基于GIS和空间逻辑回归模型的城市空间扩展预测——以深圳市龙岗区为例

本文从土地利用的角度出发,分析了城市扩展的基本原理和过程,提出城市空间扩展直接原因在于城市发展对土地的需求,城市空间扩展预测可分为城市发展用地总体需求预测和空间扩展预测的观点,并采用优化组合预测模型对城市用地总体规模扩展进行建模,利用空间逻辑回归模型对空间分布扩展进行建模,两者共同构建了城市空间扩展预测模型,最后以深圳市龙岗区为例,进行了试验,验证了这种思路。     

SLEUTH城市扩展模型的应用与准确性评估

基于多时相TM遥感影像, 利用SLEUTH模型对沈阳市1988～2004年间的城市扩展过程进行了模拟.采用ROC曲线、多分辨率误差估算和景观指数3种方法对SLEUTH模型在总体预测能力、城市扩展数量、空间位置和空间格局上的模拟准确性给予全面定量评估.结果表明,SLEUTH模型具有可信精度, 对城市扩展总体趋势拟合较好, 但是对城市扩展空间位置的预测和城市空间格局的表达还有待于提高.     

基于地理国情监测的城市空间扩展分析 ——以北京市中心城区为例

本文选取北京城区作为分析单元,充分利用空间格局变化监测数据中的城区边界数据,分析计算研究区域的城市扩展面积、城市扩展速度、城市扩展强度、分形维数及紧凑度,从而对研究区域城市扩展变化进行综合分析,为区域发展规划、城市扩展分析、城市用地评价等进行评价。通过研究分析发现该发展模式缩短了城市内各部分之间的联系距离,提高了城市基础设施和已开发土地的利用效率,提高了资源的利用效率,降低了城市的管理成本。     

基于GIS城镇扩展的空间格局分析

以城镇扩展为核心内容的城市土地利用/土地覆盖变化已经成为目前国内土地利用/土地覆盖变化(LUCC)研究的热点.基于某地2002年至2007年土地利用数据,提取城镇用地信息,利用全局和局部空间关联模型,分析了区域城镇扩展的空间分布特征,得出了相关研究成果.     

利用RS和GIS进行成都市扩张及驱动力分析

本文利用多时相TM影像,基于GIS空间分析技术,运用缓冲区分析方法和因子分析方法,对成都市城市扩张及其驱动力进行了定量分析.结果表明:城市扩张在各缓冲带空间分异显著,城市扩张呈明显的“圈层式”扩展模式,总体上紧邻城市中心区域,具有较强的空间集中性,随城市中心到周边区域,空间集聚性减弱.城市扩张呈现不同的空间分异性;区域...     

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。     

基于夜间灯光数据的武汉都市圈建成区空间扩展及其驱动因素研究

以往在基于夜间灯光数据的区域城市空间扩展研究中,多从城市建成区平面形态扩张的角度进行分析,较少考虑灯光亮度信息对城市扩张强度的表征作用.针对此问题,通过整合两类夜间灯光数据,充分利用灯光亮度信息分析都市圈中各城市的空间扩展差异,并结合统计年鉴数据构建重心转移的时空地理回归模型,探测武汉都市圈的空间扩展进程及其驱动因素.结果表明:①1992—2018年武汉都市圈建成区的空间扩展进程经历了1992—2009年、2009—2013年、2013—2018年3个阶段;②3个阶段各区县加权重心转移方向的变化表明,在武汉都市圈内,武汉市对其他区县的吸引特征增强,同时各区县间的局部吸引特征增强;③2013年后社会经济、人口资源对都市圈建成区空间扩展的影响强烈.     

利用RS&GIS进行成都市扩张及驱动力分析

本文利用多时相TM影像,基于GIS空间分析技术,运用缓冲区分析方法和因子分析方法,对成都市城市扩张及其驱动力进行了定量分析。结果表明:城市扩张在各缓冲带空间分异显著,城市扩张呈明显的“圈层式”扩展模式,总体上紧邻城市中心区域,具有较强的空间集中性,随城市中心到周边区域,空间集聚性减弱。城市扩张呈现不同的空间分异性;区域经济发展、人口增长与城市化等因素是城市扩张的主要驱动力。基于遥感与GIS技术,能够有效地实现城市扩张的动态监测,为有关部门决策提供了科学依据。     

吉林市城市扩展监测及模拟研究

随着我国城市化进程的加快,其引起的城市数量的增加和城市规模的扩大已经引起学术界广泛的重视,定期或不定期地获得城市扩展信息、了解城市动态变化趋势,可为城市土地资源的规划和管理提供有力的依据。本文基于元胞自动机(CA)原理,充分利用CA在土地利用空间格局演化模拟和空间局部优化方面的优势特点,结合遥感和GIS 技术建立城市空间扩展 CA 模型,对吉林市建成区的演化过程进行模拟。结果表明,开发的CA模型具有较好的模拟效果。     

西部地级城市城区扩展变化监测与分析——以甘肃省地级城市为例

为了统计甘肃省地级城市城区空间扩展变化趋势及规律，为西部城市的规划建设和可持续性发展提供空间地理信息参考依据，本文以甘肃省地级城市为研究对象，利用城市多年航空航天遥感影像及城市规划、统计等相关资料，采用遥感监测及地理信息空间技术，通过研究城市城区空间扩展的范围、速度及强度等指标因素，对甘肃省地级城市2000—2020年间城市城区扩展变化原因进行分析，结果表明：在近20年时间里，甘肃省地级城市空间格局在政策引导、经济发展、城市建设规划布局、人口增长等因素的作用下不断扩展，城市建设也得到了前所未有的发展，其分析结果可以为甘肃省地级城市的规划建设、城市的科学管理决策以及区域发展战略与规划实施提供重要的空间地理信息依据和参考信息。     

基于GeoSOS的城市扩展模拟——以旅顺口区为例

运用MCE-CA和Logistic-CA两种基本的元胞自动机模型作为理论模型,考虑边界到市中心、镇中心、铁路和主要公路等作为区位因素的空间距离约束条件,以及地形和禁止建设区作为区位因素的全局限制约束条件,在地理模拟优化系统(Geographical Simulation and Optimization System,GeoSOS)的支持下,对1990~2000年和2000~2010年辽宁省大连市旅顺口区的城市空间扩展进行了模拟,并取得较好效果。结果表明,MCE-CA模型的Kappa系数分别为0.71和0.64,Logistic-CA模型分别为0.54和0.55,两者均达到较好的模拟精度;MCECA模型适用于主观变量较多的CA模型,Logistic-CA模型更适合于客观因素较多的CA模型;利用合理的CA模型模拟旅顺口区城市未来土地利用变化,可为今后的土地规划以及制定有效的土地管理措施和方针政策提供依据。     

顾及障碍空间的城镇土地定级方法研究

在分析顾及障碍空间下测算定级单元作用分的补充修正法和障碍空间阻隔法的同时,提出了阻隔线阻隔法的基本原理和实现过程,并以湛江市市区土地定级为例,验证了阻隔线阻隔法.实验结果表明,阻隔线阻隔法能够有效地解决在矢量数据表达中障碍空间下定级单元作用分计算.     

城市规划CA模型在城市空间形态演化中的应用研究

传统的CA模型基于自下而上的思路模拟城市复杂系统,忽略了宏观决策对城市空间形态演化的影响。本文基于传统CA模型,从城市规划角度,通过引入控制性详细规划层,把整个城市空间划分成不同组团片区,将传统的自下而上CA模型改进为自下而上和自上而下相结合的城市规划CA模型(UPCA),并取得了较好的实证模拟结果。结果表明:该模型简化了传统CA城市模拟模型的数据量,提高了模型的模拟精度,并增强了模型的规划决策功能,使模型具备了一定的社会经济分析能力。     

An Artificial-Neural-Network-based,Constrained CA Model for Simulating Urban Growth

Insufficient research has been done on integrating artificial-neural-network-based cellular automata (CA) models and constrained CA models, even though both types have been studied for several years. In this paper, a constrained CA model based on an artificial neural network (ANN) was developed to simulate and forecast urban growth. Neural networks can learn from available urban land-use geospatial data and thus deal with redundancy, inaccuracy, and noise during the CA parameter calibration. In the ANN-Urban-CA model we used, a two-layer Back-Propagation (BP) neural network has been integrated into a CA model to seek suitable parameter values that match the historical data. Each cell's probability of urban transformation is determined by the neural network during simulation. A macro-scale socio-economic model was run together with the CA model to estimate demand for urban space in each period in the future. The total number of new urban cells generated by the CA model was constrained, taking such exogenous demands as population forecasts into account. Beijing urban growth between 1980 and 2000 was simulated using this model, and long-term (2001–2015) growth was forecast based on multiple socio-economic scenarios. The ANN-Urban-CA model was found capable of simulating and forecasting the complex and non-linear spatial-temporal process of urban growth in a reasonably short time, with less subjective uncertainty.     

一种利用凸包思想顾及障碍物的聚类分析

提出了利用凸包思想求取障碍距离的方法,并对该方法进行了理论与实践上的探讨。然后以所求得的障碍距离为依据,利用改进后的k-中心点法进行实验。实验表明,其结果不仅可以得到两点之间的障碍距离与障碍路径,而且可以实现顾及障碍物聚类的要求。最后对实验结果做出了总结与展望。     

基于高分辨率影像的道路交通可达性分析

基于完善的交通规划理论和模型,以某市为例,借助RS技术的空间数据获取能力和GIS技术的空间分析能力,综合考虑最短出行距离、最短出行时间以及网络节点人口密度3个因素,研究分析某市的道路交通可达性,并对现有的道路交通网络进行评价,为未来城市道路交通规划以及城市建设提供科学可靠的参考依据。     

Calibration of cellular automata models using differential evolution to simulate present and future land use

A key issue in cellular automata (CA) modeling is the minimization of the differences between the actual and simulated patterns, which can be mathematically formulated as an objective function. We develop a new hybrid model (termed DE‐CA) by integrating differential evolution (DE) into CA to solve the objective function and retrieve the optimal CA parameters. Constrained relations among factors were applied in DE to generate different sets of CA parameters for prediction of future scenarios. The DE‐CA model was calibrated using historical spatial data to simulate 2016 land use in Kunming and predict multiple scenarios to the year 2026. Assessment of quantitative accuracy shows that DE‐CA yields 92.4% overall accuracy, where 6.8% is the correctly captured urban growth; further, the model reported only 5.0% false alarms and 2.6% misses. Regarding the simulation ability, our new CA model performs as well as the widely applied genetic algorithm‐based CA model, and outperforms both the logistic regression‐based CA model and a no‐change NULL model. We projected three possible scenarios for the year 2026 using DE‐CA to adequately address the baseline urban growth, environmental protection and urban planning to show the strong prediction ability of the new model.     

Assessing the effect of temporal dynamics on urban growth simulation: Towards an asynchronous cellular automata

Time is a fundamental dimension in urban dynamics, but the effect of various definitions of time on urban growth models has rarely been evaluated. In urban growth models such as cellular automata (CA), time has typically been defined as a sequence of discrete time steps. However, most urban growth processes such as land‐use changes are asynchronous. The aim of this study is to examine the effect of various temporal dynamics scenarios on urban growth simulation, in terms of urban land‐use planning, and to introduce an asynchronous parcel‐based cellular automata (AParCA) model. In this study, eight different scenarios were generated to investigate the impact of temporal dynamics on CA‐based urban growth models, and their outputs were evaluated using various urban planning indicators. The obtained results show that different degrees of temporal dynamics lead to various patterns appearing in urban growth CA models, and the application of asynchronous (event‐driven) CA models achieves better simulation results than synchronous models.     

实时交通数据支持下的医疗服务时空可达性分析

针对现有城市医疗服务可达性分析方法未考虑就医偏好,导致测算结果与居民实际感受相差较大的问题,本文提出了一种顾及时间和距离成本偏好的医疗服务时空可达性分析方法,并以武汉市中心城区为例进行了分析。试验结果表明,研究方法充分利用交通路况,兼顾了交通距离和通行时间对就医选择的影响,距离偏好在新方法中作用显著。该方法一方面可以体现不同时刻可达性差异,另一方面又强调了居民就医的时间和距离成本偏好,相比单一的时间或距离成本更具优势,分析结果更符合现实。