江苏省教育厅哲学社会科学基金(SWC0531)
- 作品数：3 被引量：59H指数：2
- 相关作者：黄巧华赵清郑国强更多>>
- 相关机构：徐州师范大学山东建筑大学山东建筑工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省教育厅哲学社会科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域：生物学农业科学经济管理更多>>
- 南京城市森林景观格局特征与空间结构优化被引量：46
- 2007年
- 城市森林研究是一个新兴的研究领域,城市森林的景观生态学研究是城市森林研究的必然发展趋势和重要内容。首先根据景观生态分类法的思想和原则,将城市森林景观分为2个类型4个亚型,然后综合运用RS和GIS技术进行南京城市森林景观类型空间信息调查,获取城市森林景观类型分布图及类型空间属性数据。在此基础上,以定量和定性相结合的方法分析城市森林景观格局特征,并提出城市森林景观空间结构优化的措施和建议。研究认为,南京城市森林景观具有总覆盖度适宜,空间分布的区域差异极为突出,大型半自然和近自然林斑块是景观主体,景观生态系统的形成、分布和类型分异与自然环境的地域分异密切相关,人类对景观干扰作用强等特点,而因地制宜的构建基于"集中与分散相结合原则"的总体结构优化模式是南京城市森林景观发展的主导方向,设计不同尺度和等级规模的景观廊道是景观建设的主要任务,加强生态敏感部位景观斑块建设是关键措施。
- 赵清郑国强黄巧华
- 基于神经网络模型技术的南京市主城区城市森林遥感调查被引量：11
- 2006年
- 城市森林调查是城市森林研究和规划建设的前提和基础工作,而遥感和GIS技术已成为现代城市森林调查的主要方法.遥感信息源和遥感分类技术是决定城市森林遥感调查质量的两个关键因素,研究认为,根据城市森林特点及城市森林研究和规划建设的要求,城市森林遥感调查采用的遥感影像分辨率以8～10m为宜,神经网络模型分类技术应用于城市森林遥感调查效果较好.本文以南京市主城区为例,以10m分辨率多光谱spot卫星图像与2.5m分辨率全色spot卫星图像的融合图像作为解译信息源,采用dARTMAP神经网络模型进行监督分类,提取了一套具有较高精度的南京市主城区城市森林空间属性数据和图件,并在此基础上分析了南京市城市森林基本特点及规划建设方向.
- 赵清郑国强黄巧华
- 关键词：遥感调查神经网络模型
