Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.223.32.230
    [SESS_TIME] => 1714174028
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 756f34f9ae63586993bd7d4ee6147c36
    [UNIQUE_KEY] => 8537fb88f3d93bcb350dacd090c1637d
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

География и Природные ресурсы

2020 год, номер 2

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ КАРТОГРАФИРОВАНИИ УРБАНИЗИРОВАННОЙ ТЕРРИТОРИИ СТЕПНОЙ ЗОНЫ

С.А. ДУБРОВСКАЯ, Р.В. РЯХОВ
Институт степи УрО РАН, 460000, Оренбург, ул. Пионерская, 11, Россия
skaverina@bk.ru
Ключевые слова: ландшафтное картографирование, цифровая модель рельефа, геоморфометрические показатели, урбогеосистема, самоорганизующиеся карты, территориальное планирование, landscape mapping, digital elevation model, geomorphometric indicators, urbogeosystem, Self-Organizing Maps, spatial planning
Страницы: 161-167

Аннотация

На основе методики автоматизированной классификации искусственных нейронных сетей построена интеграль ная картографическая модель генетических типов рельефа и структурно-функционального зонирования г. Оренбурга с использованием геоморфометрических данных для выявления пространственно однородных участков ландшафтных структур урбогеосистемы. Способ спектральной классификации без учителя позволяет провести пространственную дифференциацию урботехногеосистем и получить достоверную информацию, которая необходима для улучшения эко логических составляющих и комфорта городского пространства. Данные о рельефе и свойствах подстилающей по верхности - неоднородные величины, которые приводятся к единому дискретному виду. Для этого на этапе обра ботки привлекаются современные эффективные инструменты ГИС, создающие высокоточные аналитические и картогра фические материалы, которые обрабатываются и представляются в виде грид-структур. На основе метода Self Organizing Map проведены типологическая генерализация операционно-территориальных единиц, тематическая ин терпретация классов и составлена картографическая модель урболандшафтной дифференциации территории. Вы деленные участки поймы (высокая и низкая) и притеррасная территория сосредоточены в одной ординационной пло скости нейронной сети Кохонена, но различны по характеристикам рельефа (высоте, уклону, экспозиции и другим морфометрическим показателям). Выделение 1-й и 2-й надпойменных речных террас стало возможным с привлечени ем данных полевых исследований и среднемасштабных геоморфологических карт. Верифицированная модель ландшафт ной основы накладывается на современную схему эколого-функционального зонирования урбогеосистемы. Итоговая карта раскрывает пространственную структуру развития урботехногеосистемы. Предложенный метод искусствен ных нейронных сетей позволяет откорректировать полученные данные в зависимости от цели типологического кар тографирования. Комплексная ландшафтная классификация урбогеосистем отображает особенности географической среды и показывает закономерности техногенных воздействий, развития процессов изменения состояний природно антропогенных геосистем.

DOI: 10.21782/GIPR0206-1619-2020-2(161-167)