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.     

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...     

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。     

元胞自动机城市增长模型的空间尺度特征分析

基于元胞自动机模拟城市系统的复杂行为时,空间尺度是一个非常重要的概念,模型的模拟结果往往会随着输入数据的空间尺度变化而发生变化。然而,目前的元胞自动机城市增长模型大多没考虑数据的空间尺度特征,本文拟通过改变模型中输入数据的空间尺度来验证元胞自动机城市增长模型对尺度的敏感性及其空间尺度特征,并以长沙市为例进行实证研究。研究结果表明:元胞自动机城市增长模型只有在一定的尺度范围内才具有较高的模拟精度,并且模型对尺度具有一定的敏感性,因此为了使模型能够具有较高的模拟精度,并较好地反映城市形态特征,应认真选择模型中输入数据的空间尺度。     

集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用

元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力.CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示.这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005～2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果.     

海上距离元胞自动机分析法

针对障碍存在情况下距离变换研究较少的问题,提出了一种基于元胞自动机的绕障欧氏距离变换方法。以南海为例,基于海陆分布数据和目标点数据,以最短绕障路径长度为元胞状态,设计了包含距离算子的元胞状态转换规则。通过元胞自动机模拟距离扩散计算过程,得到绕障距离变换结果,并分析了绕障效果和精度。结果表明:本文方法动态直观地展示了绕障距离变换过程,能够自动计算绕过障碍的最短距离;具有更新机制,能够根据邻域的变化修正状态值;为绕障距离变换问题提供了一种近似的解决途径,错误率低于3.96%,可应用于航线设计、海上救助等领域。     

集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用

元胞自动机CA(Cellular Automata)是一种"自下而上"的动态模拟模型,具有模拟城市复杂系统时空演化过程的能力。CA和GIS的集成使二者在时空建模方面相互补充,能使CA模拟结果可视化显示。这里以郑州市为例,设计了城市CA模型,借助VB 6.0和MapX 5.0建立了一个与GIS无缝集成的2维CA模拟系统,并结合郑州市2005~2007年遥感影像图和土地利用图,对郑东新区进行了模拟,取得较好的效果。     

基于CA模型的城市空间扩展研究——义乌市为例

本文引入地理信息系统(GIS)和元胞自动机的有机集成而构筑的GeoCA-Urban模型模拟义乌市城市空间扩展的动态演化过程。结果表明:从发展速度分析,义乌市城市发展经历了一个起步—缓慢发展—爆炸发展的过程,而且爆炸式发展还在继续,从发展的空间布局上分析,义乌市在交通(主要是浙赣铁路和主要公路)、水系(义乌江)和城市中心辐射作用下,经历了带状(东北西南向)—椭圆—圆形的发展过程。通过设置转换规则、参数,真实直观地再现展示了城市空间系统的演化过程,为城市规划等提供了辅助决策。     

基于灰色局势决策规则的元胞自动机城市扩展模型

对标准的元胞自动机模型的元胞含义、规则定义等进行了扩展,探讨了元胞自动机模型与多目标灰色局势决策、层次分析方法有机结合,构建基于灰色局势决策、层次分析法与元胞自动机的城市空间动态扩展模型,并以海南省琼海市为例进行了验证。     

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...     

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。     

地理特征元胞自动机及城市土地利用演化研究

将综合了几何和非几何属性的地理特征概念引入元胞自动机,构建了地理特征元胞自动机概念模型。通过对深圳特区土地利用演化的实证研究表明,地理特征CA可以更真实地描述元胞地理信息、局部空间关系和演化规则,理论上是可行的;基于地理特征的城市土地利用演化CA在城市规划中具有很大的应用价值。     

基于最大发展潜力值的元胞自动机城市扩张模型

在城镇化发展水平及土地开发评价的基础上,评价待扩张区域土地转变潜力分值,基于最大转变潜力分值,提出一种有别于传统元胞自动机模拟城市扩张的新方法。该方法与传统元胞自动机模拟城市扩张相比在迭代方式上存在不同,它克服了传统元胞自动机因阈值设置不同而导致结果不确定的难题。分别将该方法与传统元胞自动机模型应用于武汉主城区,模拟了其2003年到2013年的城市扩张情况,最后,将模拟结果与实际土地利用现状图进行对比发现改进后的新方法在模拟精度上大大提高。     

利用CA模型进行城市空间增长动力的研究——以武汉市主城空间增长过程分析为例

提出了基于扩散生长的状态型CA模型、基于轴线生长的交通型CA模型和基于优势驱动的环境型CA模型等三种CA模型,设定了包围填充、扩散生长、交通延伸、交通连接、交通吸引、优势生长等6种转换规则。模拟结果表明,武汉市主城整体上呈现出“摊大饼”的发展态势,并且扩散到城市地区,近郊优势增长十分明显,导致了大规模的郊区化,呈现出城乡一体化的发展态势     

水系元胞自动机的设计与实现

水系元胞自动机模型是应用元胞自动机理论对水系的形成与发展的随机过程进行模拟的模型。本文使用DEM作为基础数据,针对水系元胞自动机模型的建模过程和模型结构,详细阐述了将其抽象为计算机中具体的数据模型,以及使用C#程序设计语言实现该模型对水系进行模拟的具体过程,模拟了南流江流域局部地区的水系发展过程,为元胞自动机与水文学研究的结合提供了参考。     

数字制图技术中元胞自动机的设计与规划

数字制图自执行框架为改善数字制图过程复杂、周期冗长的状况提供了途径,自执行框架的构成需要大量的数字制图元胞自动机作为主体。通过对一体化数字制图处理方法的分析,总结出数字制图处理方法的3种基本形态以及作用流程,并对其中的常见方法进行了分析规划,为数字制图元胞自动机方法库的建立提供了基础。     

利用元胞自动机和模糊C均值进行图像分割

提出了一种基于元胞自动机和模糊C均值思想的图像分割方法。该方法以模糊C均值算法为基础定义目标函数,以灰度级为对象,应用一维元胞自动机自迭代求取最小目标函数,实现对图像的初步分割;在此基础上,以二维空间邻域信息对原分割结果进行净化。该方法不仅可以用于普通灰度图像的分割,也可用于遥感影像图的分割。     

利用多源领域知识迁移CA的城市建设用地模拟

目的 建立传统元胞自动机(CA)模型时,如果样本数量不足,模拟效果往往非常不理想。提出了多源领域知识迁移CA模型,利用多个已有的旧样本数据集来帮助建立新的CA模型,并选取广东省深圳市作为试验区验证了其有效性。试验结果表明,该模型在新样本数量不足的情况下能够明显改善模拟效果,并且有效减小产生负迁移现象的风险。     

利用元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成

提出了基于元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成算法,该方法通过遗传算法的全局最优搜索特性寻求潜力点,在此基础上利用元胞自动机的规则扩散衍变及并行特征生成Voronoi图,有效克服了传统方法的诸多缺点,可以得到更为广泛的应用。