基于人工神经网络的生态环境质量遥感评价

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摘要：利用ETM遥感数据提取反映生态环境的植被、土壤亮度、湿度，MODIS地表温度产品提取的热度指数、气象指数及其它地学辅助信息作为神经网络的输入，野外调查标准兴趣区的遥感本底值评分值作为网络输出，建立一个3层结构的BP神经网络生态环境遥感本底值预测模型．利用MATLAB软件对网络进行训练和研究区生态环境遥感本底值的预测输出，并将预测结果按照生态环境遥感本底值分级评分标准进行等级划分．结果表明，总体分类精度达87．8％．利用神经网络方法对生态环境遥感本底值进行预测是可行的．采用先预测再分级的方法不仅能很好地评价区域生态环境质量，而且能够和区域生态环境类型紧密的结合起来．

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关键词：人工神经网络 生态环境 神经网络 人工神经 环境质量 生态环境质量 生态环境背景值 BP神经网络 遥感