论文部分内容阅读
地貌形态特征分类对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。利用高分辨率DEM数据,以平均坡度、截面曲率、最大曲率和最小曲率等地貌形态因子为参数,构建地貌形态分类模型;基于自组织映射神经网络提出数字地貌形态分类数学优化方法,对长春地区进行地貌分类。该方法实现自动聚类分析,获得了10种地貌类型阈值,达到地貌形态特征分类要求。这种方法突破了形态参数分类方法6种地貌类型的限制,分类种类达到10种;通过SOM聚类分析,自动获取阈值,从而减少了人为主观因素的干扰。