【摘 要】
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对区域进行其生态进行量化建模、模拟仿真,是实现区域可持续发展战略的关键.应用传统机器学习方法对区域生态系统建模,初步取得一定成果,但需要进行数据预处理、确定学习特征
【机 构】
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北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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对区域进行其生态进行量化建模、模拟仿真,是实现区域可持续发展战略的关键.应用传统机器学习方法对区域生态系统建模,初步取得一定成果,但需要进行数据预处理、确定学习特征和实现时空模拟困难.而深度学习不需事先确定训练特征,具有优异的特征学习能力,能够提高模型预测精度,因此利用深度学习进行建模具有显著优势.本文使用NPP、AOD和人口格网数据,利用最优深度神经网络空间模拟,得到了河南省2007-2014年3km分辨率的生态赤字空间分布图和河南省2016年到2020年的生态赤字时间预测结果.本研究充分利用深度学习的优点,对河南省生态安全进行了高效的时空模拟与预测,为区域生态的科学管理进行了有效探索,为实现区域生态的科学建设供了相关基础科学支撑和参考.
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