【摘 要】
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本文主要利用神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行湿地景观的动态模拟,利用1999年和2008年两个时期的遥感分类图象来训练神经网络,分析和探讨了元胞自动机模型在湿地景观
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(资助号:40971303);黑龙江省教育厅科学技术研究面上项目(资助号:11531252)
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本文主要利用神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行湿地景观的动态模拟,利用1999年和2008年两个时期的遥感分类图象来训练神经网络,分析和探讨了元胞自动机模型在湿地景观模拟和预测中的重要作用。将模型应用到扎龙湿地景观的模拟,模拟的结果与实际湿地景观接近。结果表明在现有的空间变量和条件不变的情况下,在未来的扎龙湿地干旱化加重。通过对湿地景观的动态变化模拟和预测的研究,能够较好地反映了湿地景观的动态变化情况,为湿地的保护和管理、政策的实施提供了决策支持,为保护湿地生态系统的研究提供了新的方法和手段。
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