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ISSN: 2333-9721
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基于CA模型的城市空间扩展模拟预测——以锦葫沿海地区为例

DOI: 10.6046/gtzyyg.2012.03.23, PP. 129-134

Keywords: 城市空间扩展,CA模型,Logistic回归,转移概率矩阵,锦葫沿海地区

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Abstract:

基于3S技术和LandsatTM遥感图像,解译得到1990年9月、2000年6月和2010年9月的锦葫沿海地区城市用地分布图。采用时空动态约束的城市元胞自动机(celluarautomata,CA)模型,对锦葫沿海地区2020年的城市空间形态进行模拟。该模型采用了多时段动态的转换规则,即利用转移概率矩阵基于多时段基础数据预测增加的城市用地总量,作为城市CA模型的约束条件,并利用Logistic回归技术对CA的转换规则进行校正。分析计算了模拟结果的景观格局指数,分析得知:1990年9月—2010年9月间,城市用地形状不断复杂化,破碎化程度加重;2010年9月—2020年9月间,城市用地形状规则化,破碎化的程度趋于缓解;1990年9月—2020年9月间,城市用地的平均斑块大小基本呈增大趋势,最大用地斑块的影响程度逐年加大,城市用地斑块的聚集程度加速增长;锦葫沿海城市的地理空间正逐步拉近,伴随着锦葫地区交通运输条件的改善,锦葫空间一体化发展将成为一种必然的趋势。

References

[1]  Soenena S A,Peddlea D R,Coburna C A,et al.Improved Topographic Correction of Forest Image Data Using a 3-D Canopy Reflectance Model in Multiple Forward Mode[J].International Journal of Remote Sensing,2008,29(4):1007-1027.
[2]  Wolfram S.Cellular Automata as Models of Complexity[J].Nature,1984,311(5985):419-424.
[3]  曹雪,罗平,李满春,等.基于扩展CA模型的土地利用变化时空模拟研究——以深圳市为例[J].资源科学,2011,33(1):127-133. Cao X,Luo P,Li M C,et al.Spatio-temporal Simulation of Land Use Change Based on a Extended CA Model:A Case Study of Shenzhen City,China[J].Resources Science,2011,33(1):127-133 (in Chinese with English Abstract).
[4]  闫丽洁,杨瑞霞,石忆邵,等.基于GIS与CA的城市扩展研究——以洛阳市为例[J].地域研究与开发,2010,29(4):140-144. Yan L J,Yang R X,Shi Y S,et al.The Research of Urban Sprawl Based on GIS and CA:A Case of Luoyang City[J].Areal Research and Development,2010,29(4):140-144(in Chinese with English Abstract).
[5]  Cavayas F.Modeling and Correction of Topographic Effect Using Multitemporal Satellite Images[J].Canada Journal of Remote Sense,1987,13(2):49-67.
[6]  Lu D S,Ge H L,He S Z,et al.Pixel-based Minnaert Correction Method for Reducing Topographic Effects on a Landsat 7 ETM+ Image[J].Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,2008,74(11):1343-1350.
[7]  Clarke K C,Gaydos L J.Loose-coupling a Cellular Automaton Model and GIS:Long-term Urban Growth Prediction for San Francisco and Washington/Baltimore[J].International Journal of Geographical Information Science,1998,12(7):699-714.
[8]  杨青生,黎夏,刘小平.基于Agent和CA的城市土地利用变化研究[J].地球信息科学,2005,7(2):78-81. Yang Q S,Li X,Liu X P.Urban Land Use Change Research Based on Agent and Cellular Automata[J].Geo-Information Science,2005,7(2):78-81.(in Chinese with English Abstract).
[9]  杨青生,黎夏.多智能体与元胞自动机结合及城市用地扩张模拟[J].地理科学,2007,27(4):542-548. Yang Q S,Li X.Integration of Multi-agent Systems with Cellular Automata for Simulating Urban Land Expansion[J].Scientia Geographica Sinica,2007,27(4):542-548(in Chinese with English Abstract).
[10]  黎夏,叶嘉安.基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统[J].地理研究,2005,24(1):19-27. Li X,Yeh A C O.Cellular Automata for Simulating Complex Land Use Systems Using Neural Networks[J].Geographical Research,2005,24(1):19-27(in Chinese with English Abstract).
[11]  Feng Y J,Liu Y,Tong X H,et al.Modeling Dynamic Urban Growth Using Cellular Automata and Particle Swarm Optimization Rules[J].Landscape and Urban Planning,2011,102(3):188-196.
[12]  何春阳,陈晋,史培军,等.大都市区城市扩展模型——以北京城市扩展模拟为例[J].地理学报,2003,58(2):294-304. He C Y,Chen J,Shi P J,et al.City Expansion Model of Metropolitan Area in China:A Case Study of Beiijing[J].Acta Geographica Sinica,2003,58(2):294-304 (in Chinese with English Abstract).
[13]  Heather R,Híkan O.C-correction of Optical Satellite Data over Alpine Vegetation Areas:A Comparison of Sampling Strategies for Determining the Empirical C-parameter[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(6):1387-1400.
[14]  中华人民共和国国家标准.GB/T 21010-2007,土地利用现状分类[S].北京:中国标准出版社,2007-08-10. National Standards of the People’s Republic of China.GB/T 21010-2007,Current Land Use Condition Classification[S]Beijing: Standards Press of China,2007-08-10(in Chinese).
[15]  黄薇,张良培,李平湘.一种改进的卫星影像地形校正算法[J].中国图象图形学报,2005,10(9):1124-1128.
[16]  布仁仓.景观指数之间的相关分析[J].生态学报,2005,25(10):2764-2775. Bu R C.A Correlation Analysis on Landscapemetric[J].Acta Ecologica Sinica,2005,25(10):2764-2775(in Chinese with English Abstract).

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