基于GIS和CA模型的天津?yàn)I海新區(qū)土地?cái)U(kuò)展時(shí)空模擬.pdf

1、天津?yàn)I海新區(qū)的核心區(qū)域是塘沽,近年來(lái)其城市擴(kuò)展非常迅速。對(duì)該地區(qū)的土地利用擴(kuò)展進(jìn)行研究,模擬該地區(qū)的土地利用擴(kuò)展時(shí)空變化,分析預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì),對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展、環(huán)境可持續(xù)和產(chǎn)業(yè)的合理布局,實(shí)現(xiàn)天津?yàn)I海新區(qū)土地利用的可持續(xù)發(fā)展有重要意義。 本文以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN)的元胞自動(dòng)機(jī)(Cellular Automata, CA)為建模方法,采用多源衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù),通過(guò)GI

2、S與CA模型的松散耦合,分析與模擬該區(qū)域的土地?cái)U(kuò)展,預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)照前人土地利用擴(kuò)展方面的研究,本文所采用的方法、模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),和模型實(shí)現(xiàn)的途徑等方面都有一定的改進(jìn)。 主要工作包括： (1)多源衛(wèi)星遙感影像的處理與解譯：通過(guò)對(duì)該區(qū)域多源衛(wèi)星遙感影像的處理與解譯,結(jié)合GIS的空間分析技術(shù)分析提取研究區(qū)域不同時(shí)相的土地利用、交通、水域等城市土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力信息,定量分析研究區(qū)域內(nèi)不同時(shí)期的土地?cái)U(kuò)展?fàn)顩r及特點(diǎn),為C

3、A模擬模型因子的選擇奠定基礎(chǔ),獲取土地?cái)U(kuò)展時(shí)空模擬所需的源數(shù)據(jù)。 (2)探討了CA模型模擬多元土地?cái)U(kuò)展的途徑：習(xí)慣上,借助CA模型對(duì)土地?cái)U(kuò)展的研究,主要是針對(duì)城市與非城市這種二元值的模擬。而本文從理論上對(duì)CA模型做了進(jìn)一步擴(kuò)展,將BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入CA模型中,選擇確定適合研究區(qū)域的模型參數(shù)和因子。旨在消除以往模擬方法只能模擬城市與非城市這種二元值的弊端。 (3)針對(duì)研究區(qū)域特點(diǎn)建立土地?cái)U(kuò)展時(shí)空模擬模型：根據(jù)研究區(qū)域土地

4、擴(kuò)展和土地利用演化過(guò)程的分析,確定模擬模型的主要因子。將一部分源數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立CA模型的轉(zhuǎn)換規(guī)則,使用部分源數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集,以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?。將其置于CA建模框架之中,并引入全局隨機(jī)變量代表模型模擬時(shí)的不確定性因素,完成CA模型的建立。最后通過(guò)GIS與CA模型的松散耦合,最終建立研究區(qū)域的土地?cái)U(kuò)展時(shí)空模擬模型,這也是本文的主要改進(jìn)點(diǎn)之一。 (4)模型開發(fā)實(shí)現(xiàn)及模擬應(yīng)用：使用C＃語(yǔ)言,在Ar