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。     

基于可控邻域作用CA的城市扩张研究

为了进行城市扩张研究,在使用二分Logistic回归方法从历史数据中挖掘位置特征变量对元胞状态转换影响的基础上,通过引入邻域因子实现了可控邻域作用.研究中,首先建立了一种新的城市元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型,然后用该模型在长沙市区及部分周边地区进行了城市扩张进程的模拟和预测,并对结果进行了...     

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。     

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。     

城市用地模拟与可持续发展研究

预测及模拟城市朋地的动态变化,可以为城市空间整合及可持续发展等相关政策的制定提供科学依据.利用基于BP神经网络的元胞自动机模型,对2005-2010年间萝岗区城市用地的扩展进行空间模拟,并预测未来5年的萝岗区城市扩张的空间分布,评价其合理性,为规划制定合理的土地政策和城市总体规划提供科学的决策依据.     

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。     

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CA模型的3维虚拟城市构建方法研究

结合城市元胞自动机(CA)方法和虚拟现实(VR)技术,构建一个基于元胞的3维虚拟城市.首先建立基于元胞实体数据结构的城市CA模型,用以表示3维虚拟城市中建筑物的平面分布状态.通过CA模型生成一组城市建筑物的时空分布数据.然后利用DEM和DOM数据生成一个真实的3维地形,建立了不同种类的3维建筑模型库.最后通过程序调入城市3维建筑模型,根据元胞实体属性将模型布设于3维地形的相应位置,生成3维虚拟城市.

Abstract：

This paper unified the urban cellular automata method and the virtual reality technology to construct a three-dimension (3D) virtual city which was based on automata. First, constructing an urban CA model that is based on the data structure of cellular entities can present the plane distribution state of the building in the 3D virtual city. The CA model was used to compute a group of temporal layout data of buildings in the virtual city,Then,DEM and DOM data were used to generate real three-dimensional terrain and produce different type library about 3D building model. Finally, The program was used to load and lay the 3D buildings to the corresponding position in the 3D virtual terrain to obtain a 3D virtual city, according to the cellular entity attribute.     

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。     

基于 CA 模型的土地利用变化研究

土地利用变化趋势及驱动力分析研究是目前全球变化研究的热点问题之一,如何合理并准确地模拟预测出土地利用变化的趋势是研究的核心。土地利用动态变化十分复杂,传统的GIS模型能很好地解决部分空间相关问题,但对复杂的时空动态变化地理现象却难以模拟。元胞自动机（ CA ）是“自下而上”的动态模拟建模框架,其时间、空间、状态都离散,是一种空间相互作用和时间因果关系都为局部的网格动力学模型,具有模拟复杂系统时空演化过程的能力。 CA模型的这些特点在土地利用演化的模拟方面较为合适,集成于GIS下的CA模型将会改善CA的模拟环境,使模拟分析的结果更加准确。     

基于CA的时空过程模拟建模方法

对现有GIS数据模型的局限性、时空过程模拟模型与GIS的结合进行了分析。介绍了元胞自动机的特点及连续型元胞自动机模型,并结合地震动模拟对二维连续型元胞自动机进行了实例分析。     

耦合遥感观测和元胞自动机的城市扩张模拟

在传统元胞自动机(CA)模型中,静态的模型参数和模型误差不能释放是影响城市扩张模拟效果的两个重要原因。文中引入集合卡尔曼滤波方法到CA模型中,提出了基于联合状态矩阵的地理元胞自动机。该模型在模拟过程中可以通过同化遥感观测数据,动态地调整模型参数和纠正模拟结果,使模型参数能够反映转换规则的时空变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将模型应用于东莞市的城市扩张模拟中,实验结果表明,模型能够准确地调整模型参数使之符合城市发展模式,同时也能有效地控制模型误差,其模拟的空间格局与真实情况吻合。     

用于沿海城市扩展模拟的一种CA模型

对传统的克拉克城市扩展模型进行了分析,构造了一种适合沿海城市扩展的CA模型.利用建立的CA模型,对沿海城市青岛市的城市扩展进行了模拟,试验结果表明,模型对沿海城市的扩展具有很好的模拟效果.     

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。     

集成变权与约束性模糊CA的城镇用地扩张情景模拟

引入变权理论、模糊理论、规模及空间约束等,构建了基于变权的约束性模糊元胞自动机(CA),用于城镇用地空间管制边界的模拟,并以太仓市区为例进行应用研究。结果显示,太仓市区城镇用地扩张首先通过内部填充,再进行外部扩张,体现了紧凑式发展模式,其发展方向符合"十一五"规划要求。研究表明,该模型不仅能解决城镇用地扩张的合理规模问题,同时也可灵活处理不同因素的作用程度及空间选择的模糊决策问题,故可更好地满足土地利用规划的需要。     

基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大。文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009—2011年进行城市扩张模拟分析。实验结果显示:BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域,精度可达到70%以上,而对于面积较零碎的建筑用地区域,模拟效果较差;而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5%,部分精度能提高至20%。同时,该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素,优化选择驱动因子和缩短迭代次数,对于城市土地扩张研究具有可行性。     

基于人工蜂群CA模型的南京市土地利用变化模拟与预测

以南京市为例,构建人工蜂群元胞自动机（CA_ABC）模型,对2000—2007年的土地利用变化进行模拟以实现CA_ABC模型的校正,并以2007—2015年的土地利用变化为案例,验证该模型的有效性。模拟结果总体精度（OA）2007年为87.79%,2015年为80.61%;模拟结果的品质因数（FOM）2007年为21.23%,2015年为19.25%。基于CA_ABC模型和马尔可夫链预测未来城市土地总量,对南京市2025和2035年的土地利用格局进行了预测,对城市扩张和生态用地被侵占现象进行分析。模型预测结果表明,未来20年的城市扩张主要以牺牲耕地和林地为代价,2025和2035年80%的城市扩张面积来源于对耕地面积的侵占,17%的城市面积扩张是由2015年的林地转换得到的。研究表明,准确模拟、预测未来城市格局及评估城市扩张能够对生态用地侵占,以及为决策者合理规划城市、推动城市可持续发展提供帮助。     

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.