一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法技术

本发明专利技术涉及基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，包括：1)对遥感图像进行分类，获取城市土地利用图和驱动因子；2)对城市土地利用图和驱动因子进行系统抽样，获取样本数据；3)利用SEM对采样数据进行训练，建立CA转换规则；4)采用对数似然值、AIC评估转换规则的拟合性能，检验效果；5)建立CA

A cellular automata method for urban land use simulation based on spatial error

【技术实现步骤摘要】
一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法
本专利技术涉及一种城市土地利用模拟方法，尤其是涉及一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法。
技术介绍
元胞自动机(CA)模型由空间、离散有限状态元、邻域和转换规则组成。CA模型使用局部交互来模拟复杂系统的演变，这与城市土地利用的复杂性高度契合。在过去的二十年中，大多数工作都采用经典统计学方法、人工神经网络和元启发式算法获取转换规则。空间驱动因子之间不仅存在多重共线性、也同时存在空间自相关，导致这些方法没有充分量化空间驱动因子对城市土地利用变化的影响。模糊逻辑方法的参数具有主观性、而人工智能方法得到的参数往往缺乏物理意义。进化计算和启发式算法(如粒子群优化和遗传算法)，不仅计算权重来量化空间驱动因子对土地利用转移概率的贡献，而且还降低了空间驱动因子之间多重共线性造成的不利影响。但是，启发式方法通常只是提供在合理计算成本下的局部最优解，搜索范围的变化可能导致不同的结果和计算成本急剧增加。城市土地利用过程中同时存在空间异质性和空间依赖，复杂的地理过程给模型构建带来了巨大挑战。逻辑回归模型(logit)只能提供全局的最佳拟合关系，因此不能解释复杂地理过程中的多重共线性、自相关效应和空间异质性。SEM是一种最基本的空间自回归模型，它可用于探索影响土地利用变化的因素、解释土地利用变化过程，建模残差的分布会产生空间相关性，而将空间自相关项引入CA转换规则的获取可以有效消除模型残差中的空间自相关、提高CA建模的精度。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对卫星遥感图像进行监督分类，获取城市土地利用图和驱动因子，并进行预处理；步骤2：对经过预处理后的城市土地利用图和驱动因子进行系统抽样，获取城市土地利用变化和驱动因子的样本点数据；步骤3：利用空间误差模型对采样的样本点数据进行训练，建立城市土地利用的元胞自动机转换规则；步骤4：采用对数似然值、赤池信息准则评估转换规则的拟合性能，检验SEM对转换规则残差聚集性消除的效果，得到优化的CA转换规则；步骤5：利用优化的CA转换规则建立CASEM新模型，并计算产生城市土地转换概率图；步骤6：基于遥感分类的历史土地利用数据，使用马尔科夫链模型预测未来每个时间点城市元胞数量；步骤7：结合初始土地利用图、土地转换概率、邻域影响和限制因素，使用CASEM模拟预测城市空间格局和扩张过程；步骤8：针对使用CASEM模型模拟预测的模拟结果利用终态和变化两类指标进行综合评价，并输出保存模拟结果。进一步地，所述的步骤1包括以下分步骤：步骤11：对所有遥感影像、矢量地图数据、栅格驱动因子数据进行几何校正和投影转换，确保所有数据的空间参考一致；步骤12：利用支持向量机监督分类方法对卫星遥感影像分类，获取城市土地利用图；使用欧式距离方法对矢量数据进行计算，得到栅格格式的驱动因子图，对所有驱动因子进行归一化处理；步骤13：对城市土地利用图和驱动因子图进行重采样，使得所有数据的空间分辨率一致。进一步地，所述的步骤3包括以下分步骤：步骤31：根据两个时期的城市土地利用图采样的样本点数据，得到土地利用的变化信息，生成土地变化信息因变量y：发生城市土地利用变化的点y记作1，未发生变化的y记作0；步骤32：利用R语言建立SEM模型，对样本点数据进行训练，建立城市土地利用的元胞自动机转换规则。进一步地，所述的步骤4包括以下分步骤：步骤41：使用Moran’sI检测引入空间回归模型后土地利用转换规则的残差中是否存还在空间自相关；步骤42：采用对数似然值、赤池信息准则评估转换规则的拟合性能，检验SEM对转换规则残差聚集性消除的效果，得到优化的CA转换规则。进一步地，所述的步骤5中CASEM新模型元胞状态的转换，其描述公式为：式中，表示t+1时刻的元胞状态，表示t时刻的元胞状态，f表示总体转换规则，Neii表示领域的影响，Res()表示限制因素，Divi表示驱动因子的影响，Count表示元胞数量。进一步地，所述的步骤5中CASEM新模型的总体转换概率，其描述公式为：式中，Poverall表示总体转换概率，PDiv表示驱动因子对土地利用的影响，PNei表示领域对土地利用的影响，TIP表示对转换概率的缩放，LAP表示对领域影响的缩放。进一步地，所述的步骤5中的CASEM新模型中的驱动因子对土地利用的影响，其描述公式为：式中，β0表示模型的截距，Varj表示驱动因子j，βj表示驱动因子j的权重，I表示单位矩阵，λ表示SEM模型参数，W表示空间邻接矩阵，ε表示模型的残差。进一步地，所述的步骤6包括以下分步骤：步骤61：根据起始年份和终止年份的城市土地利用图，利用马尔科夫链模型得到历史土地利用类型之间的转换概率；步骤62：根据起始年份各类型的土地利用数量和土地转换概率，利用马尔科夫链模型计算未来时间点的各类型土地利用数量。进一步地，所述的步骤7包括以下分步骤：步骤71：结合初始土地利用图、土地转换概率、邻域影响和限制因素，在UrbanCA模拟框架下，产生CASEM模拟；步骤72：将距离待模拟时间点最近的真实土地利用作为初始年份，利用CASEM迭代N次，其中N表示初始与结束的年份差，模拟和预测土地利用格局和扩张过程。进一步地，所述的步骤8包括以下分步骤：步骤81：使用总体精度OA、图形优度FOM、Kappa模拟系数评估使用CASEM模型模拟预测的模拟结果；步骤82：将使用CASEM模型模拟预测的模拟结果与真实的初始-终止年份城市土地利用比较并评定，所比较并评定的结果包括：初始城市Initialurban、实际为非城市模拟为城市False、实际和模拟均为城市Hit、实际和模拟均为非城市CR、实际为城市模拟为非城市Miss；步骤83：在地理信息软件环境下输出并保存模拟结果。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：(1)本专利技术一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，该方法中提出了一种基于SEM的地理CA模型(CASEM)，CASEM结合空间邻接矩阵可以有效表达城市土地利用的空间自相关和空间异质性，有效地消除由于驱动因子的选取产生的空间自相关、城市扩张现象本身的空间自相关和空间异质性导致的模型残差自相关效应。本专利技术在CA建模获取转换规则的过程中引入空间计量经济学模型SEM构建CASEM，用于提高城市土地利用模拟模型捕捉土地利用变化与驱动因子之间关系的能力。与传统CA模型相比，由SEM获取的转换规则的残差是随机分布的，证明CASEM可以消除模型残差中的自相关。基于空间误差的城市土地利用模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤1：对卫星遥感图像进行监督分类，获取城市土地利用图和驱动因子，并进行预处理；/n步骤2：对经过预处理后的城市土地利用图和驱动因子进行系统抽样，获取城市土地利用变化和驱动因子的样本点数据；/n步骤3：利用空间误差模型对采样的样本点数据进行训练，建立城市土地利用的元胞自动机转换规则；/n步骤4：采用对数似然值、赤池信息准则评估转换规则的拟合性能，检验SEM对转换规则残差聚集性消除的效果，得到优化的CA转换规则；/n步骤5：利用优化的CA转换规则建立CA

【技术特征摘要】
1.一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：对卫星遥感图像进行监督分类，获取城市土地利用图和驱动因子，并进行预处理；
步骤2：对经过预处理后的城市土地利用图和驱动因子进行系统抽样，获取城市土地利用变化和驱动因子的样本点数据；
步骤3：利用空间误差模型对采样的样本点数据进行训练，建立城市土地利用的元胞自动机转换规则；
步骤4：采用对数似然值、赤池信息准则评估转换规则的拟合性能，检验SEM对转换规则残差聚集性消除的效果，得到优化的CA转换规则；
步骤5：利用优化的CA转换规则建立CASEM新模型，并计算产生城市土地转换概率图；
步骤6：基于遥感分类的历史土地利用数据，使用马尔科夫链模型预测未来每个时间点城市元胞数量；
步骤7：结合初始土地利用图、土地转换概率、邻域影响和限制因素，使用CASEM模拟预测城市空间格局和扩张过程；
步骤8：针对使用CASEM模型模拟预测的模拟结果利用终态和变化两类指标进行综合评价，并输出保存模拟结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，其特征在于，所述的步骤1包括以下分步骤：
步骤11：对所有遥感影像、矢量地图数据、栅格驱动因子数据进行几何校正和投影转换，确保所有数据的空间参考一致；
步骤12：利用支持向量机监督分类方法对卫星遥感影像分类，获取城市土地利用图；使用欧式距离方法对矢量数据进行计算，得到栅格格式的驱动因子图，对所有驱动因子进行归一化处理；
步骤13：对城市土地利用图和驱动因子图进行重采样，使得所有数据的空间分辨率一致。


3.根据权利要求1所述的一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，其特征在于，所述的步骤3包括以下分步骤：
步骤31：根据两个时期的城市土地利用图采样的样本点数据，得到土地利用的变化信息，生成土地变化信息因变量y：发生城市土地利用变化的点y记作1，未发生变化的y记作0；
步骤32：利用R语言建立SEM模型，对样本点数据进行训练，建立城市土地利用的元胞自动机转换规则。


4.根据权利要求1所述的一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，其特征在于，所述的步骤4包括以下分步骤：
步骤41：使用Moran’sI检测引入空间回归模型后土地利用转换规则的残差中是否存还在空间自相关；
步骤42：采用对数似然值、赤池信息准则评估转换规则的拟合性能，检验SEM对转换规则残差聚集性消除的效果，得到优化的CA转换规则。


5.根据权利要求1所述的一种基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，其特征在于，所述的步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯永玖，童小华，刘颂，谢欢，柳思聪，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31