基于多源数据融合的新疆土地资源智能识别与空间分异
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王白雪7; 程维明1,5,6,7; 钱紫华4; 宋珂钰6,7; 师庆东3; 包安明2 |
| 刊名 | 科技导报
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| 出版日期 | 2025-09-28 |
| 卷号 | 43期号:18页码:99-114 |
| 关键词 | 土地资源分类 网格单元 模糊理论 自组织特征映射模型(SOFM) 新疆 |
| ISSN号 | 1000-7857 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 土地资源类型是评价土地适宜性和开发潜力的基础。“三山夹两盆”的地貌格局和“山地-绿洲-荒漠”的景观分布特征对新疆土地资源类型划分提出了较大的挑战。构建了一种基于网格的模糊自组织特征映射（grid-based fuzzy self-organizing feature map model,GF-SOFM）耦合方法的土地资源分类方案，首先基于主控因素（气候+地貌）、稳定因素（土壤）、相对稳定因素（植被）、动态因素（土地利用）的研究思路，构建5个因素多项指标的4级土地资源分类体系。然后将研究区划分为1 km×1 km网格单元，在每个网格中对所选指标进行空间量化，并以主控因素为控制边界，将模糊处理后的指标数据输入SOFM模型，实现土地资源类型自动识别，生成新疆土地资源类型图。最后通过面积一致性检验，将GF-SOFM方法与传统主题图层叠加法的分类结果进行对比验证。结果表明：新疆地区被划分为133类主控因素类型、1906类稳定因素类型、6054类相对稳定因素类型和38493类动态因素类型，总体分类精度平均达86%。本方案与传统分层叠加法的分类结果在空间上高度一致，其中主控因素128类面积一致性超过92.35%。通过细化地貌分类和土地利用现状，GF-SOFM方法能够有效实现对土地资源的精细分类，分类结果精准刻画了“气候-地貌-土壤-植被-土地利用”的空间格局。应用该方法开展不同气候地貌区域的生态地理研究，能够有效指示区域分异，是一种相对理想的自然地理综合分类方法。该研究可为土地资源的合理开发与利用提供科学依据。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217628]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 程维明; 钱紫华 |
| 作者单位 | 1.南海研究协同创新中心; 2.中国科学院新疆生态与地理研究所沙漠与绿洲生态国家重点实验室 3.新疆大学生态与环境学院; 4.自然资源部国土空间规划监测评估预警重点实验室; 5.江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心; 6.中国科学院大学; 7.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王白雪,程维明,钱紫华,等. 基于多源数据融合的新疆土地资源智能识别与空间分异[J]. 科技导报,2025,43(18):99-114. |
| APA | 王白雪,程维明,钱紫华,宋珂钰,师庆东,&包安明.(2025).基于多源数据融合的新疆土地资源智能识别与空间分异.科技导报,43(18),99-114. |
| MLA | 王白雪,et al."基于多源数据融合的新疆土地资源智能识别与空间分异".科技导报 43.18(2025):99-114. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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