【摘 要】
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传统土地用途分区方法存在人为主观因素影响较大、操作性不强且过于粗略等缺陷。为了克服上述不足，将模糊自组织神经网络算法引入土地用途分区问题中，建立用途分区模型，构建分区
【基金项目】
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武汉大学博士研究生自主科研项目(2012205020213)
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传统土地用途分区方法存在人为主观因素影响较大、操作性不强且过于粗略等缺陷。为了克服上述不足，将模糊自组织神经网络算法引入土地用途分区问题中，建立用途分区模型，构建分区问题与神经网络的映射关系，设计了顾及空间及属性的聚类距离，并制定了用途分区确定规则。实验选取湖北省陆溪镇以验证模型的有效性。结果表明模型合理地划分了基本农田保护区、一般农地区、林业用地区、城镇建设用地区、乡村建设用地区、独立工矿区、水区域7个土地用途区，分区结果与农用地分等定级结果基本相符，模型能够有效提高用途分区的确定效率。
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