基于土地持续利用适宜性分析的GIS竞争学习方法研究（英文）

发布时间：2017-10-10 03:40

  本文关键词：基于土地持续利用适宜性分析的GIS竞争学习方法研究（英文）

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【摘要】：本文基于预期效用假设提出了可结合竞争学习算法(CLG LUSA)的新方法,即土地利用适宜性分析的GIS模型。该模型使用了Kohonen的自组织映射法和线性矢量化法来实现多选项的综合排序。该模型还利用决策者的优选位置和环境数据,来构造一个分支决策属性空间。决策和不确定性映射来自于该分支算法。使用该模型算法的一个例子就是在古巴市选择椰子最合适的生长环境。结果表明,CLG LUSA模型能够提供决策过程中关键环节的精确视觉反馈,从而制定最适合个人或群体决策支持方法。
【作者单位】： 中国科学院大学;资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院地理科学与资源研究所;北京超图软件股份有限公司;
【关键词】： GIS 土地利用适宜性分析 SOM LVQ
【基金】：partially supported by project 2009DFA13000 funded by the Ministry of Science and Technology of the People’s Republic of China Beijing science and technology projects(Z151100003615012,Z151100003115007) Independent research project of State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System(088RAC00YA) Surveying and mapping project of public welfare(201512015) Project of Beijing Excellent Talents(201500002685XG242) National Postdoctoral International Exchange Program(Grant No.20150081) National Natural Science Foundation of China(Grant No.41101116,41271546)
【分类号】：F301.2;F224;P208
【正文快照】： 1 Introduction Land Use Suitability Analysis(LUSA)is one of a number of useful applications for environmental modeling.These models aim to identify the most appropriate spatial distribution for land uses according to the requirements,preferences,or patt

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本文编号：1004164