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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
纸质出版:2026
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骆思莹, 颜怀成, 宋奇芮, 等. 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]. 地理空间信息, 2026,24(2):101-104+140.
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.
骆思莹, 颜怀成, 宋奇芮, 等. 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]. 地理空间信息, 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:
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。
张雁.基于机器学习的遥感图像分类研究[D].北京林业大学,2014(03).
杨冰.基于不同分类方法土地利用/覆盖分类精度分析[D].内蒙古农业大学,2008(11).
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孙晓莉,张顺安,刘应芳,赵然,田淑静,和万荣.基于GIS的土地利用动态变化及其驱动力分析[J].地理空间信息,2021(11).
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闾国年,袁林旺,陈旻,张雪英,周良辰,俞肇元,罗文,乐松山,吴明光.地理信息学科发展的思考[J].地球信息科学学报,2024(04).
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