城市建设用地空间扩展动态监测及其动力学模拟研究是大数据与算法在地理信息系统（GIS）领域中的重要应用。随着中国经济的快速发展，尤其是沿海经济发达地区的城市化进程加快，城市扩展带来的社会经济效益显著，但同时也引发了诸如农田流失、水资源污染和城市热岛效应等一系列环境问题。因此，对城市扩展的监测和模拟分析具有极高的理论价值和实际意义。
大数据在这个领域的应用主要体现在收集、处理和分析多源遥感数据。遥感数据包括卫星图像、航空照片等多种类型，它们提供了城市扩展的时空信息，如土地覆盖变化、建筑密度等。通过大数据技术，可以高效地整合、存储这些大规模数据，并利用高级数据挖掘和机器学习算法进行深入分析。
在算法层面，可能涉及图像处理、模式识别、时空序列分析等技术。例如，图像分类算法（如支持向量机SVM、随机森林RF）用于识别不同类型的土地覆盖；时空数据分析则可能采用时间序列预测模型（如ARIMA、状态空间模型）来理解城市扩展的动态规律；动力学模拟则可能依赖于复杂网络理论或者 agent-based 模型，模拟城市扩张的复杂交互过程。
数据结构在处理遥感数据时也起着关键作用。例如，四叉树、R树等空间索引结构可优化空间数据的查询和操作，提高分析效率。同时，分布式计算框架如Hadoop和Spark可以帮助处理大数据量的遥感图像，实现并行计算和快速分析。
在研究方法上，该论文可能采用了定性和定量相结合的方式，通过对历史遥感数据的分析，识别城市扩展的热点区域和驱动因素，建立动态模型预测未来城市发展趋势。同时，可能探讨了政策、经济、社会等因素对城市扩展的影响，为城市规划和可持续发展提供科学依据。
这项研究结合了大数据、算法和数据结构，旨在通过多源遥感数据揭示城市扩展的动态特征，建立城市扩展动力学模型，为城市管理和决策提供科学的决策支持。这不仅有助于理解和解决城市化进程中出现的问题，也有助于推动大数据和地理信息科学在环境保护和可持续发展领域的应用。
