[发明专利]城市土地利用变化模拟方法

说明书

技术领域

本发明涉及城市土地利用变化模拟方法。主要运用动态邻域的思想，将蒙特卡罗方法与元胞自动机相结合，实现城市土地利用变化模拟，从而为城市土地资源规划管理和可持续发展提供科学的参考资料和决策依据。属于地球科学领域。

背景技术

土地变化是全球环境变化的显著表现形式，随着全球环境变化研究的深入和发展，土地变化引起了众多学者的高度重视和关注，目前已经成为21世纪的重要科学议题。随着我国人口、资源和环境问题的日益突出，城市土地利用变化研究已成为当前城市可持续发展中的重要研究内容。加强城市土地利用变化的模拟，有利于优化城市土地利用结构和模式，提升城市土地资源的可持续利用与开发水平，对于深化研究和认识城市环境变化整体行为和运行机制均具有重要的理论价值和科学意义。

国内外许多专家学者对城市土地利用变化模拟进行了大量有益的探索。Finn研究了马尔科夫链应用于土地利用变化的度量和统计。De&Velloso等运用模糊集理论和遥感技术对土地覆盖变化进行监测。De Almeida等将元胞自动机模型应用到巴西城市Bauru的土地利用变化和扩展模拟。Comber&Law等探讨了运用专家知识来自动监测土地覆盖变化。张新长和梁金成研究了马尔柯夫模型的土地利用动态变化预测。黎夏和刘小平提出了基于案例推理(CBR)的CA模型。李月臣和何春阳提出基于人工神经网络和CA的土地利用/覆盖变化时空演变模拟。另外，智能体技术(杨青生，黎夏等)和支持向量机(熊华，刘耀林等)等方法也应用到土地利用变化模拟研究。

综合国内外研究现状，目前对于城市土地利用变化模拟方法主要分为两类：(1)数理统计方法：如马尔科夫模型、回归分析模型、统计模型等，这些方法将土地变化过程视为随机转换过程，缺乏对城市土地利用变化空间相关性的考虑。(2)智能演化方法：如元胞自动机、人工神经网络、遗传算法和支持向量机等，该类模型是建立在对土地利用变化过程的系统仿真基础之上，但是存在计算过程复杂、难以把握的缺点。为了克服上述模型存在的不足和缺陷，需要引入新的技术方法和思路。

发明内容

本发明目的旨在提供一种城市土地利用变化模拟方法，克服上述模型存在的不足和缺

本发明的一种面向城市土地利用变化模拟方法，将蒙特卡罗方法与元胞自动机相结合，根据不同的元胞状态分布及蒙特卡罗方法动态调整局部邻域范围大小，解决城市土地利用变化在空间维度上的不确定性问题和在时间维度上的随机性问题，实现城市土地利用变化模拟。

本发明的一种面向城市土地利用变化模拟方法，其步骤依次为：

1)数据获取及预处理

获取研究区域两个不同年份的遥感影像，利用ArcGIS、ERDAS软件对遥感影像配准、裁剪和几何校正处理，最后进行影像解译分类，将土地利用类型分为水域、未利用地、建设用地和绿地四类，从而得到两个时期的土地利用分类图；

2).依据分类图确定元胞大小、元胞状态和迭代时间，运用蒙特卡罗方法确定动态邻域范围；

(1)动态邻域选择：对于一般元胞，使用3×3的Moore邻域，如果邻域中元胞的土地利用分类趋于平均，则利用5×5的Moore邻域；

(2)根据上一步确定的邻域类型计算元胞邻域范围内各土地类型百分比；

(3)基于蒙特卡罗随机数方法建立元胞转换规则

首先根据上一步求出的土地类型百分比得到土地类型百分比向量

P＝[P₁P₂.....P_k](5)

它满足：

Σi=0kPk=1,i=1,2,...,k---(6)]]>

对土地类型百分比向量的元素做累加计算，得到累加土地类型百分比向量