一种基于机器学习的城市发展模拟元胞模型

• 作者: 冯永玖 刘妙龙
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 应用探索
• 页码范围: 216-218
• 页数: 3页
• 分类号: P208|P237
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘妙龙	同济大学测量与国土信息工程系	56	1023	19.0	29.0
2	冯永玖	上海海洋大学海洋科学学院	30	343	12.0	17.0