基于生态系统服务功能重要性评价的喀斯特宜林地识别

发布时间：2023-03-19 03:10

　　通过生态系统服务功能重要性评价和离散型Hopfield神经网络系统(discrete hopfield neural network,DHNN)探讨喀斯特地区宜林地的快速识别方法。以贵州省普定县典型喀斯特石漠化区域为研究区,根据当地生态环境特征,选取土壤保持和石漠化控制这2个比较重要的生态系统服务功能,运用层次分析法和多因子综合评价法,建立生态系统服务功能重要性评价体系。通过对生态系统服务功能重要性空间分布规律的定量分析,获得适宜的人工造林区域,结合DHNN系统,构建宜林地快速识别模型,为喀斯特困难立地人工植被恢复和景观修复提供重要依据。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 研究区概况
    1.2 无人机数据获取与处理
    1.3 土壤样品采集与分析
    1.4 植被恢复区域识别模型构建
        1.4.1 生态系统服务功能重要性评价指标体系构建
        1.4.2 基于DHNN的适宜造林区识别模型构建
            1.4.2.1 基本算法
            1.4.2.2 适宜造林区识别模型建立
2 结果与分析
    2.1 生态系统服务功能重要性评价分析
        2.1.1 土壤保持功能重要性评价
        2.1.2 石漠化控制功能重要性评价
        2.1.3 生态服务功能重要性综合评价
        2.1.4 造林适宜性分析
    2.2 DHNN构建适宜造林区识别模型
        2.2.1 模型建立
        2.2.2 模型检验
3 结论与讨论



本文编号：3764431