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| 基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测 | |
| 引用本文： | 冯永玖,刘妙龙,童小华,刘艳,韩震.基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测[J].地理学报,2010,65(6). |
| 作者姓名： | 冯永玖 刘妙龙 童小华 刘艳 韩震 |
| 作者单位： | 1. 上海海洋大学海洋科学学院,上海,201306 2. 同济大学测量与国土信息工程系,上海,200092 3. 南洋理工大学,新加坡,637616 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，教育部科学技术研究重点项目，上海市科学技术委员会重点项目，上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金 |
| 摘 要： | 通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。 |
| 关 键 词： | 城市演化模拟 元胞自动机 核主成分分析 精度分析 上海市嘉定区 |
Kernel Principal Components Analysis Based Cellular Model for Restructuring and Predicting Urban Evolution |
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| FENG Yongjiu,LIU Miaolong,TONG Xiaohua,LIU Yan,HAN Zhen.Kernel Principal Components Analysis Based Cellular Model for Restructuring and Predicting Urban Evolution[J].Acta Geographica Sinica,2010,65(6). | |
| Authors: | FENG Yongjiu LIU Miaolong TONG Xiaohua LIU Yan HAN Zhen |
| Institution: | FENG Yongjiu1,LIU Miaolong2,TONG Xiaohua2,LIU Yan3,HAN Zhen1 (1.College of Marine Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China,2.Department of Surveying and Geo-informatics,Tongji University,Shanghai 200092,3.National Institute of Education,Nanyang Technological University,Singapore 637616) |
| Abstract: | Simulating and restructuring complex non-linear process of urban evolution with cellular automata plays a significant role in urban land use planning and decision-making.By using conventional methods,it is difficult to retrieve reasonable CA transition rules to capture the dynamic process of urban expansion and evolution.Based on kernel principal components analysis approaches (KPCA),non-linear dimension reduction can be executed on spatial variables with multi-collinearity by kernel method projection in th... |
| Keywords: | urban evolution simulation cellular automata kernel principal components analysis accuracy analysis Jiading District of Shanghai |
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