一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型

编号 zgly0000732693

文献类型 期刊论文

文献题名 一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 冯永玖  刘妙龙 

作者单位 上海海洋大学海洋科学学院  同济大学测量与国土信息工程系 

母体文献 测绘科学 

年卷期 2011,36(3)

页码 216-218

年份 2011 

分类号 P208 P237 

关键词 元胞自动机  最小二乘支持向量机  土地利用变化模拟  遥感  GIS 

文摘内容 利用元胞自动机(Cellular Automata,CA)模拟土地利用变化,已经成为认识和理解其复杂动态演化过程的有效手段。传统的元胞自动机基于线性转换规则,较难表达土地利用变化的非线性边界问题。本文研究利用最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),将原空间下的非线性可分问题,通过高斯径向基核函数映射到高维特征空间,简化其求解过程,从而建立了一种非线性的土地利用元胞自动机模型LS-SVM-CA。利用该模型对上海市嘉定区1989-2006年的土地利用变化进行模拟的试验表明,其模拟结果与该区域土地利用实际格局非常符合,且其总体精度和Kappa系数比基于标准SVM的元胞自动机模型更高。