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基于BP神经网络自动提取沟谷研究
被引量：
5
1
作者
陈楠
王钦敏
+1 位作者
汤国安
赵元伟
《中国水土保持科学》
CSCD
2006年第5期30-34,共5页
提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形...
提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形的最重要因子。在试验样区建立BP神经网络,利用4种地形因子自动提取沟谷,并在检验样区通过了检验。
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关键词
数字高程模型
BP神经网络
地形因子
沟谷
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题名
基于BP神经网络自动提取沟谷研究
被引量：
5
1
作者
陈楠
王钦敏
汤国安
赵元伟
机构
福州大学福建省空间信息工程研究中心数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室
西安市环境保护局灞桥分局
出处
《中国水土保持科学》
CSCD
2006年第5期30-34,共5页
基金
国家自然科学基金(40571120
40301027)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20050319006)
福建省科技计划项目(2005Q009)
文摘
提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形的最重要因子。在试验样区建立BP神经网络,利用4种地形因子自动提取沟谷,并在检验样区通过了检验。
关键词
数字高程模型
BP神经网络
地形因子
沟谷
Keywords
digital elevation model
BP neural network
terrain factors
channels
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络自动提取沟谷研究
陈楠
王钦敏
汤国安
赵元伟
《中国水土保持科学》
CSCD
2006
5
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