【摘 要】
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在综合考虑气候、植被、地貌等因素的基础上,提出一种基于多层次格网模型的最近邻指数-模糊聚类生态区域划分算法(Nearest Neighbor Index Fuzzy Clustering,NNI-FC)。该算法采用"自下而上"的方式,首先,利用离散格网单元之间的严格相似性形成区划的核心分区;然后,通过最近邻指数统计分析细碎分区的空间格局及其面积覆盖率,再以模糊聚类方法将相似度最大的细碎区聚合归并,
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在综合考虑气候、植被、地貌等因素的基础上,提出一种基于多层次格网模型的最近邻指数-模糊聚类生态区域划分算法(Nearest Neighbor Index Fuzzy Clustering,NNI-FC)。该算法采用"自下而上"的方式,首先,利用离散格网单元之间的严格相似性形成区划的核心分区;然后,通过最近邻指数统计分析细碎分区的空间格局及其面积覆盖率,再以模糊聚类方法将相似度最大的细碎区聚合归并,即可得到相应的生态区划方案。数值实验证明了该算法可以很好地体现区域的分异特征,并且具有较高的效率。
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