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耦合遥感观测和元胞自动机的城市扩张模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
在传统元胞自动机(CA)模型中,静态的模型参数和模型误差不能释放是影响城市扩张模拟效果的两个重要原因。文中引入集合卡尔曼滤波方法到CA模型中,提出了基于联合状态矩阵的地理元胞自动机。该模型在模拟过程中可以通过同化遥感观测数据,动态地调整模型参数和纠正模拟结果,使模型参数能够反映转换规则的时空变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将模型应用于东莞市的城市扩张模拟中,实验结果表明,模型能够准确地调整模型参数使之符合城市发展模式,同时也能有效地控制模型误差,其模拟的空间格局与真实情况吻合。 相似文献
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基于出租车轨迹数据的城市空间结构变化研究——以深圳市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
在地理大数据大量涌现的背景下,利用深圳市2009年5月和2016年9月2期出租车轨迹大数据,通过构建2层空间网络,并使用Infomap社区发现算法,发现网络中的全局空间社区和局部空间社区。通过对比空间社区的变化,并结合遥感数据和规划政策等,探讨深圳市长时期多层空间结构的动态变化,揭示了城市基础设施建设以及规划政策制定等对城市空间结构的影响。结果表明:全局尺度下,城市的空间结构趋向于紧凑式发展,如深圳市郊区的小空间社区合并成了5个大空间社区,这与深圳2020年总体规划有较大的关联。局部尺度下,城市的空间结构趋向于多中心式发展,如围绕深圳高铁北站和南山中心的2个空间社区分裂成了多个小空间社区,这与重大基础设施建设和经济发展有较大的关联。 相似文献
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地理模拟优化系统(GeoSOS)及其在地理国情分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
第一次全国地理国情普查工作已基本完成,需要对所获取的地理国情监测数据进行空间统计分析,以得到地理国情的时空分布模式、演变规律及发展趋势,形成地理国情信息和知识。地理国情监测生成的基础数据源,可用于土地资源集约利用、城乡及城市群协调发展、生态环境保护等问题的空间智能决策分析,但目前有效的模拟分析工具还比较缺乏。笔者提出的地理模拟优化系统(GeoSOS)理论框架,耦合了地理过程模拟预测和空间优化,为上述研究提供了有利的理论支持和实用工具。为进一步方便与GIS进行无缝的链接,本文提出了基于ArcGIS插件的GeoSOS以方便进行高效的地理模拟分析。并以快速城市化地区的城市扩张与生态保护研究为例,通过在地理国情信息分析中的应用,得到了一些重要的发现。模拟结果显示,按照现在的发展趋势,广东省优化开发区域在2020年其土地开发强度将超出规定的约束指标,并发现各区域均存在大量城乡建设用地占用生态保护压力等级高和较高地块的现象,而基于土地开发强度和生态保护双重约束的城镇化扩张能够在满足约束指标的同时获得更紧凑的景观格局。表明GeoSOS及其ArcGIS插件可以成为地理国情信息分析的有利工具,并给出了今后需解决的问题和发展方向。 相似文献
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城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005-2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度(FoM=0.2329,提高了9%)明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005-2015基础上预测的2025-2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。 相似文献
77.
基于GEE平台的广州市主城区不透水面时间序列提取 总被引:1,自引:0,他引:1
不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标,其提取已经是当下的研究热点。与单时相影像相比,时间序列制图能够获取其准确的变化趋势,对于监测城市的快速发展具有重要意义。本文以广州市主城区为研究区,以Google Earth Engine平台为基础,利用2000-2017年的Landsat TOA影像计算BCI和NDVI,并通过自适应迭代法确定它们的阈值,从而提取初始的不透水面,然后进行时间一致性检验,使不透水面时间序列更加合理。研究结果表明:①BCI与NDVI的结合以及时间一致性检验能够提高不透水面的提取质量;②本文中不透水面提取的平均总体精度为90.4%,平均Kappa系数为0.812;③在2000-2017年广州市主城区不透水面面积增加近一倍,但增速有所放缓。④新增的不透水面主要集中在原本相对落后的主城区外围;⑤高程、道路密度和购物场所密度等是影响广州市主城区不透水面扩张的主要因素。 相似文献
78.
基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟 总被引:7,自引:0,他引:7
探讨了基于多智能体系统(MAS)的城市土地利用动态变化模拟的新方法. 模型是由相互作用的环境层和多智能体层组成. 旨在探索城市中居民、房地产商、政府等多智能体之间, 以及多智能体与环境之间的相互作用而导致城市空间结构的演化过程. 以广州市海珠区为实验区, 模拟了其1995~2004年的土地利用动态变化情况. 并与元胞自动机(CA)模型进行了对比研究, 结果表明MAS在模拟较为复杂的城市时比CA有更高的精度和更接近实际的空间格局. 相似文献
79.
测试中心经过“十五”期间的建设和发展,近两年主要经济指标几乎接近于一年翻一番,为我们“十一五”的发展打下了坚实的基础。 相似文献
80.
利用蚁群智能挖掘地理元胞自动机的转换规则 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了基于蚁群智能算法(Ant Colony Optimization, ACO)的地理元胞自动机(ACO-CA). 元胞自动机(CA)具有模拟和预测复杂的地理现象演变过程的能力. CA 的核心是如何定义转换规则, 但目前的方法所获取的转换规则大都是隐含的, 是通过数学公式来表达. 当研究区域较复杂时, 确定CA的模型结构和参数有一定困难, 需要使用智能式的方法获取有效的转换规则. 提出了一种基于蚁群智能来自动获取地理元胞自动机转换规则的新方法. 该方法所提取的转换规则毋需通过数学公式来表达, 能更方便和准确地描述自然界中的复杂关系, 并且这些规则比数学公式更容易让人理解. 将ACO-CA应用于广州市的城市模拟实验中, 取得了较好的结果. 并与See5.0决策树模型进行了对比研究, 对比实验结果表明: 蚁群智能算法在提取CA转换规则时比See5.0 模型更具有优势. 相似文献