基于bp神经网络模型的平潭岛植被景观模拟

以gis为技术平台，利用matlab7.0，选用2km×2km网格图对平潭岛植被景观进行切割，得到50个样方数据，其中，44个用于模型训练，6个用于模型检验，在此基础上，选取分维数、shannon多样性指数、蔓延度指数作为模型输出数据，选取居民点个数、风速和距海边距离作为影响因素，建立平潭岛植被景观的bp神经网络模型，并进行误差检验.结果表明：影响平潭岛植被景观空间格局和植被多样性状况的主要因素为风速、距海岸距离，人为因素对研究区植被景观的空间连接程度造成较大影响.bp神经网络模型对研究区植被景观与环境及人为影响因子之间关系的拟合与实际情况基本吻合，平均误差为7.4%，最小误差仅0.2%，模型模拟误差较小，拟合度较高，可用于对研究区植被景观的定量预测模拟.