Integration of principal components analysis and cellular automata for spatial decisionmaking and urban simulation   总被引：2，自引：0，他引：2  

黎夏  叶嘉安 《中国科学D辑(英文版)》2002,45(6):521-529

This paper discusses the issues about the correlation of spatial variables during spatial decisionmaking using multicriteria evaluation (MCE) and cellular automata (CA). The correlation of spatial variables can cause the malfunction of MCE. In urban simulation, spatial factors often exhibit a high degree of correlation which is considered as an undesirable property for MCE. This study uses principal components analysis (PCA) to remove data redundancy among a large set of spatial variables and determine ‘ideal points’ for land development. PCA is integrated with cellular automata and geographical information systems (GIS) for the simulation of idealized urban forms for planning purposes.  相似文献   

红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算   总被引：19，自引：0，他引：19  

黎夏  叶嘉安  王树功  刘凯  刘小平  钱峻屏  陈晓越  何执兼  覃朝锋 《遥感学报》2006,10(3):387-396

根据雷达后向散射系数建立了红树林湿地植被生物量的估算模型,并运用遗传算法确定其中非线性模型的最优参数.对比分析表明,雷达后向散射系数模型比NDVI模型在植被生物量估算中有更高的精度.使用NDVI指数有可能导致某些植被类型的生物量估算出现较大的误差.这是因为一些具有密集冠层的草本植被（例如互花米草等）有比红树林高得多的NDVI值.而雷达遥感所具有的侧视特点及一定的穿透能力能有效地获取植被的垂直信息,大大减低植被生物量估算的误差.  相似文献   

知识发现及地理元胞自动机   总被引：39，自引：2，他引：39  

黎夏  叶嘉安 《中国科学D辑》2004,34(9):865-872

提出了将数据挖掘技术应用于元胞自动机(CA)进行地理模拟的新方法. CA具有很强的模拟复杂系统的能力. CA的核心是如何定义转换规则, 但目前还没有很好定义转换规则的方法. 主要是采用启发式的方法来定义转换规则, 受主观因素影响很大. 而且, 这些转换规则基本是通过数学公式来隐含表达, 在反映复杂关系时有一定的局限性. 利用数据挖掘技术从GIS和遥感数据中发现知识, 自动找到CA的转换规则, 大大缩短了建模所需要的时间, 并改善了模拟效果.  相似文献   

基于神经网络的单元自动机CA及真实和优化的城市模拟   总被引：78，自引：8，他引：78  

黎夏  叶嘉安 《地理学报》2002,57(2):159-166

提出了一种基于神经网络的单元自动机（CA）。CA已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。CA模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定模型的参数值。本模型的结构较简单，模型的参数能通过对神经网络的训练来自动获取。分析表明，所提出的方法能获得更高的模拟精度，并能大大缩短寻找参数所需要的时间。通过筛选训练数据，本模型还可以进行优化的城市模拟，为城市规划提供参考依据。  相似文献   

提升地理信息数据可获取性对促进我国经济发展的意义   总被引：4，自引：3，他引：1  

叶嘉安  朱家松 《地理信息世界》2004,2(4):1-4

本文在分析我国现有地理信息数据可获取性的现状和问题基础上,提出了对现行地理信息数据政策的一些看法和建议。在经济比较发达、对外比较开放的城市和地区设立“地理信息数据开放特区”的建议,可使GIS在民用和国民经济领域的应用更加合理合法化,使GIS技术在提高经济发展的同时,能够更多地为广大人民服务。  相似文献   

中国生产性服务业发展与空间分布   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨帆  叶嘉安 《热带地理》2013,33(2):178-186

从分行业的角度探讨了中国生产性服务业的发展特征及其在城市体系中的空间分布。研究表明,中国生产性服务业的发展水平还处在初级阶段,虽然高级别生产性服务业增长较快,但是所占比重较小。空间分布上,生产性服务业倾向于集中在特大城市。由于其在经济发展中发挥重要的作用,这种分布特征重组了城市等级结构和城市之间的经济联系。随着中国经济的持续增长和政府的政策支持,对生产性服务业的需求将大大增加。全球化背景下,发展生产性服务业也成为重要的城市发展战略。但是,生产性服务业不均衡的分布格局决定了大城市和特大城市在新一轮的城市发展中具有更大的竞争力。因此,中小城市在发展生产性服务业时必须进行深入的分析,以免造成用地和资金的浪费。  相似文献   

基于时空域密度异常的土地利用/土地覆盖短期变化检测          下载免费PDF全文

钱峻屏  王芳  黎夏  艾彬  叶嘉安  陈晓越 《遥感学报》2009,13(3):499-514

论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%)；林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%)；农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间；较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%)；此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。  相似文献