基于随机森林CA的东莞市多类土地利用变化模拟

城市土地利用及其变化对城市环境有着重要影响。很多学者已经结合元胞自动机和机器学习算法对城市扩张进行了相关的模拟研究,但针对复杂的多类土地利用相互变化过程的研究仍然较少。该文提出了一种基于随机森林算法的多类元胞自动机(RFA-CA)模型,并将其用于模拟和预测复杂的多类土地利用变化。该模型使用随机森林算法提取元胞自动机的转换规则,并计算了各空间变量的重要性,在东莞市2000-2014年土地利用动态模拟结果中,Kappa系数和整体精度分别为0.73和84.7%。针对每一种土地利用类型,计算了影响东莞市土地利用变化的各空间变量的重要性,结果显示,交通、区位因素对东莞市土地利用变化格局的形成有重要影响。文中引入的POIs邻近因素反映了城市空间开发程度的高低,同样对多类土地利用格局的形成具有重要作用。