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城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。 相似文献
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MonoLoop:CA城市模型状态转换规则获取的一种方法 总被引：1，自引：0，他引：1
刘翠玲;龙瀛;王艳慧 《东北测绘》2013,(4):122-125
状态转换规则是元胞自动机(Cellular Automata,CA)的核心,如何获取并建立CA的状态转换规则是构建CA模型的关键。邻域作用是CA能够模拟复杂物理现象的核心驱动力,而在已有的用于城市增长模拟的CA城市模型中,因为邻域作用在模拟的过程中为时间动态的变量,其系数很难通过常用的Logistic回归方法识别,致使已有的CA城市模型的状态转换规则中,往往仅通过Logistic回归获取邻域作用之外的空间变量的模型参数,而邻域作用的参数通常采用主观赋值的方法。本文提出了CA城市模型的多指标评价(Multi-Criteria Evalua-tion,MCE)形式状态转换规则获取的一种新方法 MonoLoop,并针对北京市域1976～2006年的城市增长开展了该方法的实验。基于这种方法,一方面利用历史数据可以建立更为客观的状态转换规则;另一方面也可以大大降低模型参数识别的时间。 相似文献
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以广州市番禺区为研究区,构建了相应的城市扩张CA模型,从采样、邻域结构和微观元胞尺度等方面研究了CA模型的敏感性。首先通过改变模型采样比例、样本各个类别的比例等研究样本对模型参数的影响。然后分析不同的邻域结构与模型模拟精度的关系,并从微观尺度分析邻域元胞对中心元胞的影响。最后从空间尺度上分析CA模型在各种不同分辨率下的模拟结果,用景观指数剖析模拟结果的形态,同时在元胞摩尔邻域内分析其3×3邻域的城市发展密度变化情况。实验表明:(1)适当提高采样比例,会得到精度较高的权重,但训练样本中城市用地的比例应该与城市用地的转变量在全区的占比相匹配。(2)不论是采用摩尔邻域还是冯诺依曼邻域,模拟精度均随着空间尺度的增加而降低。在同一空间尺度下,采用摩尔邻域的模拟结果略好。相比冯诺依曼4个邻域元胞,摩尔邻域中的角点对中心元胞具有更大的影响。(3)随着空间分辨的降低,模拟结果的斑块数、斑块密度、聚集度和分形维度值在减少,结构变得简单,而且在微观的摩尔邻域中城市发展密度正在减少,即由高密度向低密度转换。 相似文献
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GeoSOS在城市扩展中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
城市扩展是一个复杂的时空转换过程,元胞自动机(CA)是一种时空离散、状态简洁,利用简单的局部规则来模拟复杂系统时空演化过程的格网动力模型,CA在城市增长、扩展和土地利用演化的模拟等方面有着巨大的优势。本文基于Geo SOS for Arc GIS平台,分别利用Logistic-CA、ANN-CA和DT-CA这3种模型对长春市主城区1995—2005年、2005—2015年的城市扩展情况进行了模拟,结果表明Logistic-CA、DT-CA两种模型更适用于研究单一土地利用类型的模拟,ANN-CA更适用于涉及多种土地利用类型转换的模拟。而后,利用综合表现最佳的DT-CA模型对长春市主城区2015—2025年的城市扩展进行预测,模拟结果可为相关部门对土地规划的宏观决策提供一定的参考和数据支持。 相似文献
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扩展邻域元胞自动机模型城市扩张研究 总被引：1，自引：0，他引：1
元胞自动机近年来被广泛应用于动态模拟城市扩张,但其邻域类型一般固定于摩尔邻域.文章基于Geo-CA理论,自定义扩展邻域类型,并结合特定地理位置多层次约束性条件构建CA模型,扩展了CA模型的空间建模功能.以武汉市为例,将2000年和2009年TM遥感影像和城市用地数据作为基础,结合武汉市城市规划图、DEM、道路交通图、水域等多层次图像,构成空间数据库,建立武汉市城市扩张扩展邻域CA模型.最后以2009年数据为基础,对武汉市2018年城市用地扩张情况进行预测,为武汉市城镇建设提供参考. 相似文献
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王蒙 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):161-166
模拟和预测土地利用演变过程是规划者把握城市扩张趋势,从而确定更合理的城市用地布局的重要途径之一,对指导国土空间规划具有重要意义.研究基于CA原理改进的FLUS模型,通过耦合GeoSOS-FLUS及ArcGIS软件,从2011年土地利用数据中获取元胞转换概率,模拟了2018年土地利用变化情况.模拟精度较高,证明选取的模拟... 相似文献
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为了研究空间尺度效应对城市扩展模式分析的影响,本文选用TM和SPOT-5的遥感影像作为数据源,以北京市朝阳区作为研究区,首先将SPOT-5数据按照面积占优法获得10米至80米的多尺度数据,用于分析城市景观格局的尺度效应,结果显示10米至30米是城市景观格局变化较大的空间尺度。再结合TM尺度的历史数据,利用最小斑块大小相同的SPOT数据和TM数据对城市扩展模式的景观指数变化情况进行了分析:边界密度和面积加权平均斑块分维数都呈相反的变化方向,这对城市扩展方式的确定有较大影响;居民地斑块类型百分比和最大斑块指数虽然趋势正确,但是差别较大;斑块密度受尺度的影响较小。 相似文献
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基于三生空间开展国土空间开发适宜性评价,对于合理布局和有序开发国土空间、实现区域协调与可持续发展具有重要意义.以临泽县为例,利用GIS技术和"千层饼"模型,以5 m×5 m的格网大小为基本单元,开展基于三生空间的国土空间开发适宜性评价,多尺度定量揭示了临泽县国土空间开发适宜性状况.该方法可为县域单元国土空间规划方案的优化配置与有序开发提供决策参考和数据支撑. 相似文献
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针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。 相似文献
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针对城市扩张模拟研究需要为国土空间规划提供科学支持的问题,该文以黄陵县为例,结合国土空间规划的科学基础,在整合城镇扩张约束条件并提取驱动因子的基础上,利用FLUS-UGB模型对当地2015年和2035年的城镇扩张进行了模拟.结果表明:总体精度为0.903 5、Kappa系数为0.817 3,说明模拟精度较高.基于模拟结果,认为黄陵县2000-2015年城镇扩张主要表现在县域西部和除县政府所在镇之外的其他乡镇政府所在行政村,以梨园新区与店头镇为主.在当地未来的远景发展中,城镇扩张将主要表现在梨园新区西部与上翟庄.该研究为黄陵县国土空间规划编制与城镇开发边界划定工作提供了科学支持. 相似文献
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为了在土地利用空间格局演化模拟的基础上,为未来城市土地利用规划及管理提供更为科学合理的决策依据,本文以北京市海淀区1996年、2002年及2008年3期土地利用数据为数据源,重点采用元胞自动机复合模型CA-Markov模型与多标准评价方法相结合的手段,构建元胞转移数量规则及空间位置转化规则,并分别构造3种不同大小的元胞邻域集合,进行土地利用格局的模拟及预测。试验中2008年土地利用模拟结果与实际土地利用数据Kappa系数高达0.856 1,表明CA-Markov模型结合多标准评价方法的模拟手段可行性较高,同时元胞邻域空间大小对模拟结果的精度有明显的影响。土地利用结构数据及模拟预测结果表明城市集约化现象明显,建设用地迅速扩张,占用大量耕地、园地用地,因此迫切需要促进城市土地利用的可持续发展。 相似文献
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尺度依赖性、空间依赖性和空间非均质性是空间信息的本质特征,如何在空间分析中综合考虑以上特征目前仍缺少有效方法.本文提出的空间信息分层复合分析模型通过“回归的回归”两阶段分析建立包含空间异质性、空间依赖关系与空间尺度效应的空间单元综合回归模型,有助于解决空间分析中数据的多维复杂性涉及的尺度效应、空间依赖性和空间异质性综合... 相似文献
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元胞自动机城市增长模型的空间尺度特征分析 总被引：4，自引：2，他引：2
基于元胞自动机模拟城市系统的复杂行为时,空间尺度是一个非常重要的概念,模型的模拟结果往往会随着输入数据的空间尺度变化而发生变化。然而,目前的元胞自动机城市增长模型大多没考虑数据的空间尺度特征,本文拟通过改变模型中输入数据的空间尺度来验证元胞自动机城市增长模型对尺度的敏感性及其空间尺度特征,并以长沙市为例进行实证研究。研究结果表明:元胞自动机城市增长模型只有在一定的尺度范围内才具有较高的模拟精度,并且模型对尺度具有一定的敏感性,因此为了使模型能够具有较高的模拟精度,并较好地反映城市形态特征,应认真选择模型中输入数据的空间尺度。 相似文献
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传统元胞自动机(CA)模型的转换规则不随模拟过程的时间和空间而变化,难以模拟和表达非线性地理过程.提出基于集合卡尔曼滤波(EnKF)动态优化CA模型参数的方法,以提高模型对复杂地理过程模拟的适应能力.通过引入集合卡尔曼滤波到CA模型中,将模型参数与模型状态整合成一个联合状态矩阵(joint state matrix).再把该矩阵与观测数据输入到EnKF更新方程中,计算出新的参数值,并自动更新到模型中,从而实现动态调整模型运行轨迹,以更好地适应城市发展的过程模拟.将此方法应用于东莞市的城市模拟试验中,优化后的CA模型能在单参数和多参数优化中正确地调整模型参数,使其迅速地收敛于真值并趋于平缓,也能降低模型误差并获得更好的模拟结果. 相似文献
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围绕生态文明建设总体布局和建立国土空间规划体系并监督实施的部署要求,基于大数据技术,以自然资源、测绘地理信息等各类数据资源为基础,研究省级国土空间基础信息平台关键技术,并搭建省级国土空间基础信息平台原型,以黑龙江省国土空间规划监测评估预警系统为例,阐述省级国土空间基础信息平台具体应用,旨在为省级国土空间基础信息平台建设提供借鉴,提升省级国土空间规划管理水平. 相似文献
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《测绘通报》2017,(Z2)
随着地理国情普查和监测的推进,信息量激增,数据挖掘方法和社会化应用工具不断进步,为解决规划决策中的资源分配率低、不确定性高等问题提供了得天独厚的优势。在北京市疏解非首都功能、推进京津冀地区协同发展的大背景下,以地理国情监测数据为基础,以复杂地理计算思想为指导,提出了一种基于集成学习的自适应元胞自动机模拟模型并应用于北京市城市规模演变的模拟。通过对比2015年北京市的预测结果与真实数据发现,相较于传统基于经验统计模型的元胞自动机模型,本文提出的模型预测精度更高。最后本文以2007年和2015年的北京市地理国情监测数据为模拟和训练数据,在假定当前社会经济发展速度不变的情况下,对2023年北京市城市规模作出预测,并找到北京市城市规模的演变规律,识别未来潜在的城市扩展热点区域,最终为城市规划的决策者提供"疏解"北京市的数据支持和现实路径。 相似文献
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土地利用变化模拟模型及应用研究进展 总被引：9，自引：0，他引：9
元胞自动机CA(Cellular Automata)和多智能体ABM(Agent-Based Model)模型是土地利用格局和演化模拟的主流方法,两者在模拟自然因素影响和人文驱动机制方面具有突出优势,为LUCC研究提供了重要的工具。当前,ABM无论在模型构建还是应用研究方面,CA和ABM均取得了显著进展。论文从数据基础、模拟尺度、CA转换规则挖掘、ABM行为规则定义、CA和ABM的耦合4个方面梳理土地利用模拟模型和方法的研究进展。并总结这些模型在虚拟城市模拟与理论验证、真实城市模拟与规划预测以及多类用地模拟与辅助决策等方面的应用。最后,总结土地利用模拟模型在精细模拟和全球变化研究方面存在的局限性,认为未来发展将主要集中于解决从2维模型向3维模型发展、大数据与规则精细挖掘以及大尺度模拟与知识迁移等问题。 相似文献