[发明专利]融合萤火虫算法和元胞自动机的城市扩张模拟预测方法

权利要求书

1.融合萤火虫算法和元胞自动机的城市扩张模拟预测方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取城市遥感影像，对遥感影像进行监督分类获得初始和结束年份的土地利用分类图；

步骤2：获取城市土地利用变化驱动因子数据，经预处理后获取土地利用分类图和驱动因子数据的有效样本点；

步骤3：基于逻辑回归确定参数的边界，利用萤火虫算法FFA，对有效样本点进行训练获取元胞自动机的转化规则；

步骤4：利用根据FFA训练建立的元胞自动机转化规则，获取城市土地利用转化概率；

步骤5：综合转化概率、元胞邻域、随机因素和限制因素建立基于FFA的CA模型，即CA_FFA模型；

步骤6：利用CA_FFA模型对城市土地利用进行模拟应用和验证分析，得到CA_FFA模型模拟结果；

步骤7：对CA_FFA模型及其模拟结果，进行精度评定，并输出保存模拟结果；

所述CA_FFA模型的基于驱动因子的土地利用全局转化概率具体为：

其中，P_Glb表示全局转化概率；P_Div表示由驱动要素影响的局部转化概率；P_Nei,t表示由邻域定义的局部转化概率；S_TIP表示P_Div的缩放参数，旨在补偿部分概率衰减效应；S_LAP表示P_Nei,t的缩放参数，旨在抵消增加的邻域效应；S_TIP的范围为0～0.1，较大的值表示较强的缩放效果；S_LAP范围为0.5～1.0，较大的值表示较弱的缩放效果；S_HET是一种景观异质性，反映了城市发展的不均匀性和复杂性；Res(S_i^t)包括空间约束；

Random是城市扩张过程中的随机因素表达为：

Random＝1+(-lnγ)^β

其中，γ为0～1的随机实数；β为控制随机因子，取值为0～10之间的整数；

由驱动要素影响的局部转化概率P_Div表示为：

其中，z_i为空间变量对土地元胞转化的作用，使用逻辑回归求取z_i的值，具体为：

其中，a₀为常数；a_j(j＝1,2,…,k)是CA转换规则中的参数，亦即是空间变量x_j(j＝1,2,…,k)的权重。

2.根据权利要求1所述的融合萤火虫算法和元胞自动机的城市扩张模拟预测方法，其特征在于，所述的步骤1具体为：

步骤1-1：获取建模所需的卫星遥感影像和矢量地图数据，对其进行空间参考统一和几何校正；

步骤1-2：利用三期卫星遥感图像，基于马氏距离监督分类方法获取模型校准和模型验证起止年份的城市的土地利用分类图。

3.根据权利要求1所述的融合萤火虫算法和元胞自动机的城市扩张模拟预测方法，其特征在于，所述的步骤2具体为：

步骤2-1：选取影响城市土地利用变化的驱动空间因子数据；

所述的驱动空间因子数据包括GDP、人口密度以及到教育机构、医疗机构、行政部门、公共服务设施、旅游景点和交通设施的距离；

步骤2-2：通过地图POI和行政区划图，在ArcGIS中利用欧几里德距离获取到教育机构、医疗机构、行政部门、公共服务设施、旅游景点和交通设施的距离；

步骤2-3：利用随机分层抽样方法对土地利用分类图和驱动因子图层进行采样，获取用于CA规则转化的土地利用分类图和驱动因子数据的有效样本点。