论文研究-基于空间信息多级网格的CA模型研究.pdf

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具备时空计算特征的元胞自动机(CA)模型与GIS 集成极大促进了GIS 对地理过程的模拟能力。本文简要介绍了空间信息多级网格(SIMG)-一种既能适合网格计算环境又充分考虑到地球空间的自然特征和社会属性的差异性及经济发展不平衡的特点的空间信息表示新方法。充分研究了SIMG与CA之间的联系,分别讨论了在SIMG上CA元胞及状态的确定、元胞空间的确定、规则的定义、时间粒度确定等,提出了空间信息多级网格元胞自动机模型(SIMGCA),并提出了SIMGCA模型在土地利用/覆被变化中的应用框架。
6 2007,43(9) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 数据来校准模型的时间概念,即计算模型运行结果与某时段模型即 SIMGCA。 SIMGCA模型以现有的SIMG支撑技术为基 IUCC在土地单元总数上相对应时模型所运行的循环次数,得础,对于SIMG的不同级格网数据,按照SIMG编码规则将空间 到一个时间对应关系。但这种方法局限性在于一般只适用于实体的空间和属性信息按照不同的时间建立空间数据仓库,根 LUCC为线性的情况。因此,如何利用社会经济指标与LUCC据不同地区的自然、经济发展水平等因素确定不同区域的网格 的相关关系,将模拟结果的土地单元统计量与社会经济指标统单元的粗细程度即CA的定义和元胞空间,在此基础之上利用 计量相对应,准确地判断模型某时刻应当对应的实际时间是硏诸如神经网络、模糊数学、云理论等空间数据挖掘方法来确定 究的关键 元胞转换规则,利用数据推理法或宏观的预测模型如统计回 (5)CA模型与宏观经济、人口模型以及其它的微分方程模归、灰色模型等方法获取时间粒度。基于空间信息多级网格的 型、人工神经网络(ANN)模型、GIS空间分析方法的集成问题。元胞自动机模型的构成如图1 如何将宏观经济、人口模型动态地嵌入CA模拟过程中,自动 应用 调整模型参数和规则定义;将模糊推理与CA时空动态模拟结 合,建立智能化类似于专家系统的规则体系;如何在CA中引 人随机干扰因素,如何在CA中根据不同的区域特征和土地利□空间划分 规则挖掘器 时间粒度 用发展的不同阶段,调整各种影响因素和单元演化规则,也是 这类模型面临的问题 神经网络模糊数学其他数据挖掘方法数据推理法模型控制法 2.3基于空间信息多级网格的元胞自动机模型 2.3.1 SIMGCA构成 支撑技术 时空数据仓库 从CA的特点可以看出,CA模型采用“自下而上”的构模 方式,而且没有一个既定的数学方程,只是一个建模原则,因此 图1 SIMGCA模型结构 具有很好的开放性和灵活性。这和运用微分方程或物理模型从2.3.2元胞及状态 宏观上描述空间现象的传统方法是对立的,前者更符合人们认 根据不同的区域所具有的不同经济发展水平,来确定元胞 识复杂事物的思维方式。CA模型是一个基于微观个体相互作大小。对于经济欠发达的地区可以采用较大网格单元即粗网 用的时空动态模拟模型,将地理实体的空间和时间特性统一在格,反之对于经济发达区域采用细网格。由于元胞的状态与元 模型中,通过划分研究对象的细胞空间和研究初始状态及状态胞大小紧密相关的,粗网格元胞状态与细网格元胞状态也不 转换规则,CA模型就可以自行迭代运算,模拟系统演化过程同,比如在研究土地利用与覆被变化时,欠发达地区在农村用 了,而GIS则不具备迭代运算的能力。CA模型将空间和时间离地向城市用地的转化过程中,状态定义为发展和未发展两种状 散化,适合于建立计算机模型和并行计算特征,因为计算机对态,状态集量化表示为{1,0}。发达地区则由于发展中某些细徵 客观世界的表示是离散的。CA模型具有不依赖比例尺的概念,的变化,不能简单地划分为上述的两种状态,而应该划分得更 元胞只是提供了一个行为空间,本身不受元胞空间测度和时间加细,比如高度发展,中度发展,初步发展,未发展,状态集量化 测度的影响,时空测度的影响通过转换规则体现ε因此CA模表示为{1,0.66,0.33,0},其中高度发展可以理解为该区域早已 型可以用来模拟局部的、区域的或大陆级的演化过程。从数据发展为城市用地,经过多年的经济发展,经历了多级重建翻新, 模型的角度看,CA模型中的元胞和基于栅格GIS中的栅格 经济水平发展到前所未有的高度;初步发展表示由农村用地转 样,所以CA模型易于和GIS、遥感数据处理等系统集成。由化为城市用地不久;中度则介于高度发展与初步发展之间;未 上述可知,CA模型较适合空间信息的时空动态分析,尤其是时发展表示仍然是农村用地 空动态过程的模拟,为GIS中时空动态分析提供了一个框架思2.3.3元胞空间 路和建模方法。 在 GeoCa中,元胞空间的概念可以很自然地转化为笛卡 但是由于地理系统的复杂性,CA模型仍然存在一定的局尔坐标体系下的地理空间。在数据模型层次上,对于常用的二 限性。即简单性与真实性的矛盾,空间划分问题,时间对应问维元胞空间可用栅格(Grid)数据模型来表示。元胞空间被赋予 题、转换规则定义问题、与GIS集成的问题。因此标准的CA模了空间尺度的概念,元胞大小对应于空间分辨率。不同的尺度 型需要扩展和改进,才能满足地理时空模拟的需要,更加真实空间,会进一步影响整个模型的其他方面如规则、时间粒度等, 地模拟地理实体的演化进程。为此本文从空间信息多级网格所例如在土地利用变化动态模拟中,当模型中元胞的大小10m 具有的特点出发,针对以往CA模型存在的问题,分别从元胞10m与1kmx1km时的考虑因素、转换规则和时间粒度就会 定义及状态、元胞空间的桷定、元胞邻域、元胞转换规则、时间有很大的不同。基于SIMG,元胞空间可以根据元胞大小的确 粒度等五个方面系统讨论SIMG与CA之间的紧密联系,提出定,与空间数据库、多分辨遥感影像库进行匹配。对于发达地区 了空间信息多级网格元胞自动机模型( SIMGCA)。 采用大比例尺遥感影像,反之,对于欠发达地区采用小比例尺 以往对于元胞自动机的划分都是基于单一的均匀网格,而遥感影像。 空间信息多级网格是一个变网模型,因此在经济社会中,对于234邻居 普遍存在的经济发展不平衡现状,理应根据不同的经济发展水 元胞、元胞状态、元胞空间的确定直接影响元胞邻居的确 平采用不同的元胞自动机,并确定不同的转换规则和时间粒定。在SIMG模型中,对于经济发达地区,采用细网格作为元胞 度,来建立预测模拟模型,这样既可以提高模拟的真实性,又可单元和大比例尺遥感影像作为元胞空间,由于网格单元较小, 以保证模拟结果的精确性,本文旨在提出一种基于变网的CA其影响因素也较多,因此其元胞邻居可以采用Mooe8邻域; 危双丰,黎景良,邵振峰:基于空间信息多级网格的CA模型硏究 2007,43(9) 7 采用粗网格作为元胞单元和小比例尺遥感影像作为元胞空间, 用户界面 由于网格单元较大,其影响因素相对来说要少,其元胞邻居可 CIS模块 操作控制器 以采用Von. Neumann4邻域。 输入,输出,编辑,保存,处理等(接受和传递参数) 2.3.5转换规则 对于元胞自动机模型,在模拟地理现象的过程中,关键是 SMG元胞自动机 如何定义转换规则。转换规则的定义往往是十分繁琐的。学者 局部转换规则 们主要是采用启发式的方法来定义转换规则,例如包括矩阵、 多准则判断和灰度等方法。这些方法受主观因素影响很大,在 形式上相互有明显的差别。而且,这些转换规则大多数都是隐 邻居 SIMG元胞 及状杰 含的,是通过数学公式来表达,如何确定公式中的参数十分困 难。上述这些方法都是通过数学公式来表达转换规则,但数学 SIMG时空数 据仓库 公式在反块复杂的关系时有很大的局限性。为此,黎夏提出 了利用训练神经网络的方法来自动获取CA的参数值,从而减 SIMG元胞自动机 少CA的不确定性。但其缺点是神经网络方法属于黑箱结构 用户不能清晰地知道模型运行的机制,对模型参数的具体物理 图2 SIMGCA在土地利用/覆被变化中应用框架 意义很难理解。 4结论 数据挖掘技术已经被应用于地理学领域,可以获得与地理 以往很多学者所研究的CA模型都是以某单一比例尺的 有关的空间分布规律等。因此可以通过数据挖掘的方法从GIS 空间数据仓库自动生成CA的转换规则,无需使用数学表达式 均匀网格单元作为元胞,然而在经济社会中,对于普遍存在的 经济发展不平衡现状,理应根据不同的经济发展水平采用不同 来定义转换规则,并能在生成转换规则的同时对模型自动进行 的元胞自动机,并确定不同的转换规则和时间粒度,建立预测 纠正。这样能更方便和准确地描述自然界中的复杂关系。目前 模拟模型,这样既可以提高模拟的真实性,又可以保证模拟结 利用数据挖掘技术来建立CA模型的研究报道相对较少,黎夏 果的精确性。SIMG是多级比例尺的变网模型,结合多分辨率遥 利用se50C4.5挖掘转换规则,对珠江三角洲城市土地利用 感影像,在经济发达地区采用细网格和高分辨率遥感影像,欠 进行了模拟,取得了较好的效果叫。F.C. Richards将遗传算法 发达地区则采用粗网格和低分辨率遥感影像来确定元胞及相 运用到CA模型规则获取中。然而数据挖掘的方法有很多, 关组成要素。本文研究了SIMG与CA之间的联系,分别讨论了 对于其他的数据挖掘方法如模糊集理论、云理论、粗糙集理论 在SIMG上CA元胞及状态的确定、元胞空间的确定、规则的定 等却很少有人用于CA转换规则的挖掘。在SIMG模型中拟展义、时间粒度确定等,提出了空间信息多级网格元胞自动机模 开对基于模糊集理论和云理论的数据挖掘方法进行硏究,探讨 型(SIⅥGCA),提出了 SIMGCA模型在土地利用/覆被变化中的 对于CA规则挖掘的可行性,并与实例相结合验证比较两种方 应用框架。下一步的工作将重点讨论如何利用数据挖掘方法在 法的模拟精度。 SIMG数据库中挖掘元胞转换规则,并利用挖掘得到的规则模 2.36时间 拟城市土地利用演化。(收稿日期:2006年11月) 考虑不同地区的自然、经济发展水平等综合因素,发达地 区与欠发达地区发展速度也不同,因此时间粒度确定因不同地参考文献 区而异。发达地区城市变化迅速,时间间隔小;欠发达地区城市 []李德仁论广义空间信息网格和狭义空间信息网格J遥感学报, 变化缓慢,时间间隔大。在SIMG模型中,基于不同元胞空间, 2005,9(5):513-520 可以利用数据推理法或宏观的预测模型如统计回归、灰色模型(21付迎春空间信息多级网格关键技术研究D武汉:武汉大学,06 等方法获取时间粒度。 3]李德仁,崔巍空间信息语义网格门.武汉大学学报:信息科学版, 2004,29(10):847-851 3 SIMGCA在土地利用演化中的应用 [4]黎夏,叶嘉安.基于神经网络的单元自动机CA及真实和优化的城 针对CA在LUCC中面临的问题,SIMG可以为CA模型提 市模拟肌地理学报,1999,544):289-298 供高质量的数据源,因为SIMG是多级比例尺的网格数据,在 Clarke. A self-modifying cellular automata model of historical ur- 个数据库中存储了不同时期不同比例尺的数据,而且可以保 banization in the San Francisco Bay area[J)Environment and Plan- 证数据的精度。SIMG允分考虑到地球空间的自然特征和社会 ning B: Planning and Design, 1997, 24: 247-261 属性的差异性及经济发展不平衡的特点,网格点属性项包括了 16 White R, Engelen G Cellular automata and fractal urban form:a cellular modeling approach to the evolution of urban land use 自然属性、社会属性、经济属性和文化属性等,兼顾了宏观和微 patterns[J. Environment and Planning A, 1993, 25, 1175-1199 观的影响因素,因此为CA在LUCC中的转换规则的确定提供 7 White R, Engelen G Cellular automata as the basis of integrated 了充分的参考因子。 SIMGCA突破了以往基于单一均匀网格 ynamic regional modelling [J]. Environment and Planning B, 1997 CA模拟的局限性,对于不同区域采用变网CA模型,能较好解 24:235-246 决CA空间尺度划分问题。同时LUC时间粒度也可以根据不81 White r, Engelen g,Ulje. The use of constrained cellular au 同的区域而变化,因此在理论上模拟土地利用变化是可行的。 tomata for high-resolution modeling of urban land use dynamics[JI 将土地利用/覆被变化和 SIMGCA的集成框架如图2。 (下转35页)

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    2019-09-13
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