30153.基于人工智能的土地利用適宜性評價模型研究與實現(xiàn)

1、華東師范大學博士學位論文基于人工智能的土地利用適宜性評價模型研究與實現(xiàn)姓名：於家申請學位級別：博士專業(yè)：地圖學與地理信息系統(tǒng)指導教師：吳健平陳蕓20100401基于元胞自動機的潛在土地利用適宜性模擬在～定程度上使預測性土地評價工作更規(guī)范化和精確化，使土地利用適宜性評價工作更符合土地利用規(guī)劃和決策人員的實際要求，為土地可持續(xù)利用提供更好的方法措施和技術支持。三、蟻群算法發(fā)掘土地利用適宜性分類規(guī)則。在獲取土地利用適宜性分類規(guī)則的方法上，本文

2、創(chuàng)新性的引入了最新的人工仿生學智能理論——蟻群算法。該方法避免了層次分析法中權(quán)重分配的主觀因素，降低了評價過程中權(quán)重不確定性的干擾。本文借鑒了基于規(guī)則的分類法中對規(guī)則的定義，將適宜性規(guī)則表達為IFTHEN的條件關系的形式，同時把由樣本獲取的知識信息也通過該形式轉(zhuǎn)換，并輸入訓練集，供蟻群算法發(fā)掘分類規(guī)則使用。由蟻群算法中優(yōu)化路徑的機制，抽象出訓練數(shù)據(jù)集中發(fā)掘分類規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，來發(fā)掘規(guī)則，進行土地利用適宜性分類，形成評價結(jié)果圖。四、空間權(quán)

3、重敏感性分析。本文的空間權(quán)重敏感性分析是運用改進的OAT(oneatatime)方法展丌的，由此探究評價結(jié)果的穩(wěn)定性、準則因子的相對權(quán)重敏感性，以及如何減低多準則決策方法的不確定性等內(nèi)容。結(jié)果通過表格、圖表和專題圖的形式表達，能方便明確的找出敏感性高的地理區(qū)位。五、土地利用適宜性評價模型工具的開發(fā)。本文基于MicrosoftC舞NET開發(fā)平臺、運用ESRIArcGISEngine開發(fā)組件、MathworksMATLAB嵌入式開發(fā)組件等設

4、計開發(fā)了LsAGIS模型工具，并給出了關鍵的設計流程與示例代碼。設計中特別注重了以用戶良好感受為中心的交互設計方法，提升用戶使用的工作效率。交互設計中貫徹了UML統(tǒng)一建模的方法，使設計過程更規(guī)范化，為今后的模型工具的功能擴展打下基礎。六、研究區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)用地實例分析。本文選取澳大利亞MacintyreBrook流域作為研究區(qū)，分別用層次分析法、土地利用適宜性分類規(guī)則發(fā)掘方法和基于元胞自動機的土地利用適宜性模擬方法做了灌溉農(nóng)地適宜性分析與評