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武汉大学学报(信息科学版) 2005
基于遥感数据sofm网络分类的五种城市增长方式鉴别方法应用研究Keywords: 神经网络分类,城市五种增长方式鉴别模型,城市环线增长面积统计 Abstract: ?使用了自主研发的自组织神经网络分类(sofm)方法[1~3],选择了1988、1994、2001和2003年5~6月份tm+时间序列多光谱遥感数据,对北京城市增长方式进行了30m分辨率遥感时序数据的鉴别,包括填充式增长方式、扩张式增长方式、独立式增长方式、线状式增长方式和簇状增长方式,并绘制了三个时期的城市增长图。在此基础上,根据北京城市增长环线驱动的特点,分别对四环内、四环至五环、五环至六环1988~1994年、1994~2001年、2001~2003年的5种城市扩展方式面积进行了统计。
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