利用神经网络与卫星影像在空间信息系统中预测森林砍伐
计算机与社会
2018-12-27 v2
摘要
森林砍伐作为世界上具有挑战性的环境问题之一，已被记录为对环境多样性最严重的威胁以及土地利用变化的主要组成部分之一。在本文中，我们利用人工神经网络与卫星影像研究森林砍伐的空间分布。建模森林砍伐可考量各种因素以确定森林砍伐与环境及社会经济因素之间的关系。因此，为确定此关系，考量了距道路与栖息地的邻近度、森林破碎化、海拔、坡度与土壤类型。在本研究中，我们由于人工神经网络在开发非线性复杂模型方面的显著潜力，对其建模土地覆盖变化（森林）以预测森林砍伐。该过程涉及影像配准与误差校正、影像分类、制备森林砍伐图、确定各图层，以及设计用于预测森林砍伐的多层神经网络。本研究的卫星影像为香港某地区 2012 至 2016 年所捕获的影像。研究结果表明，用于预测森林砍伐的神经网络方法可被采用，其输出显示了研究期间被破坏的区域。
引用
@article{arxiv.1803.02489,
title = {Deforestation Prediction Using Neural Networks and Satellite Imagery in a Spatial Information System},
author = {Vahid Ahmadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.02489},
year = {2018}
}