[發明專利]探索元胞自動機模型的尺度敏感性的耦合方法

有效

• 申請號: 201810460672.9
• 申請日: 2018-05-15
• 公開（公告）號: CN108733907B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 吳浩;李珍;苑大超
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 俞琳娟

1.一種探索元胞自動機模型的尺度敏感性的耦合方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1.利用遙感影像提取研究區域的土地利用信息，進而確定元胞自動機模型中影響模擬結果的尺度因素；

步驟2.利用響應面法中的中心組合試驗設計來探索尺度敏感性，根據中心組合試驗方案進行土地利用變化模擬，并計算精度評價指標Kappa系數，得到元胞自動機模型中的最優尺度組合范圍；

步驟3.對各尺度因素之間存在的相關性進行定性和定量分析；包括如下子步驟：

步驟3-1.在響應面分析軟件中，將中心組合試驗中所得到的Kappa系數進行多元回歸擬合，并建立多元回歸方程；

步驟3-2.對多元回歸模型進行方差分析、等高線分析和響應曲面分析，探索單個因素和因素交互項的顯著效應及因素間的交互方式，完成對各尺度因素之間存在的相關性的定性分析；

步驟3-3.根據建立的多元回歸方程中各系數絕對值，對有顯著效應的單個因素和因素交互項進行大小排序，定量地分析其對元胞自動機模型模擬結果產生的影響大小；

步驟4.利用最陡爬坡法，選取合適的步長，逐步逼近最佳點獲得元胞自動機模型中的最優尺度組合，包括如下子步驟：

步驟4-1.以中心組合試驗中獲取的最優尺度組合范圍為基礎數據，對元胞大小和鄰域大小分別選取合適的步長，根據步長逐步減低尺度，確定最陡爬坡法的試驗方案；

步驟4-2.按照最陡爬坡法試驗方案，利用交互式GIS和影像處理軟件中的元胞自動機模型完成對研究區域的土地利用變化模擬；

步驟4-3.將土地利用變化的模擬圖和分類圖導入交互式GIS和影像處理軟件的CROSSTAB模塊中，得到精度評價指標Kappa系數，其中Kappa系數最大值對應的尺度組合為試驗最佳點即為元胞自動機模型中的最優尺度組合。

2.根據權利要求1所述的探索元胞自動機模型的尺度敏感性的耦合方法，其特征在于：

其中，步驟2包括如下子步驟：

步驟2-1.確定中心組合試驗的因素及水平分別為3因素和5水平，其中3因素：元胞大小X₁和鄰域大小X₂為數值因素，鄰域類型X₃為類別因素；5水平：編碼值分別為-1.41，-1，0，1和1.41，編碼值0是中心組合試驗的中心點，每個數值因素的編碼值對應一個實際值，類別因素分別對應Moore鄰域類型和Von Neumann鄰域類型；

步驟2-2.確定中心組合試驗的中心點實驗重復次數為5，用來估算誤差；

步驟2-3.根據中心組合試驗的因素、水平及中心點重復次數在響應面分析軟件中設計試驗方案，并按照試驗方案利用交互式GIS和影像處理軟件中的元胞自動機模型完成對研究區域的土地利用變化模擬；

步驟2-4.將土地利用變化的模擬圖和分類圖導入交互式GIS和影像處理軟件的CROSSTAB模塊中，得到精度評價指標Kappa系數，獲取元胞自動機模型的最佳尺度組合范圍。