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基于SOFM的太原西山矿山修复区生态地表区划与景观特征研究
1
作者 雷泽鑫 孔令飞 +2 位作者 章诗芳 高静 赵旭强 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第4期777-786,共10页
【目的】以景观视角为切入点,针对太原西山修复区,探讨其生态地表类型的空间分布规律与景观特征,构建精细化生态地表区划方法,为区域生态保护与景观规划提供科学依据。【方法】基于高分辨率遥感影像,采用面向对象分类与多尺度分割技术... 【目的】以景观视角为切入点,针对太原西山修复区,探讨其生态地表类型的空间分布规律与景观特征,构建精细化生态地表区划方法,为区域生态保护与景观规划提供科学依据。【方法】基于高分辨率遥感影像,采用面向对象分类与多尺度分割技术生成地理对象,并利用自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map,SOFM)对其景观属性进行聚类分析。通过半变异函数和块基比值确定特征尺度,筛选关键景观格局指数作为聚类输入变量,并对聚类结果进行调整以完成生态地表区划。【结果】研究区域被划分为6类生态地表类型:平原植被丰茂地表、构筑物及附属地表、居住地表、生态修复地表、道路及附属地表和山地植被地表。其中,平原植被丰茂地表为区域生态基质,山地植被地表呈现高异质性,而生态修复地表则体现了动态过渡特征。研究结果揭示了修复区生态地表的空间异质性。SOFM结合景观格局分析,能够有效识别修复区生态地表类型及其特征,为区域生态系统的保护与精细化管理提供科学依据。为类似区域的景观生态研究提供参考。 展开更多
关键词 生态地表 矿区生态修复 sofm 景观格局
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基于SOFM与随机森林的大别山区水土保持空间管控分区 被引量：4
2
作者 常耀文 杜晨曦 +4 位作者 刘霞 郭家瑜 张春强 黎家作 姚孝友 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第20期250-258,共9页
水土保持是国家生态文明建设的重要内容,水土保持空间管控分区是水土流失区域科学治理的前提与关键。然而,目前水土保持管控区域划分研究还未形成成熟的空间划定方法,且以小流域为单元的水土保持空间管控研究较少。为探索水土保持空间... 水土保持是国家生态文明建设的重要内容,水土保持空间管控分区是水土流失区域科学治理的前提与关键。然而,目前水土保持管控区域划分研究还未形成成熟的空间划定方法,且以小流域为单元的水土保持空间管控研究较少。为探索水土保持空间管控分区的方法,落实差别化保护治理措施,该研究利用通用土壤流失方程(universal soil loss equation,USLE)计算研究区潜在土壤侵蚀模数与实际土壤侵蚀模数,并通过随机森林确定了土壤侵蚀的主要影响因子,基于小流域单元的土壤侵蚀及其影响因子利用自组织映射神经网络(self-organizing feature map,SOFM)确定了大别山区的水土保持空间管控分区。结果显示:1)大别山区的平均潜在土壤侵蚀为84 415.7 t/(km^(2)·a),平均实际土壤侵蚀为210.25 t/(km^(2)·a)。小流域的实际土壤侵蚀主要分布于0~300 t/(km^(2)·a),小流域尺度上潜在土壤侵蚀与实际土壤侵蚀空间分布格局基本一致,高值区主要分布于研究区中部与东部海拔较高的山区腹地;2)植被覆盖度、坡度分别为小流域尺度上潜在土壤侵蚀与实际土壤侵蚀的主要影响因子,植被覆盖度、坡度与土壤侵蚀呈显著正相关(P<0.01)。高植被覆盖区主要分布于林地占比较高的大别山区腹地,坡度较大的区域沿大别山山脊线自西向东分布。3)SOFM结果显示,小流域尺度上的大别山水土保持空间管控区域划分为重点预防区、一般预防区与其他区域,其中重点预防区涉及小流域710个,面积15 287.4 km^(2)。一般预防区共890个小流域,面积18 874.4 km^(2)。两个预防区面积共占研究区61.2%。各区域间的实际土壤侵蚀、潜在土壤侵蚀与坡度差异明显,可作为大别山水土保持空间管控各区域的主要划分指标。研究结果为水土保持空间管控分区提供了思路,为分区域进行水土保持空间管控提供了理论支持与决策依据。 展开更多
关键词 土壤侵蚀 大别山区 sofm 随机森林 水土保持空间管控
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基于自组织特征映射模型(SOFM)网络的中国自然资源生态安全区划 被引量：9
3
作者 邹易 蒙吉军 +3 位作者 吴英迪 魏婵娟 程浩然 马宇翔 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期171-182,共12页
自然资源生态安全是国家安全的重要组成部分,自然资源生态安全区划对保障区域可持续发展提供了重要途径。基于自然资源数据、生态环境数据和相关区划资料,从生态敏感性与生态服务重要性角度构建了自然资源生态安全评价指标体系,进而揭... 自然资源生态安全是国家安全的重要组成部分,自然资源生态安全区划对保障区域可持续发展提供了重要途径。基于自然资源数据、生态环境数据和相关区划资料,从生态敏感性与生态服务重要性角度构建了自然资源生态安全评价指标体系,进而揭示了中国自然资源生态安全的空间格局;通过建立区划的原则和指标,按照一级区主要反映自然资源空间分布格局,二级区主要揭示自然资源生态安全水平的差异,采用SOFM网络制订了中国自然资源生态安全区划方案。结果显示:(1)中国自然资源生态安全水平整体偏低,以中警与重警状态区域为主,安全和较安全状态的区域仅占24.22%,其中低安全等级区多分布于400mm等降水量线以西的干旱、半干旱区,高安全等级区则集中分布于水热资源与生物资源较为丰富的东南部地区;(2)中国自然资源生态安全区划方案包括8个一级区与27个二级区,总结归纳各大区自然资源的特征和威胁生态安全的问题,并针对二级区自然资源生态安全状况提出了对策建议。研究结果可为分区、分类推进全国自然资源可持续利用和国土空间优化提供理论支持与决策依据。 展开更多
关键词 自然资源生态安全 自组织特征映射模型(sofm)网络 区划方案
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基于遗传算法优化的SOFM神经网络生成测试数据集的方法
4
作者 张静 于琪 《电脑与信息技术》 2024年第3期23-26,67,共5页
智能算法正成为软件测试领域新兴研究方向,运用智能算法生成复杂软件的测试数据已成为一种广受推崇的方法。采用基于遗传算法的技术生成测试数据,能够生成满足测试覆盖要求的少量测试数据。然而,对于生成大量测试数据集的情况来说,该方... 智能算法正成为软件测试领域新兴研究方向,运用智能算法生成复杂软件的测试数据已成为一种广受推崇的方法。采用基于遗传算法的技术生成测试数据,能够生成满足测试覆盖要求的少量测试数据。然而,对于生成大量测试数据集的情况来说,该方法并不适用。为了能够快速生成满足测试覆盖要求的数据集,提出一种基于遗传算法优化的自组织特征映射(SOFM)神经网络生成测试数据集的方法:首先,利用遗传算法的全局搜索能力,从海量数据中筛选出少量满足测试覆盖要求的代表性数据。接着,以这些遗传算法生成的测试数据为基础,结合SOFM神经网络强大的侧向联想能力,旨在生成大量满足测试覆盖要求的测试数据集。实验结果表明,该方法有效提高了测试数据集生成的效率。 展开更多
关键词 测试数据自动生成 自动化测试 测试覆盖率 遗传算法 sofm神经网络 测试数据集
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基于SOFM神经网络的京津冀地区水源涵养功能分区 被引量：33
5
作者 刘娅 朱文博 +1 位作者 韩雅 李双成 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2015年第3期369-376,共8页
为探讨水源涵养功能空间分异在水资源分区管理方面的应用,以京津冀地区为研究区,根据水源涵养功能的5个主要影响要素——海拔、降水量、蒸散量、土壤饱和含水率、森林覆盖度,构建SOFM(self-organizing feature map,自组织特征映射)神经... 为探讨水源涵养功能空间分异在水资源分区管理方面的应用,以京津冀地区为研究区,根据水源涵养功能的5个主要影响要素——海拔、降水量、蒸散量、土壤饱和含水率、森林覆盖度,构建SOFM(self-organizing feature map,自组织特征映射)神经网络,并对该区水源涵养功能进行区域划分.结果表明:京津冀地区可划分为6个水源涵养功能区域,分别为冀西北高原-间山盆地草原水源涵养中能力区、坝上高原-冀北山地草原-森林水源涵养中低能力区、燕山-太行山中低山森林-草原水源涵养中高能力区、冀中南部平原农田水源涵养低能力区、燕山-太行山低山森林水源涵养中高能力区和冀东平原农田-草原水源涵养高能力区.方差分析结果显示,各分区之间具有显著差异,表明用SOFM神经网络对水源涵养功能进行分区效果良好.在水源涵养功能分区基础上,归纳和总结了各分区水源涵养功能影响要素的主要特征.京津冀地区作为一个统一的水资源生态环境区,其内部的水源涵养功能存在明显的区域差异,建议依据各分区水源涵养功能的强弱及其主要控制因子特征,科学制订适应当地自然环境的水资源管理方案. 展开更多
关键词 水源涵养 sofm神经网络 区域划分 京津冀地区
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基于GIS与SOFM网络的中国综合自然区划 被引量：42
6
作者 黄姣 高阳 +1 位作者 赵志强 李双成 《地理研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期1648-1659,共12页
综合自然区划一直是中国地理学界的研究核心和热点之一,已有大量的区划方案应用于指导社会生产实践或教学活动中。已有的区划工作主要是基于传统地域划分研究范式,大多采用专家经验集成方法和技术。专家经验与知识的主观性和个体差异性... 综合自然区划一直是中国地理学界的研究核心和热点之一,已有大量的区划方案应用于指导社会生产实践或教学活动中。已有的区划工作主要是基于传统地域划分研究范式,大多采用专家经验集成方法和技术。专家经验与知识的主观性和个体差异性会对区划方案的科学性和客观性产生影响。为了弥补传统区划范式的不足,丰富区划的方法与途径,本文探讨了自组织映射网络(SOFM)在综合自然区划研究中的应用。在GIS技术支持下,秉承传统区划的研究成果,采用温度带、干湿地区和自然区的三级单位系统,分别选取相应的温度指标、水分指标和地形、植被指标,构建和运行不同层次的SOFM网络,将中国陆地区域划分为8个温度带,17个干湿地区和43个自然区,并将区划方案与传统区划方案进行了对比和检验。结果表明,使用基于GIS平台的SOFM网络进行综合自然区划具有划分层次明显、区域分割清晰、客观性强等优点,是对传统区划方法的有力补充和拓展。 展开更多
关键词 综合自然区划 GIS sofm网络 中国
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基于SOFM网络的中国耕地压力综合分区 被引量：20
7
作者 孙强 王乐 蔡运龙 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期625-631,共7页
从资源禀赋和资源需求的角度,综合考虑粮食安全、建设占用、生态退耕和农业结构调整等对耕地资源的压力,建立了一套耕地资源压力评价指标体系,将归一化的指标数据经过因子分析处理后,基于SOFM人工神经网络模型进行无监督分类,以此为主... 从资源禀赋和资源需求的角度,综合考虑粮食安全、建设占用、生态退耕和农业结构调整等对耕地资源的压力,建立了一套耕地资源压力评价指标体系,将归一化的指标数据经过因子分析处理后,基于SOFM人工神经网络模型进行无监督分类,以此为主要依据进行中国耕地压力综合分区。结果表明,中国耕地利用压力在空间上总体表现为东、中、西的区域差异,在SOFM网络分类的基础上,综合考虑综合性、相对一致性、区域共轭性、行政单元完整性等区划原则将全国分成4个耕地压力地带、25个耕地压力区,从而建立起中国耕地压力综合分区体系,并用GIS显示其空间分布。 展开更多
关键词 sofm人工神经网络 因子分析 GIS 耕地 分区 中国
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青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术 被引量：30
8
作者 李双成 郑度 张镱锂 《自然资源学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2002年第6期750-756,共7页
针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中... 针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。 展开更多
关键词 生态资产 地域划分 人工神经网络 sofm网络 SCS范式 青藏高原 生态学 地理学
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基于SOFM网络的云南省土地利用程度类型划分研究 被引量：25
9
作者 叶敏婷 王仰麟 +1 位作者 彭建 吴健生 《地理科学进展》 CSCD 北大核心 2007年第2期97-105,共9页
土地利用程度研究是开展土地整理工作和土地可持续利用研究的重要内容之一。本文尝试以人工神经网络技术作为土地利用程度类型划分工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,在分类过程中同时考虑土地利用程度现状情况和影响土地利... 土地利用程度研究是开展土地整理工作和土地可持续利用研究的重要内容之一。本文尝试以人工神经网络技术作为土地利用程度类型划分工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,在分类过程中同时考虑土地利用程度现状情况和影响土地利用程度的社会经济因素,最终将云南省土地利用程度分成高土地利用程度-高人口压力-高经济压力区等六种类型,以为区域土地管理宏观调控提供科学依据。 展开更多
关键词 土地利用程度 sofm网络 类型分区 云南省
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基于SOFM神经网络模型的土地类型分区尝试——以青藏高原东部样带为例 被引量：16
10
作者 张学儒 张镱锂 +1 位作者 刘林山 张继平 《地理研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第5期839-847,共9页
基于土地类型自下而上的自然区划能够确立更加清晰的自然区划界线,是自然区划研究取得突破的关键。以青藏高原东部山区为研究区,采用神经网络模型与GIS技术,开展基于土地类型自下而上的区划研究。通过计算得到研究区地形综合指数、温暖... 基于土地类型自下而上的自然区划能够确立更加清晰的自然区划界线,是自然区划研究取得突破的关键。以青藏高原东部山区为研究区,采用神经网络模型与GIS技术,开展基于土地类型自下而上的区划研究。通过计算得到研究区地形综合指数、温暖指数、湿润指数、地被指数和水文指数5个自然指数指标,并将这些指标作为变量输入层,输入到建立的Self-Organizing Feature Maps神经网络模型中,对土地类型单元自下而上合并,生成青藏高原东部山区自然区划图,实现以土地类型单元为控制本底的定量化分区。结果表明:①可以将土地类型单元聚合成高原高寒稀疏植被区、高原高寒草甸草原区、高原高寒灌丛草甸区、高山深谷灌丛草甸区和高山深谷针叶林区5个自然带区域。②分区结果与中国生态地理区域划分的自然界线比较接近,相似性较高,分区结果较理想。 展开更多
关键词 sofm神经网络 土地类型 自然区划 青藏高原东部样带 GIS
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基于SOFM网络的景观功能分类——以北京及周边地区为例 被引量：14
11
作者 冯喆 吴健生 +3 位作者 高阳 彭建 宗敏丽 王政 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期800-806,共7页
景观多功能性是景观生态学研究的热点领域,需要一种既能体现景观多功能整体性,又能表征各功能间独立性的表达方法。本文以北京及其周边地区为研究区,以500m栅格为最小评价单元,使用空间化的统计数据表征物质生产功能,使用植被生物量与... 景观多功能性是景观生态学研究的热点领域,需要一种既能体现景观多功能整体性,又能表征各功能间独立性的表达方法。本文以北京及其周边地区为研究区,以500m栅格为最小评价单元,使用空间化的统计数据表征物质生产功能,使用植被生物量与土壤含碳量之和表征碳汇功能,使用潜在水土流失量与实际水土流失量的差值表征土壤保持功能,使用生态系统服务功能的评估结果表征生境维持功能,使用人口空间化数据表征居住功能。在计算5种景观功能强度后,通过自组织特征映射模型将土地栅格进行聚类分析。研究结果表明:景观功能强度具有空间异质性。景观功能强度可分为以农地为优势景观,以物质生产为主要功能的农业功能区域;以农地和城市用地为优势景观,以居住和碳汇为主要功能的城市功能区域;以林草地为优势景观,以土壤保持和生境维持为主要功能的生态功能区域;以及优势景观不明显,各项功能均衡发展的过渡功能区域4类。该分类方法既可较好地表达多功能景观的功能分异和空间分异,又能为其研究土地利用和生态管理实践提供理论依据。 展开更多
关键词 景观多功能性 sofm网络 聚类分析 北京及周边地区
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Kohonen SOFM神经网络及其演化研究 被引量：13
12
作者 李宗福 邓琼波 李桓 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第10期1729-1730,1830,共3页
Kohonen SOFM神经网络广泛地应用于模式聚类、模式识别、拓扑不变性映射等方面。从Kohonen SOFM神经网络结构和聚类算法入手,对其演化网络进行了比较分析,并从聚类算法性能的角度给予了综述。最后针对网络结构和算法的不足,指出了需进... Kohonen SOFM神经网络广泛地应用于模式聚类、模式识别、拓扑不变性映射等方面。从Kohonen SOFM神经网络结构和聚类算法入手,对其演化网络进行了比较分析,并从聚类算法性能的角度给予了综述。最后针对网络结构和算法的不足,指出了需进一步研究的方向。 展开更多
关键词 sofm神经网络 聚类算法 模式识别 模式聚类 映射 拓扑不变性 网络结构 性能 角度
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基于SOFM神经网络的茄子图像分割方法 被引量：9
13
作者 姚立健 丁为民 +1 位作者 赵三琴 杨玲玲 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期140-144,共5页
以将茄子图像从复杂的背景中分割出来为目的,在分析茄子图像色差和色相的基础上,选取R-B、G-B和H作为自组织特征映射(SOFM)网络的输入特征向量,利用该网络自组织学习的特征进行聚类。采用信噪比、面积比、分割时间和傅里叶边界描述子等... 以将茄子图像从复杂的背景中分割出来为目的,在分析茄子图像色差和色相的基础上,选取R-B、G-B和H作为自组织特征映射(SOFM)网络的输入特征向量,利用该网络自组织学习的特征进行聚类。采用信噪比、面积比、分割时间和傅里叶边界描述子等指标来评价分割精度。试验证明,基于SOFM神经网络图像分割评价优于单一阈值分割,适合复杂背景的彩色图像分割。 展开更多
关键词 茄子 图像分割 自组织特征映射(sofm)网络 傅里叶描述子
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基于SOFM网络的生态水文区划 被引量：7
14
作者 王韶伟 许新宜 +1 位作者 陈海英 王红瑞 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2302-2308,共7页
生态水文区划对缓解区域水资源开发利用和生态环境保护之间矛盾起到了重要作用。本文基于自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)人工神经网络建立了生态水文区划模型。首先运用主成分分析法从众多生态水文指标中提取出能代... 生态水文区划对缓解区域水资源开发利用和生态环境保护之间矛盾起到了重要作用。本文基于自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)人工神经网络建立了生态水文区划模型。首先运用主成分分析法从众多生态水文指标中提取出能代表绝大部分信息的主成分指标;其次依据提取的主成分指标,利用系统聚类得到区域聚类谱系图;而后构建SOFM神经网络,依据网络结果和系统聚类谱系图,划分合理的生态水文区。以福建省泉州市为例进行了生态水文区划研究,将研究区划分为4类区域,各区域具有明显的生态水文特征,针对不同区域特征,提出了常规、加强、较为严格和最为严格4种生态环境保护和水资源开发策略。 展开更多
关键词 生态水文区划 系统聚类 sofm网络 泉州市
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基于SOFM网络的烤烟感官质量聚类模式分析 被引量：9
15
作者 邵惠芳 赵昕宇 +1 位作者 许自成 李东亮 《中国烟草学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期13-23,共11页
影响烤烟感官质量的因素是复杂多样的,其中化学成分作为烤烟品质的物质基础,是决定烤烟感官质量的主要因素。而多种化学成分的综合性影响决定了烤烟的感官质量。本文从烤烟质量综合评价的需要出发,首先运用相关分析和方差分析方法筛选... 影响烤烟感官质量的因素是复杂多样的,其中化学成分作为烤烟品质的物质基础,是决定烤烟感官质量的主要因素。而多种化学成分的综合性影响决定了烤烟的感官质量。本文从烤烟质量综合评价的需要出发,首先运用相关分析和方差分析方法筛选出主要化学成分或指标作为考察因子,然后采用自组织特征映射神经网络对烤烟感官质量进行聚类,最后借助于雷达图对烤烟感官质量和主要化学成分之间的关系进行聚类模式分析。结果表明:319个烤烟样本可以被分为9类,分别对应9个化学成分组成模式和感官质量表现模式之间的关系,在烤烟配方设计中可以利用这种模式对应关系对烟叶进行分类和选择,从而提高配方设计的效率和科学性。 展开更多
关键词 烤烟 感官质量 sofm网络 聚类分析 雷达图
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基于SOFM神经网络的图像融合二值化方法 被引量：19
16
作者 潘梅森 荣秋生 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期401-406,共6页
提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的图像融合二值化方法。介绍了SOFM神经网络的特点及学习算法,根据SOFM的聚类确定图像第一阈值作为循环迭代的初始值,对整幅图像进行循环迭代得到第二阈值,使用第二阈值对原始图像进行二值化... 提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的图像融合二值化方法。介绍了SOFM神经网络的特点及学习算法,根据SOFM的聚类确定图像第一阈值作为循环迭代的初始值,对整幅图像进行循环迭代得到第二阈值,使用第二阈值对原始图像进行二值化,得到第一幅待融合图像;通过改进的Bernsen方法对原始图像进行二值化,得到第二幅待融合图像;最后根据图像灰度值选小的原则作为图像融合方法,得到最终的二值化图像。该方法既能有效地消除伪影,又能较好地分离字符和文字。模拟实验结果表明,该方法的二值化效果明显优于Bernsen方法和Ostu方法,且具有良好的适应性。 展开更多
关键词 图像融合 二值化 闽值 sofm神经网络 像素
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基于SOFM的区域界线划分方法 被引量：20
17
作者 郝成元 吴绍洪 李双成 《地理科学进展》 CSCD 北大核心 2008年第5期121-127,共7页
区域分异研究是人们对地理环境认知深度和自然地理研究水平的重要标志之一,划定分区界线就成为一项迫切而意义重大的工作,尤其是在气候复杂、地貌多样的我国西南高原、山地组合区。云南省南部地区由于多季风系统和大地形作用的影响,气... 区域分异研究是人们对地理环境认知深度和自然地理研究水平的重要标志之一,划定分区界线就成为一项迫切而意义重大的工作,尤其是在气候复杂、地貌多样的我国西南高原、山地组合区。云南省南部地区由于多季风系统和大地形作用的影响,气候复杂多样。雨季,温暖湿润的西南夏季风给研究区西部带来大量降水,东部雨量少;干季,整个研究区主要在西风南支急流控制之下,天气晴朗、少雨,同时也使得植被种类及盖度差别较大。基于研究区30个气象台站的海拔高度、多年平均气温和降水、风速、活动积温、潜在蒸散以及MODIS-EVI等数据,利用神经网络技术构建了非线性分类器,即自组织特征映射模型(SOFM),对所有气象台站进行了聚类研究。结果显示,哀牢山成为阻挡北来冷空气进入西南山地的屏障,是我国冬季东北风和夏季西南风的分界线,因此也成为研究区东、西两类气候的分界线。SOFM网络应用于地形复杂、地貌多样的生态地理区域分异研究,基本能反映不同区域之间界线两侧的相似性和差异性,能够揭示一个由量变到质量过程的连续性,不失为一种较好的综合自然地理区划方法。 展开更多
关键词 sofm 区域分异 气候复杂性 哀牢山 “阻隔”作用
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基于SOFM网络的农村居民点节约用地驱动类型研究 被引量：4
18
作者 沈昊婧 张霭丽 +1 位作者 张世全 陈春 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2015年第4期125-129,共5页
提高农村居民点节约用地有助于释放农村建设用地潜力。从区域发展对农村居民点用地影响的角度出发,分析了农村居民点节约用地的驱动类型。首先,采用回归分析的方法,从中国国家尺度构建指标体系,分析农村居民点人均用地面积的主要影响因... 提高农村居民点节约用地有助于释放农村建设用地潜力。从区域发展对农村居民点用地影响的角度出发,分析了农村居民点节约用地的驱动类型。首先,采用回归分析的方法,从中国国家尺度构建指标体系,分析农村居民点人均用地面积的主要影响因素;其次,借助Matlab 7.6软件、采用SOFM网络分析方法从宏观区域层面对中国各省域农村居民点节约用地的驱动类型进行划分。研究结果表明,中国省域农村居民点节约用地的驱动类型可以划分为4种类型:区域发展负向驱动、区域城镇化负向驱动、区域经济负向驱动和区域发展正向驱动;且从全国来看,在农村居民点节约用地驱动问题上出现了较显著的"马太效应"。 展开更多
关键词 农村居民点 节约用地 驱动类型 sofm网络
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SOFM神经网络在道路交通事故分类评价中的应用 被引量：6
19
作者 李电生 刘凯 赵闯 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2005年第7期88-91,共4页
随着我国道路交通需求的持续增长和交通建设的快速发展,交通环境和条件有了很大改善,但交通事故仍频频发生,且呈不断增多的趋势,安全已成为交通管理当中一个不容忽视的问题。为了减少交通事故发生次数,降低事故损失程度,需要对交通事故... 随着我国道路交通需求的持续增长和交通建设的快速发展,交通环境和条件有了很大改善,但交通事故仍频频发生,且呈不断增多的趋势,安全已成为交通管理当中一个不容忽视的问题。为了减少交通事故发生次数,降低事故损失程度,需要对交通事故进行分类管理,以便针对不同种类和特征的交通事故采取专门的措施。笔者应用SOFM(自组织特征映射)神经网络对不同原因的道路交通事故进行了分类评价,并根据实际数据的计算和分析提出了相应的防护和控制措施。 展开更多
关键词 道路交通事故 sofm神经网络 分类评价 交通环境 交通管理
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基于遥感数据SOFM网络分类结果的城市增长潜力模型研究——以北京1994～2003年城市扩展为例 被引量：7
20
作者 戴芹 马建文 +1 位作者 刘建波 陈雪 《遥感技术与应用》 CSCD 2006年第3期200-205,共6页
在长时间序列多光谱遥感数据和高精度自组织神经网络分类方法的支持下，对北京地区1994～2003年城市化的基本过程进行了分析和研究，5种地物分类结果表明：北京近10年来城市扩展基本是以老城为中心围绕环线不断向外围扩展，呈现一个中... 在长时间序列多光谱遥感数据和高精度自组织神经网络分类方法的支持下，对北京地区1994～2003年城市化的基本过程进行了分析和研究，5种地物分类结果表明：北京近10年来城市扩展基本是以老城为中心围绕环线不断向外围扩展，呈现一个中心多个环线的发展趋势。在此基础上建立了潜力模型，计算潜力指数和生成潜力指数图，潜力指数图呈现从四环以内向外围环线不断递增的趋势，说明北京市发展主要是农业用地发展为城市用地类型，这与北京北部2000年～2003年航空照片反映的变化规律一致，同时还介绍了利用潜力指数对2003年～2012年城市增长潜力的预测分析。 展开更多
关键词 sofm网络分类 城市扩展 潜力模型
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