以安徽省淮北市为研究区,选取2005年、2010年、2015年土地利用数据,基于GIS、GeoSOS for ArcGIS平台,探究2005-2015两个时段土地利用变化及转化方向,并使用ANN_CA模型对研究区2015年的土地利用空间布局进行模拟。结果表明:1)淮北市土地...以安徽省淮北市为研究区,选取2005年、2010年、2015年土地利用数据,基于GIS、GeoSOS for ArcGIS平台,探究2005-2015两个时段土地利用变化及转化方向,并使用ANN_CA模型对研究区2015年的土地利用空间布局进行模拟。结果表明:1)淮北市土地利用以耕地为主,占研究区61%。2005-2010,耕地转变为建设用地面积为29.68km^2;水域流出量为3.14km^2,转向建设用地;水域流入量为5.21km^2,来自耕地。其他土地利用类型转化不明显。2010-2015,耕地转变为建设用地面积为45.33km^2,草地向耕地和林地转移14.22km^2、10.47km^2。水域转为耕地和建设用地面积为10.76km^2、8.36km^2。2)运用ANN_CA模型进行模拟,模拟结果总体精度为78.46%,满足预期目标。展开更多
城市扩展是一个复杂的时空转换过程,元胞自动机(CA)是一种时空离散、状态简洁,利用简单的局部规则来模拟复杂系统时空演化过程的格网动力模型,CA在城市增长、扩展和土地利用演化的模拟等方面有着巨大的优势。本文基于Geo SOS for Arc GI...城市扩展是一个复杂的时空转换过程,元胞自动机(CA)是一种时空离散、状态简洁,利用简单的局部规则来模拟复杂系统时空演化过程的格网动力模型,CA在城市增长、扩展和土地利用演化的模拟等方面有着巨大的优势。本文基于Geo SOS for Arc GIS平台,分别利用Logistic-CA、ANN-CA和DT-CA这3种模型对长春市主城区1995—2005年、2005—2015年的城市扩展情况进行了模拟,结果表明Logistic-CA、DT-CA两种模型更适用于研究单一土地利用类型的模拟,ANN-CA更适用于涉及多种土地利用类型转换的模拟。而后,利用综合表现最佳的DT-CA模型对长春市主城区2015—2025年的城市扩展进行预测,模拟结果可为相关部门对土地规划的宏观决策提供一定的参考和数据支持。展开更多
文摘以安徽省淮北市为研究区,选取2005年、2010年、2015年土地利用数据,基于GIS、GeoSOS for ArcGIS平台,探究2005-2015两个时段土地利用变化及转化方向,并使用ANN_CA模型对研究区2015年的土地利用空间布局进行模拟。结果表明:1)淮北市土地利用以耕地为主,占研究区61%。2005-2010,耕地转变为建设用地面积为29.68km^2;水域流出量为3.14km^2,转向建设用地;水域流入量为5.21km^2,来自耕地。其他土地利用类型转化不明显。2010-2015,耕地转变为建设用地面积为45.33km^2,草地向耕地和林地转移14.22km^2、10.47km^2。水域转为耕地和建设用地面积为10.76km^2、8.36km^2。2)运用ANN_CA模型进行模拟,模拟结果总体精度为78.46%,满足预期目标。
文摘城市扩展是一个复杂的时空转换过程,元胞自动机(CA)是一种时空离散、状态简洁,利用简单的局部规则来模拟复杂系统时空演化过程的格网动力模型,CA在城市增长、扩展和土地利用演化的模拟等方面有着巨大的优势。本文基于Geo SOS for Arc GIS平台,分别利用Logistic-CA、ANN-CA和DT-CA这3种模型对长春市主城区1995—2005年、2005—2015年的城市扩展情况进行了模拟,结果表明Logistic-CA、DT-CA两种模型更适用于研究单一土地利用类型的模拟,ANN-CA更适用于涉及多种土地利用类型转换的模拟。而后,利用综合表现最佳的DT-CA模型对长春市主城区2015—2025年的城市扩展进行预测,模拟结果可为相关部门对土地规划的宏观决策提供一定的参考和数据支持。
