【摘 要】
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基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局．在上海市区典型
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基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局．在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合,表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间．若能增加社会、经济因素的影响,减少网络训练时的信息浪费,将进一步优化模拟效果．
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