基于GIS的地理元胞自动机模拟框架及其应用
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许多突发性因素, 导致城市局部区域不能完全按照
总体 规 律发 展, 因 此需 要 加入 随 机因 素 ( 1 + ( -
ln
)
) 。土地元胞 转换为城 市类型的 全局概率
P
t g
可表达为:
P
t g
=
P
t l
Pt
co
n(
S
t i
j
=
s uitable)
( 1+ ( - ln ) ) ( 3)
其中:
P
t l
第 26 卷
转化为城市类型;
当
P
t ij
小于该阈值时,
元胞保持原
有状态。
地理 CA 城市模拟皆通过适当的载体 实现, 这
个载体就是模拟软件。鉴于目前较少有开源开放的
模拟软件可用, 本文提出一个基本地理模拟框架。
2 Sim U rban 地理模拟框架
本文的地理模拟框架 SimUrban 是在 Visual Stu dio NET 环境下, 利用 ArcGIS Engine 组件开发而成。 基于 SimUrban 的城市发展模拟包括 3 部分( 图 1) 。
( 2)
此外, 土地元胞受局部空间因素影响向城市类
型
转换
的概
率可
以表
示为
P
t l
。
由于自然条
件和
规划
限制等因素, 许多地块不可能开发为城市用地, 因此
在地理 CA 规则中应考虑限制条件, 可以表达为 con
(
S
t ij
=
suit able) , 其取值为 0 或
1, 分别表示该元胞不
可转变或可以发生转变。同时, 城市发展过程中有
第 26 卷 第 1 期 2010 年 1 月
地理与地理信息科学 Geog ra phy and Geo- Infor matio n Science
V ol. 26 N o. 1 Januar y 2010
基于 GIS 的地理元胞自动机模拟框架及其应用
冯 永 玖1 , 童 小 华2 , 刘 妙 龙2 , 韩 震1
( 1. 上海海洋大学海洋科学学院, 上海 201306; 2. 同济大学测量与国土信息工程系, 上海 200092)
摘要: 提出了一种基于 G IS 的地理元胞自动机模型框架: SimU r ban, 用于城市发展和演 化的模拟与预测。该框架基 于面向对象技术, 在 G IS 环境下利用 V S. NET 开发而成, 可以 集成遥感和 GIS 数据以 及新的 转换规 则和地 理 CA 模型, 从而模拟城市演化并进行精度评定。以上海市嘉定 区为例, 在 SimU rban 环境下利用基于主成分分析( P CA ) 的地理 CA 模型模拟了该区域 1989- 2006 年城市发展和演化过程。 关键词: 元胞自动机; 地理模拟框架; 城市发展模拟; GIS 中图分类号: P208 文献标识码: A 文章编 号: 1672- 0504( 2010) 01- 0041- 03
换为城市元胞的判断条件为:
S
t+ ij
1
=
Ur
ban ,
P
t ij
>
P threshold
N
onUr
ba n,
P
t ij
!
P threshold
( 4)
从上式可知,
当
P
t ij
大于阈值
P
时, thres hold
该元胞
收稿日期: 2009- 04- 24; 修订日期: 2009- 06- 30 基金项目: 教育部科学技术研究重点项目( 209047) ; 上海市科学技术委员会重点项目( 08230510700) ; 上海市教育委员会 科研创新重点
1 地理 CA 城市模拟理论
地理 CA 模型的核心是其转换规则, 即地理 CA 的算法, 它是土地元胞从上一时刻转换到下一时刻 所依据的规则[ 9] 。地理 CA 的转换规则一般是从影 响城市发展( 或土地利用) 的众多空间因素中挖掘出 的。挖掘转换规则的方法较多, 包括传统空间统计 学、动力学、机器学习 和智能 化算法 等。一 般地理 CA 模型可表达为:
( 3) 地理 CA 城市发展模拟。在 Sim Urban 框架 下, 依据建立的转换规则, 可以判断每个元胞是否发 生状态转换, 并得到模拟结果。
该地理模拟框架 SimU rban 主要包含 5 类功能 和模块: 1) 数据读取与保存模块, 包括加载初始化数 据及基准数据、保存用于获取地理 CA 转换规则的 样本数据以及输出和保存模拟结果; 2) 地图操作模 块, 包括 GIS 的基本功能, 如放大、缩小、平移及图层 管理等; 3) 转换规则定义模块, 包括地理 CA 模拟的 运行参数定 义及 转换规 则定义, 如 P CA CA、P LS CA、L S SVM CA、PSO CA、Kernel PCA CA 及 Kernel lo gist ic CA 等; 4) 模拟运行模块, 包括模拟运 行和精度评定等, 评定方法包括混淆矩阵、Kappa 系 数以及与实际统计结果的比较等; 5) 模拟显示模块, 包括模拟运行的进度动态显示及图例生成。
项目( 08ZZ81) ; 上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金( S SC09018) 作者简介: 冯永玖( 1981- ) , 男, 博士, 讲师, 主要从事遥感与 G IS、地理环境模拟研究。E- mail: yjf eng@ s hou. edu . cn
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地理与地理信息科学
参 考文献: [ 1] BATTY M , X IEY C, SU N Z L. M odeling urban dynamics t hrough
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( 2) 地理 CA 转换规则确定。在模拟框架中, 提 出了 5 种新的方法来确定 地理 CA 的转换规则: 偏 最小二乘 回归 ( PL S) 、最 小 二乘 支 持向 量 机 ( LS SVM ) 、粒子群优化算法( PSO) 、核主成分分析( KP CA) 以及核逻辑回归方法( K logistic) , 基于上述规 则建立相应的地理 CA 模型。
化和智能化理论方法融入其中, 如多准则判别、神经 网络、知识挖掘、集群智能和免疫算法等。加入丰富 的理论和庞大的算法, 有利于地理 CA 理论和实践 的深 入 发 展, 能 够 健 全 SimU rban 的 框 架 体 系。 SimU rban 面向对象建立, 其友好的界面和良好的可 扩展性对于地理模拟系统的研发十分有利。
3 模拟应用
图 1 SimU rban 地理模拟步骤 Fig. 1 A flow chart of modell ing urban devel opment with Si mUrban
( 1) 数据获取。利用 Sim Urban 框架和 ArcGIS、
以上海市嘉 定区为例, 在 SimU rban 模 拟框架 下, 利用主成分分析( PCA) 方法获取的转换规则, 模 拟了 1989- 2006 年城市发展情况( 图 2) 。
