顾及空间多尺度邻域效应和时间依赖性的城市扩展模拟

在推进新型城镇化和实施新时代国土空间规划的战略背景下,城市扩展研究逐渐成为热点问题。当前基于元胞自动机(CA)的城市扩展模拟对城市空间多尺度邻域效应解析不足,且在转换规则中对城市长时间演变过程的时间依赖性影响表达不够完善,简化了城市扩展的时空依赖性,无法真实模拟推演未来规划实施情景以服务于国土空间规划。针对上述问题,本文构建一种兼顾空间多尺度邻域效应(3DCNN)和时间依赖性(ConvLSTM)的城市扩展深度学习CA模型(下文称“Deep-CA”)。首先通过组合普通卷积和空洞卷积的3DCNN来提取城市空间多尺度邻域效应,再利用ConvLSTM神经网络将历史信息同化,考虑长时间序列的时间依赖性,从而得到城市扩展的适宜性概率。北京市1995—2015年的土地利用数据及其驱动因素数据用于验证所提CA模型的科学性与适用性,1995—2010年数据用于模型训练,模拟2015年的城市范围。同时将模拟结果精度与ANN-CA、LR-CA和ME-CA 3种传统方法进行对比。与传统CA模型相比,Deep-CA的北京市2015年模拟FoM指数提高了4%左右,且对于城市全局和局部形态模拟效果较好,斑块破碎度低...     

MonoLoop:CA城市模型状态转换规则获取的一种方法

状态转换规则是元胞自动机(Cellular Automata,CA)的核心,如何获取并建立CA的状态转换规则是构建CA模型的关键。邻域作用是CA能够模拟复杂物理现象的核心驱动力,而在已有的用于城市增长模拟的CA城市模型中,因为邻域作用在模拟的过程中为时间动态的变量,其系数很难通过常用的Logistic回归方法识别,致使已有的CA城市模型的状态转换规则中,往往仅通过Logistic回归获取邻域作用之外的空间变量的模型参数,而邻域作用的参数通常采用主观赋值的方法。本文提出了CA城市模型的多指标评价(Multi-Criteria Evalua-tion,MCE)形式状态转换规则获取的一种新方法 MonoLoop,并针对北京市域1976～2006年的城市增长开展了该方法的实验。基于这种方法,一方面利用历史数据可以建立更为客观的状态转换规则;另一方面也可以大大降低模型参数识别的时间。     

1994-2015年若尔盖湿地水体空间变化分析

针对高原湿地的退化及其相关生态环境问题的发生源于湿地水体退化,该文首先利用1994-2015年的TM影像,采用归一化水指数和改进的归一化水指数提取了3个不同年份夏季的湿地水体信息;其次,选取斑块平均面积、景观斑块形状破碎化指数和分维度3个指标,分析了不同时期湿地水体的斑块面积和形状破碎度变化.研究结果表明:若尔盖湿地水体20年来总体呈明显萎缩趋势,水体斑块的形状破碎化程度以2001年为拐点,分维数和斑块平均形状破碎化指数先升后降,但面积加权形状破碎化指数先降后升.     

基于遥感和GIS的海岸带水域生态景观格局演变研究——以杭州湾北岸上海市段为例

以杭州湾北岸上海市段为例,利用谱间关系法从多时相遥感影像中提取出1992年、2001年和2008年的水域信息,通过水域斑块数量、面积、密度、形状、分维数和景观动态度等分析其动态变化; 利用GIS空间分析方法绘制了水域密度的空间分布图.结果显示,由于受人类活动的干扰,16 a来杭州湾北岸上海段水域景观格局发生了显著变化,...     

基于3S的澜沧县土地利用景观格局变化研究

以澜沧县2005和2010年两期ETM影像解译数据为例,在3S和Fragstats软件支持下,分析了6 a间区域内景观格局的动态变化。结果表明,2005~2010年澜沧县各土地类型变化显著,除了灌木林和针叶林面积有所减少外,城镇居民用地、旱地、水田、桉树林、水域、荒地等地类面积均有不同程度的增加。景观类型转移变化表明,各土地类型间发生了相互转化,以灌木林、针叶林、阔叶林和荒地之间的转换最为显著。随着社会经济的快速发展,澜沧县景观整体斑块破碎化程度、形状指数呈下降趋势,斑块间的连通性呈增长趋势。     

西北内陆干旱区河流绿色走廊湿地景观格局变化及其生态效应研究——以车尔臣河下游为例

应用"3S"技术,通过选取景观的多样性、优势度、破碎度和斑块形状等空间格局指数对车尔臣河下游绿色走廊1975~2007年近32 a间湿地景观格局变化进行研究,并对景观格局变化产生的生态效应进行了分析.结果表明:1975~2000年,湿地面积与斑块数量小幅度增大;2000~2007年,湿地面积与斑块数量大幅度减小,斑块平均面积与斑块密度持续减小,斑块形状趋于复杂,景观格局的多样性减小,优势度与破碎化程度增大.在各湿地类型中,河流湿地面积变化幅度较小,湖泊湿地面积大幅度增大,沼泽湿地面积大幅度减小.     

利用生物地理学优化算法获取城市扩展元胞自动机模型参数

提出了一种基于生物地理学优化算法寻找城市扩展元胞自动机（cellular automata,CA）模型最佳参数的方法。转换规则制定及相应权重参数获取是构建城市扩展CA的核心和难点。生物地理学优化算法（biogeography-based optimization,BBO）通过模拟生物物种在栖息地的分布、迁移和灭绝来求解优化问题。利用BBO算法自动获取城市扩展CA模型参数值,构建BBO-CA模型进行城市扩展模拟实验,并与粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）、蚁群算法（ant colony optimization,ACO）、遗传算法（genetic algorithm,GA）及逻辑回归（logistic regression,LR）等方法相比较。结果表明,BBO算法具有较好的收敛性,可有效地快速自动寻找城市扩展CA模型最佳参数组合,获取的空间变量权重参数较为合理;BBO-CA模型明显提升了城市用地模拟精度,城市用地模拟精度为72.5%,相对PSO、ACO、GA、LR各算法分别提升了1.1%、1.2%、2.7%和4.0%,Kappa系数达到0.700,分别提升了0.015、0.016、0.034和0.046,且整体空间布局与实际情况更为接近,验证了应用BBO算法的可行性与优势。     

西安市土地利用格局动态演变及其驱动力研究

基于多时相TM/ETM+数据,以RS和GIS技术为支撑,采用监督分类、非监督分类等方法,辅助土地利用动态度和土地利用耗减度等定量指标,分析了西安1995-2010年的土地利用时空动态变化。结果表明,15年间西安市城区土地利用空间格局发生了较大变化,土地利用时空演变以速度加快,强度显著,建设用地急剧扩张,占用大量耕地、林地为主要特征;景观斑块破碎化程度高,不稳定斑块呈现出先分散后集中的特点,土地利用类型的空间稳定性低;经济增长、城市化、人口增长等因素是其主要驱动力。     

扩展邻域元胞自动机模型城市扩张研究

元胞自动机近年来被广泛应用于动态模拟城市扩张,但其邻域类型一般固定于摩尔邻域.文章基于Geo-CA理论,自定义扩展邻域类型,并结合特定地理位置多层次约束性条件构建CA模型,扩展了CA模型的空间建模功能.以武汉市为例,将2000年和2009年TM遥感影像和城市用地数据作为基础,结合武汉市城市规划图、DEM、道路交通图、水域等多层次图像,构成空间数据库,建立武汉市城市扩张扩展邻域CA模型.最后以2009年数据为基础,对武汉市2018年城市用地扩张情况进行预测,为武汉市城镇建设提供参考.     

基于CA模型的西安城市空间扩展模拟及误差分析

元胞自动机(CA)是城市发展动态模拟的重要工具。本文以西安市为例,利用基于遗传算法的CA模型对西安市1990-2007年的城市发展进行模拟,得到了较好的效果。结果表明,运用遗传算法建立的CA模型能够较好地模拟城市发展状态;对模拟误差分析表明,影响城市土地利用变化机制的尺度特征,城市规划调整、重大事件、重大建设项目和行政区划调整等过程,城市不同发展阶段和不同区位的扩展类型等都将影响确定转换规则、寻找最佳参数和模拟精度的结果。     

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CA模型的防城港海岸线预测模拟

将多时相卫星遥感图像叠加技术与GIS空间分析方法相结合,对研究防城港海岸线演变特征及预测海岸线变化趋势具有重要的现实意义.首先,对防城港2000年11月及2010年10月获取的2个时相TM图像进行预处理、海岸线特征信息提取及空间分析;然后,根据相关控制因素及相应的邻居规则建立元胞自动机(cellular automata,CA)模型,利用蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method)结合控制因素进行判断,最终确定元胞的转化状态.通过2010年实际海岸线与预测海岸线的叠置分析得知,2010年预测海岸线的数量精度为83.65％,空间位置精度为93.45％,都在误差允许范围内,证明利用蒙特·卡罗CA模型预测海岸线的方法是可行的.最后,结合CA模型算法及Matlab仿真技术实现了对2020年防城港海岸线的预测.     

顾及空间交互作用的城市群联动空间增长模拟——以武汉都市区为例

随着区域城市化与城市区域化的发展,城市群成为中国城市化进程中最引人注目的地区,研究城市群联动空间增长动态也成为了当前研究热点。在城市扩张的研究中,传统以元胞自动机(cellular automaton,CA)为代表的城市扩张模拟方法主要针对单一的城市展开,缺乏对城市群空间交互作用和联动增长效应的建模,难以真实反映城市群的空间扩张过程。通过引入城市流模型来量化城市之间的空间交互作用,并将其作为转换规则嵌入CA模型,构建了一种顾及空间交互作用的城市群联合空间增长扩张过程分析模型,并以武汉都市区为例,模拟了武汉都市区(1个主城区+6个远郊区)的城市扩张过程。与传统的Logistic回归CA模型对比,结果表明,模型模拟精度更高,可以在一定程度上反映城市发展,尤其是城市群联动增长扩张的特征和规律。     

基于神经网络的元胞自动机与土地利用演化模拟——以广州市白云区为例

城市发展过程中存在多种土地利用类型的相互转换,掌握其演化规律有助于制定出合理的土地利用规划。传统元胞自动机(CA)在模拟城市扩张过程时,多种土地利用类型间的转换十分复杂,往往难以获得转换规则。本文利用神经网络构建了多类型演化的CA模型;从城市演化的历史数据中进行学习,挖掘出控制土地利用方式转变的空间要素权重,利用广州市白云区2005—2007年间的土地利用历史演化数据训练神经网络后,对2009年研究区的土地利用结构进行了模拟。对比同期的真实土地利用格局,模拟结果的平均精度达到77.65%。     

广州市土地利用与NDVI变化的关联分析

利用6S模型对1990年、1995年、2000年及2005年的TM影像进行大气较正,获取4期NDVI和土地利用信息,选择3种土地利用指标与NDVI变化进行相关性分析。结果表明:广州市NDVI平均值具有在1990年~2000年间下降,2000年后略为上升的趋势,NDVI的空间变化趋势与城市发展格局相一致;土地利用程度较高,变化率较大,城市用地扩展强度近期明显增强;将土地利用指标与NDVI进行耦合分析,得到土地利用程度综合指数和NDVI变化的定量关系模型,修正判定系数达0.88以上,较好地反映了两者的关系,且土地利用程度变化率对NDVI的影响程度大于城市用地扩展程度对NDVI变化的影响程度。     

城市扩张CA模型的参数敏感性分析

以广州市番禺区为研究区,构建了相应的城市扩张CA模型,从采样、邻域结构和微观元胞尺度等方面研究了CA模型的敏感性。首先通过改变模型采样比例、样本各个类别的比例等研究样本对模型参数的影响。然后分析不同的邻域结构与模型模拟精度的关系,并从微观尺度分析邻域元胞对中心元胞的影响。最后从空间尺度上分析CA模型在各种不同分辨率下的模拟结果,用景观指数剖析模拟结果的形态,同时在元胞摩尔邻域内分析其3×3邻域的城市发展密度变化情况。实验表明:(1)适当提高采样比例,会得到精度较高的权重,但训练样本中城市用地的比例应该与城市用地的转变量在全区的占比相匹配。(2)不论是采用摩尔邻域还是冯诺依曼邻域,模拟精度均随着空间尺度的增加而降低。在同一空间尺度下,采用摩尔邻域的模拟结果略好。相比冯诺依曼4个邻域元胞,摩尔邻域中的角点对中心元胞具有更大的影响。(3)随着空间分辨的降低,模拟结果的斑块数、斑块密度、聚集度和分形维度值在减少,结构变得简单,而且在微观的摩尔邻域中城市发展密度正在减少,即由高密度向低密度转换。     

基于面向对象的大珠三角红树林动态变化分析

研究采用Landsat多时相影像和面向对象的遥感图像分类方法,获得1980年、1990年、2000年、2010年及2015年大珠三角沿海地区红树林与周边景观类型的空间分布及其面积信息,分析大珠三角地区红树林动态变化及其驱动因素。结果表明:1) 1980年、1990年、2000年、2010年及2015年大珠三角地区红树林的面积分别为5 280.07、2 870.63、1 374.24、1 961.71、2 831.56 hm~2,35年间红树林面积减少46.37%,年均减少1.32%; 2)大珠三角红树林主要分布在珠海市和江门市; 3)红树林主要转化为水面、农田、内陆森林及养殖池,围海造田及滩涂养殖是大珠三角地区红树林减少的主要原因。基于多时相遥感数据监测分析红树林的时空动态变化,为大珠三角红树林的保护和管理工作提供重要的数据支撑和决策依据。     

成都市城市扩展时空变化研究

为了揭示成都市在城市发展过程中产生的变化,该文以成都市多时相、多源空间数据为基础,采用RS与GIS技术提取城市扩展信息,基于空间叠置和缓冲分析技术、运用城市扩展模型对1978年—2010年成都市城市扩展的时空分异特征与城市扩展的驱动力进行分析。结果表明:1978年—2010年,成都市城市扩展呈快速增长的态势,呈"紧凑型圈层式"扩展模式,中心城区扩展主要方向是西北、西和西南;1978年—2002年和2002年—2010年两时段城市扩展时空差异显著;经济发展和城市化发展是成都市城市扩张的主要驱动力。     

基于多时相卫星遥感数据的上虞城市用地动态扩展分析

采用地形图和MSS/TM,SPOT5卫星遥感数据,提取城市建成区范围,计算多种城市扩展指数,研究分析了1976~2010年上虞城市用地扩展情况。研究发现,20世纪70年代至21世纪10年代,上虞城市用地扩展面积和强度在最初爆发性增长后,保持高位稳定。城市紧凑度指数持续降低,城市分形维度在大幅下降后保持稳定,城市发展日益复杂化,边缘日益曲折、破碎化。今后市政规划建设应着力发展建设城市用地边缘离散曲折之处,提高城市紧凑度,降低分形维度,从而提高城市区域市政服务职能效率。     

顾及障碍空间距离和区域差异的元胞自动机城市扩展模型构建

结合城市空间的区域异质性特征,提出了顾及障碍空间距离和区域差异的CA城市扩展模型。以武汉市中心城区为例,在精确度量障碍空间的基础上,根据城市用地的不同形态和作用方式进行元胞空间的区域划分,构建动态的演化规则。实证表明,新模型能比较真实地模拟城市的扩展过程,结果可靠。