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10.3969/j.issn.1000-2324.2017.01.025

基于PCA和SOFM的农村宅院综合分类及优化利用-以东营市初家村为例

引用
以东营市初家村为研究区,基于遥感技术解译和实地调查数据,采用主成分分析(PCA)和自组织特征映射网络模型(SOFM)进行农村宅院综合分类,并提出各类宅院利用建议,以期为各类宅院优化利用、村庄整治提供科学依据.结果表明:初家村宅院类型综合影响因素包括宅院经济、人口、建筑、结构性及占地等5个方面,宅院综合类型有非农高收入、非农中收入、中收入高利用、低收入高利用和低收入老龄等5类宅院,提出村庄保留情景下非农低效利用住户到城镇落户、有偿退出宅院、宅院继续利用,兼业、农业住户宅院整治、改造利用,老龄宅院改造为绿地或复垦为耕地,以及村庄整体迁入新型社区情景下较高质量宅院继续利用、老龄宅院复垦为耕地等.

PCA、SOFM、农村宅院、综合分类、优化利用

48

K901(地理学)

山东省自然科学基金ZR2013DM006;山东农业大学现代农业发展研究院第三批研究课题14xsk2-03

2017-04-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

121-125

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山东农业大学学报(自然科学版)

1000-2324

37-1132/S

48

2017,48(1)

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