TY -的A2本盛盟——张,汉族PY - 2022 DA - 2022/03/17 TI -遥感数据处理城市土地使用基于人工神经网络的SP - 6994179六世- 2022 AB -城市化的快速发展,土地利用率已成为关注的焦点。遥感技术可以提供大量数据的预测城市土地。这也是一个棘手的问题找到土地变化的复杂数据之间的相关性。神经网络技术具有明显的优势找到高维非线性数据之间的映射关系。本文结合了城市土地的动态变化和神经网络方法分析城市土地的利用率和覆盖范围。本文通过遥感技术获得的数据规范化和集群对不同类型的城市土地进行分类。卷积神经网络和long-short-term记忆神经网络用于提取城市土地利用时空动态特征。研究结果表明,本文中所使用的聚类方法可以合理地分类不同城市土地类型,尤其是建筑的分类。的方法预测未来土地利用的趋势,也符合土地利用的动态过程。最大的预测误差来自于建筑的预测,最大误差仅为2.56%,这是一个合理的误差范围。 The smallest error does not exceed 1%, and the correlation coefficient between the real and predicted values of urban land use types reaches 0.9698. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/6994179 DO - 10.1155/2022/6994179 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -