包含离散的、标称的，该文首先提出了一种输入属性值适应于这三种类型数据的模糊神经网络建立方法，进而给出一种从建立的神经网络中抽...
近１０年来中国土地评价研究的进展
2007/8/24
近１０年来，中国土地评价更重视综合考虑自然、经济、社会因素，以及定性与定量相结合的方法。土地适宜性评价得到了更快的发展。农业土地评价较普遍地开展，但林、牧业土地评价仍为薄弱领域。城市土地评价广泛开展。旅游用地评价出现了一些新的评价思路和方法。针对土地退化、土地整理等的土地评价新应用领域不断出现。土地可持续利用评价已成为土地评价的热门研究领域之一。人工神经网络模型等新方法开始...