[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

本發明提供一種探索元胞自動機模型的尺度敏感性的耦合方法，能夠簡單、高效的分析尺度敏感性，并準確的確定最優尺度組合。該方法的特征在于，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；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。

技術領域

本發明屬于探索方法技術領域，具體涉及一種探索元胞自動機模型的尺度敏感性的耦合方法。

技術背景

土地資源為人類生存和發展奠定了物質基礎，人們根據自身活動需求，對土地資源進行了不同程度上的開發和利用。近年來，隨著經濟的快速發展和人口數量的不斷提高，人們對土地資源的開發和利用強度越來越大，在一定程度上改變了土地利用的空間格局，這對自然和社會環境帶來了很大的影響。因此，城市決策者若要合理地利用和開發土地資源，需準確掌握土地利用信息和變化動態情況，并能夠模擬和預測土地利用變化及其空間演變。

目前，國內外學者們已經構建了很多用于研究土地利用變化信息的模型，例如馬爾科夫鏈、多因素統計、系統動力學理論、CLUE模型、多智能體和元胞自動機等。其中元胞自動機模型以其強大的模擬復雜系統的能力、簡潔的建模方式、且與柵格數據能夠很好地結合的優勢，迅速成為研究土地利用變化模擬的支撐手段和研究熱點。此外，隨著對地觀測技術的快速發展，衛星遙感影像為研究土地利用提供了豐富的數據源，極大地促進了元胞自動機模型在模擬城市土地利用變化方面的研究。

然而，在實際應用中，元胞自動機模擬的效果受到元胞大小、鄰域大小、鄰域類型、轉換規則和時間步長等綜合的影響，反映為不同程度的空間尺度敏感性。目前，國內外的學者們已經對元胞自動機模型中的轉換規則進行了全面的研究，逐漸把視線轉移到元胞自動機模型敏感性識別方向，并且對模型內部元胞和鄰域等因素進行了一些研究。國內比較有代表性的是，黎夏等人綜合考慮了對模型輸出精度有影響的多種因素，并且對其中一部分因素做了較為具體的實例分析。可以說，對元胞自動機模型影響因素的研究已較為充分，但是也有一定的問題存在。目前的研究主要集中在對單一因素進行評價分析，有些也有涉及到對元胞、鄰域結構等進行多種因素的綜合分析，缺乏對多種因素的交互作用分析，而且研究中發現，結果分析的方法多為簡單的因素組合方法，往往需要對幾十上百種試驗組合進行研究，試驗的過程復雜，效率較低。

發明內容

本發明是為了解決上述問題而進行的，目的在于提供一種探索元胞自動機模型的尺度敏感性的耦合方法，能夠簡單、高效的分析尺度敏感性，并準確的確定最優尺度組合。

本發明為了實現上述目的，采用了以下方案：

本發明提供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；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。