基于知识推理的土地退化程度评价模型  

Model of Land Degradation Degree Assessment Based on Knowledge Reasoning Technique

作　　者：刘耀林[1,2,3] 刘殿锋[1] 洪晓峰[1] 夏寅[1] 

机构地区：[1]武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079 [2]武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,武汉市珞喻路129号430079 [3]武汉大学数字制图与国土信息应用工程国家测绘局重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2010年第10期1250-1254,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家科技支撑计划资助项目(2006BAJ05A02;2006BAJ05A08);国家863计划资助项目(2007AA12Z225)

摘　　要：引入知识推理技术构建了一种新的土地退化程度评价模型(KR_LDAM)。模型集成了可变精度粗集和模糊神经网络两种智能化推理方法进行土地退化程度评价因子提取和退化程度分级,系统地消除了土地退化程度评价过程中专家经验知识主观不一致性以及客观数据不确定性的影响,解决了退化程度划分的模糊性和渐进性问题。选取黄土高原风沙侵蚀区域陕西省横山县为研究区域进行实例研究和模型验证。A novel model integrating variable precision rough set and fuzzy neural network model for degraded land evaluation based on the knowledge reasoning technique（KR_LDAM） was built,which can diminish the impacts of subjective judgments and inconsistency of experts knowledge and uncertainty of land use data in the process of selecting indicators and performing evaluation.And then we took classic wind erosion region located in Loess Plateau as the study area to conduct a case study and validate the model.

关 键 词：土地退化 知识推理 因子提取 评价 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程] P273[天文地球—测绘科学与技术]