[发明专利]一种基于SLEUTH模型的城市开发边界预测方法

权利要求书

1.一种基于SLEUTH模型的城市开发边界预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、分别获取城市中心城区范围的历史与现状的遥感影像，从每一幅遥感影像中提取IBI指数来构建相应的IBI影像，所述IBI指数由用于反映水体信息的MNDWI指数、用于反映建筑用地信息的NDBI指数以及用于反映植被信息的SAVI或NDVI指数构成；

步骤二、采用SLEUTH模型，通过所有的IBI影像进行城市建设用地扩张模拟，在扩张阶段设置预设的严格排除图层作为禁止建设边界；在校准阶段采用OSM_NS作为确定模型的最佳拟合优度指标，

OSM_NS＝compare×pop×edges×clusters×xmean×ymean

式中，compare为模拟的最后年份城镇化像元总数与实际的最后年份城镇化像元总数的比值，pop为模拟的城镇化像元数目与校准年份实际城镇化像元数目比值的最小二乘法回归相关系数值，edges为模拟城镇边界数与校准年份真实城镇边界数比值的最小二乘法回归相关系数值，clusters为模拟的城镇聚类与校准年份真实的城镇聚类比值的最小二乘法回归相关系数值，xmean为模拟的城镇化像元的平均x坐标值与校准年份真实的城镇化像元的平均x坐标值比值的最小二乘法回归相关系数值，ymean为模拟的城镇化像元的平均y坐标值与校准年份真实的城镇化像元的平均y坐标值比值的最小二乘法回归相关系数值。

2.根据权利要求1所述的基于SLEUTH模型的城市开发边界预测方法，其特征在于，通过的城镇综合承载力对步骤二中预测的城市开发边界进行修正，具体方法如下：

1)建立分层次的城镇综合承载力评价指标；

2)通过主成分分析法将评价指标转换成评价因子，选取满足预设条件的评价因子作为主成份，并找到解释信息量最大的主成分；按解释信息量最大的主成分中各评价因子得分系数对评价指标的重要性进行排序；

3)依据评价指标重要性排序结果，构建判断矩阵A₁，

对判断矩阵A₁的各列进行归一化处理，得到判断矩阵A₂，并计算判断矩阵A₂中各行之和，得到向量W，对向量W做归一化处理；

4)应用和积法计算向量W的最大特征向量，在此基础上计算判断矩阵A₁的最大特征根λ，从而根据得到评价因子的特征权向量W_i；

5)利用一致性比率CR对特征权向量W_i做一致性检验，通过检验的特征向量即为各评价指标的权重向量；如果检验无法通过，则返回执行步骤1)，即重新筛选指标；

6)根据评价指标的权重向量，得到扩张后的城市开发边界的综合承载力的评价分值，通过自然断裂法将评价分值划分为三类阈值区间，分别将其承载能力划分为高承载区、中承载区和低承载区，并在扩张后的城市开发边界中剔除连片的低承载区。

3.根据权利要求1或2所述的基于SLEUTH模型的城市开发边界预测方法，其特征在于，根据以下原则对预测的城市开发边界进行修正：确保城市允许建设区均划入城市开发边界，并严格避开禁止建设区；严格避开任何与生态红线冲突的地区。

4.根据权利要求1或2所述的基于SLEUTH模型的城市开发边界预测方法，其特征在于：所述严格排除图层包括水域空间和生态空间。

5.根据权利要求4所述的基于SLEUTH模型的城市开发边界预测方法，其特征在于：所述严格排除图层还包括基本农田保护区。