基于GIS的北京市地质遗迹评价方法研究
发布时间：2021-05-09 02:35
地质遗迹是指在地球演化的漫长地质时期内,由于内、外动力地质作用而形成并保存下来具有典型特征的地质、地貌且具有观赏价值的景观。近几十年来,我国的地质遗迹遭受到了不同程度的破坏,地质遗迹评价作为遗迹保护的先行工作也受到了越来越多的重视。到目前为止,国内外对于地质遗迹的评价主要是以地质公园为背景,评价因子相关性较强,同时因子评分和权重的选择都存在较强的主观性,影响评价结果的准确性。针对以上的问题,本论文通过选取北京市地质遗迹和分析各种评价方法的优缺点,采用主成分分析法与BP神经网络法相结合的多因子主成分网络评价法（MPP）对北京市的地质遗迹进行评价,并将评价结果与层次分析法的评价结果对比。本论文的研究取得如下成果:（1）在总结前人选取评价因子的基础上,根据研究区地质遗迹的具体情况,经侧面和正面两个角度分析,科学地确定了北京市地质遗迹的14个评价因子,包括规模、科学价值、观赏性、安全性、保护现状等。（2）根据北京市各个地区的地质背景选出了具有代表性的50处地质遗迹,采用对比法、RS/GIS技术以及实地考察专家确定评分法,得出了分为四个等级的评价标准及各个因子的评分。（3）结合北京市地质遗迹的实...
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状及存在问题
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 存在问题
1.3 研究内容和技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
第2章 北京市地质遗迹概况
2.1 北京市基本概况
2.1.1 自然地理
2.1.2 社会经济
2.1.3 地质背景
2.2 北京市地质遗迹概述
第3章 北京市地质遗迹评价体系
3.1 评价因子的选取
3.2 评价因子的评分方法
3.2.1 对比法进行评分
3.2.2 由RS技术确定评分
3.2.3 由GIS技术确定评分
3.2.4 经实地考察由专家确定评分
3.3 评价方法的选取
3.3.1 主成分分析法原理
3.3.2 BP神经网络法原理
3.3.3 多因子主成分网络评价法（MPP）
第4章 MPP法评价北京市地质遗迹
第5章 评价结果分析
第6章 结论和展望
6.1 结论
6.2 存在不足
6.3 研究展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]BP人工神经网络模拟杨树林冠蒸腾[J]. 李辉东,关德新,袁凤辉,王安志,吴家兵,金昌杰. 生态学报. 2015(12)
[2]基于主成分分析和模糊综合评判的保定市空气质量评价[J]. 黄冬梅,陈晓晴,肖涛. 保定学院学报. 2015(02)
[3]改进BP神经网络模型在小康水利综合评价中的应用[J]. 崔东文,金波. 河海大学学报(自然科学版). 2014(04)
[4]基于主成分分析的点云平面拟合技术研究[J]. 浮丹丹,周绍光,徐洋,陈超. 测绘工程. 2014(04)
[5]基于改进的主成分分析法对水质定量化综合评价[J]. 殷殷,赵新华,庄宝玉. 上海环境科学. 2014(01)
[6]主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 林海明,杜子芳. 统计研究. 2013(08)
[7]北京延庆地质公园主要地质遗迹评价[J]. 王铠铭,武法东,张建平. 地球学报. 2013(03)
[8]福建永泰青云山火山地质遗迹景观资源特征与评价[J]. 林长进. 福建地质. 2013(01)
[9]青海省贵德国家地质公园地质遗迹及综合评价[J]. 肖景义,侯光良,唐仲霞,张玉珍,祝佳甲. 地球学报. 2013(01)
[10]改进BP神经网络在水环境质量评价中的应用[J]. 谢风光,应秋萍. 南昌工程学院学报. 2012(06)
博士论文
[1]重庆武隆喀斯特地质遗迹评价及形成演化研究[D]. 陈伟海.中国地质大学（北京） 2011
硕士论文
[1]主成分分析法研究及其在特征提取中的应用[D]. 陈佩.陕西师范大学 2014
[2]基于主成分分析法的扬州市生态环境质量评价[D]. 朱蕾.扬州大学 2013
[3]BP神经网络的研究分析及改进应用[D]. 李友坤.安徽理工大学 2012
[4]改进BP神经网络在水质评价中的应用研究[D]. 李文娟.重庆理工大学 2011
[5]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[6]地质遗迹保护与利用协调性研究[D]. 黄勋.西南大学 2011
[7]评价方法类中主成分方法的改进研究[D]. 贺霞.天津理工大学 2010
[8]改进神经网络算法在水环境质量评价中的应用研究[D]. 赵久妹.大连海事大学 2009
[9]BP神经网络算法改进及应用研究[D]. 黄丽.重庆师范大学 2008
[10]国家地质公园评价与保护研究[D]. 高媛.长安大学 2007
本文编号：3176446
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状及存在问题
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 存在问题
1.3 研究内容和技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
第2章 北京市地质遗迹概况
2.1 北京市基本概况
2.1.1 自然地理
2.1.2 社会经济
2.1.3 地质背景
2.2 北京市地质遗迹概述
第3章 北京市地质遗迹评价体系
3.1 评价因子的选取
3.2 评价因子的评分方法
3.2.1 对比法进行评分
3.2.2 由RS技术确定评分
3.2.3 由GIS技术确定评分
3.2.4 经实地考察由专家确定评分
3.3 评价方法的选取
3.3.1 主成分分析法原理
3.3.2 BP神经网络法原理
3.3.3 多因子主成分网络评价法（MPP）
第4章 MPP法评价北京市地质遗迹
第5章 评价结果分析
第6章 结论和展望
6.1 结论
6.2 存在不足
6.3 研究展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]BP人工神经网络模拟杨树林冠蒸腾[J]. 李辉东,关德新,袁凤辉,王安志,吴家兵,金昌杰. 生态学报. 2015(12)
[2]基于主成分分析和模糊综合评判的保定市空气质量评价[J]. 黄冬梅,陈晓晴,肖涛. 保定学院学报. 2015(02)
[3]改进BP神经网络模型在小康水利综合评价中的应用[J]. 崔东文,金波. 河海大学学报(自然科学版). 2014(04)
[4]基于主成分分析的点云平面拟合技术研究[J]. 浮丹丹,周绍光,徐洋,陈超. 测绘工程. 2014(04)
[5]基于改进的主成分分析法对水质定量化综合评价[J]. 殷殷,赵新华,庄宝玉. 上海环境科学. 2014(01)
[6]主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 林海明,杜子芳. 统计研究. 2013(08)
[7]北京延庆地质公园主要地质遗迹评价[J]. 王铠铭,武法东,张建平. 地球学报. 2013(03)
[8]福建永泰青云山火山地质遗迹景观资源特征与评价[J]. 林长进. 福建地质. 2013(01)
[9]青海省贵德国家地质公园地质遗迹及综合评价[J]. 肖景义,侯光良,唐仲霞,张玉珍,祝佳甲. 地球学报. 2013(01)
[10]改进BP神经网络在水环境质量评价中的应用[J]. 谢风光,应秋萍. 南昌工程学院学报. 2012(06)
博士论文
[1]重庆武隆喀斯特地质遗迹评价及形成演化研究[D]. 陈伟海.中国地质大学（北京） 2011
硕士论文
[1]主成分分析法研究及其在特征提取中的应用[D]. 陈佩.陕西师范大学 2014
[2]基于主成分分析法的扬州市生态环境质量评价[D]. 朱蕾.扬州大学 2013
[3]BP神经网络的研究分析及改进应用[D]. 李友坤.安徽理工大学 2012
[4]改进BP神经网络在水质评价中的应用研究[D]. 李文娟.重庆理工大学 2011
[5]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[6]地质遗迹保护与利用协调性研究[D]. 黄勋.西南大学 2011
[7]评价方法类中主成分方法的改进研究[D]. 贺霞.天津理工大学 2010
[8]改进神经网络算法在水环境质量评价中的应用研究[D]. 赵久妹.大连海事大学 2009
[9]BP神经网络算法改进及应用研究[D]. 黄丽.重庆师范大学 2008
[10]国家地质公园评价与保护研究[D]. 高媛.长安大学 2007
本文编号：3176446
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