基于全连接神经网络的多源土地利用数据融合方法研究

骆思莹; 颜怀成; 宋奇芮; 江忆恒; 杨静; 孙毅中

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基于全连接神经网络的多源土地利用数据融合方法研究

更新时间：2026-08-07

- 基于全连接神经网络的多源土地利用数据融合方法研究
- Vol. 24, Issue 2, Pages: 101-104+140(2026)
- 作者机构：
  
  1. 江苏省金威测绘服务中心
  2. 江苏省测绘工程院
  3. 南京邮电大学物联网学院
  4. 南京师范大学地理科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P208
- Published：2026
- 稿件说明：
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骆思莹, 颜怀成, 宋奇芮, et al. 基于全连接神经网络的多源土地利用数据融合方法研究[J]. 2026, 24(2): 101-104+140.
DOI：

骆思莹, 颜怀成, 宋奇芮, et al. 基于全连接神经网络的多源土地利用数据融合方法研究[J]. 2026, 24(2): 101-104+140. DOI：

摘要

土地利用数据是信息地理学的基础，对研究人地交互、城市可持续发展等至关重要。尽管现有研究通过遥感影像、解译算法等提升了土地利用类型识别精度，并生成了多种用地数据产品，但这些产品间存在显著空间差异。为此，提出利用全连接神经网络，结合地理环境因子，构建多源用地数据融合整合方法，以提高数据精度。以南京市为研究样区进行验证，结果显示该方法显著提升了分类精度，overall accuracy(OA)和Kappa系数分别达到0.784和0.728。该方法及产品可为城市建设规划、资源统筹管理、环境监查保护等提供有力支持，具有重要的研究价值与现实意义。

Abstract

关键词

Keywords

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