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CA模型的佛山市建设用地动态变化研究

元胞自动机具有能模拟复杂动态系统的强大能力,本文采用了多约束条件的元胞自动机模型,以广东佛山市2000年、2006年和2012年建设用地的变化为例,从自然、社会经济发展等方面综合考虑选取了高程、坡度、人口密度、道路交通、水系等对城市建设用地发展变化起决定作用的诸多因子,利用马尔科夫概率矩阵计算2000年～2006年建设用地变化,推算建设用地转移总量。结合Logistic-CA模型和决策树-CA模型,预测模拟了2012年的建设用地分布并与实际相比较,分析其整体精度和误差来源。结果显示基于CA模型的建设用地动态发展模拟具有良好的效果,可以为城市的发展规划,过程演变提供虚拟的实验手段和科学依据。     

不规则邻域CA的城市增长边界研究——以大连市经济技术开发区为例

本文以2003—2012年的土地利用数据、遥感数据等多源数据为基础,并且以街道作为研究尺度,通过不规则邻域CA和生态适宜性评价方法,制定城市扩张的弹性边界和刚性边界。研究表明:(1)基于不规则邻域CA模型的Kappa系数为0.875 8,模拟精度达到要求;(2)2021年研究区弹性边界的面积为230.54 km~2,刚性边界的面积为260.09 km~2,面积变化显著;(3)建设用地呈由东南向西北的扩张趋势,并且沿海街道比内陆街道扩张更为显著。     

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。     

基于逻辑回归CA模型的溢油模拟与预测

结合逻辑回归方法和元胞自动机模型构建了逻辑回归CA模型,模型中的逻辑回归方法能够很方便地获取影响因子的权重,再设置起止条件等,便可以模拟出溢油的动态变化情况。把模型应用到Deep Spill项目的溢油模拟实验中,结果表明,从模型结果的形态看,模拟结果与检验结果吻合程度较高,能够很好地模拟出溢油扩散与漂移等重要的溢油特性。从统计分析中可知,模拟结果的总精度可达96.8%,Kappa系数达到0.834。     

基于地理环境的CA模型演变规则研究

本文定义了城市扩展模拟中的CA模型,提出模拟地理实体的栅格元胞要求;探讨了惯性自由扩展、土地利用类型转变、交通引力作用、大城市辐射、其他用地自组织、自然条件限制、规划条件约束、决策修正行为等模拟城市建设用地扩展的演变规则;并将专家打分法应用于城市建设用地扩展CA模型演变规则集成阶段,通过打分结果与阈值比较确定城市建设用地扩展的变化情况.     

基于CA的南京市城市空间结构演变模拟

元胞自动机(Cellular Automata,CA)是一种"自下而上"的动态模拟建模框架,具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。本文将对标准CA进行扩展,以南京市为研究区域,对其城市扩展进行模拟。     

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。     

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.     

Cellular Automata Based Model of Urban Spatial Growth

In the study reported in this paper an attempt has been made to develop a Cellular Automata (CA) model for simulating future urban growth of an Indian city. In the model remote sensing data and GIS were used to provide the empirical data about urban growth while Markov chain process was used to predict the amount of land required for future urban use based on the empirical data. Multi-criteria evaluation (MCE) technique was used to reveal the relationships between future urban growth potential and site attributes of a site. Finally using the CA model, land for future urban development was spatially allocated based on the urban suitability image provided by MCE, neighbourhood information of a site and the amount of land predicted by Markov chain process. The model results were evaluated using Kappa Coefficient and future urban growth was simulated using the calibrated model     

基于MapX的城市地理信息系统

利用Visual Basic6．0中文版和地理信息系统组件MapInfo MapX进行城市地理信息系统的开发。以齐齐哈尔电子地图为基础数据,制作城市公众地理信息系统,主要实现了地图的显示、查询功能、图形控制功能、图形编辑和维护功能、简单分析功能等。     

基于CA的城市人口密度分布动态模拟——以长沙市人口密度变化为例

利用元胞自动机（CA）进行模拟可以帮助认识城市人口密度分布的演变过程,并为相关的调控提供决策依据。以长沙市为例,由元胞自动机层构建了精确到街道的长沙市人口密度分布仿真模型,对2000～2005年人口密度分布进行重建,与实际情况对比,整体预测精确度达76％以上;并对2010年,2015年人口密度分布进行了预测,结果表明,长沙市仍处于城市发展的初期阶段,市区人口密度分布受交通通达度、距市中心距离、公共设施便利性、环境、政府主导等多因子影响,总体呈现典型的Clark分布。     

基于WebGIS的数字城市规划系统研究

从WebGIS和数字城市规划的概念出发,重点介绍了基于WebGIS的数字城市规划模型系统的设计、结构和功能,最后简要探讨了WebGIS在城市规划行业中的应用前景。     

基于WebGIS的数字城市规划系统研究

从WebGIS和数字城市规划的概念出发,重点介绍了基于WebGIS的数字城市规划模型系统的设计、结构和功能,最后简要探讨了WebGIS在城市规划行业中的应用前景。     

基于InSAR技术的城市地面沉降灾害监测研究

基于开放源代码软件平台DORIS和自主开发的大气效应和基线误差消除模块,对河北廊坊市、霸州市胜芳镇2003~2007年ENVISAT卫星的SAR影像进行了差分干涉测量处理。通过该地区的GPS站网,削弱了部分大气对流层折射延迟的影响,并融合SRTM3 DEM对平地效应残留误差进行了估计,从而精确地获取了该时期的地面沉降量及沉降漏斗中心。     

基于ERP模式的城市地理信息系统建设方法

ERP是一种企业级的资源计划优化系统，ERP能够帮企业获得收益，降低成本，提高竞争力．把ERP企业资源优化思想应用到城市地理信息系统的设计中，目的是在设计的整个过程中资源得到有效的利用，减少浪费，使整个成本大大降低。ERP模式同城市数字信息系统设计系统的完整有机的整合，是现代系统设计，进行信息化建设的必由之路，是管理技术与计算机技术再结合的过程，是数字城市设计的新思路。     

利用元胞自动机作用域构建林火蔓延模型

在现有的基于元胞自动机的林火蔓延模型的基础上,提出了元胞作用域的概念,将元胞自身属性与外界影响通过作用域的概念归纳为一个整体。建立的基于元胞作用域的林火蔓延模型不仅包括中心元胞的属性,如可燃物类型、气温等,还将邻居元胞的点燃系数、距离系数、风作用项及地形作用项纳入考虑范畴,其中距离系数以基于地图代数的障碍距离为基础,地形作用项则以DEM为基础求取。模拟结果表明,基于元胞作用域的林火蔓延模型能够真实地反映现实世界林火蔓延的过程。