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一种空间增长动态模拟与驱动力因子贡献度同步计算方法  
 【申请号】  CN201811181170.9  【申请日】  2018-10-10
 【公开号】  CN109359166A  【公开日】  2019-02-19
 【申请人】  广东国地规划科技股份有限公司;广州蓝图地理信息技术有限公司  【地址】  510000 广东省广州市天河区长福路219号长兴智汇园H座国地大厦
 【共同申请人】  
 【发明人】  罗伟玲;张大川;陈广亮;刘小平;周宏毅;周裕丰;吴灿;严韵诗
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  广州三环专利商标代理有限公司  【代理人】  颜希文;麦小婵
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  44
 【摘要】  本发明公开了一种空间增长动态模拟与驱动力因子贡献度同步计算方法,本发明集成了元胞自动机模型(CA)模拟复杂系统时空演化过程的能力和神经网络(ANN)准确的智能计算土地利用分布概率的优势,通过优势整合克服了传统元胞自动机模型在城市土地利用变化模拟中的一些固有缺陷;本发明改进了传统的神经网络(ANN)算法使其能够精确度量空间变量重要性,克服了传统神经网络算法的“黑箱机制”,能够准确透明识别以及计算影响每种土地利用的驱动力因子;并且相对于传统模型具有精度更高、适合多尺度、数据需求低、参数少、操作简便、速度快等实用优点。
 【主权项】  1.一种空间增长动态模拟与驱动力因子贡献度同步计算方法,在于构建一个精细用地空间增长动态模拟并能同步计算驱动力因子贡献度的模型,包括驱动力因子计算模块和土地利用迭代模拟模块,其特征在于,所述同步计算方法包括以下步骤:驱动力因子计算模块计算驱动力因子阶段:S1.对影像进行预处理后,对城市初始土地利用分类高分影像进行解译,获取初始土地利用数据;选取若干影响土地利用变化的驱动力因子组成驱动力数据;S2.根据初始土地利用分类影像规定模拟区域的范围与标准栅格影像大小,采用欧式距离公式计算区域内栅格到土地利用变化驱动因子的距离,生成与标准栅格影像图幅大小一致的栅格距离数据;S3.在驱动力数据与初始土地利用数据上进行随机点采样,获得采样数据并形成采样数据表;S4.根据采样数据对神经网络算法进行训练,并将全体驱动力数据输入训练好的神经网络算法,计算神经网络算法的训练误差并输出为Error0以及每种土地利用类型在区域内的分布概率;S5.改变采样数据表中第一个驱动力因子的值,将其值设置为随机数,将改变后的采样数据表输入已训练的神经网络算法,得到一个改变后的训练误差,记为Error1;S6.重复S5步骤,直至改变所有驱动力因子的值并得到对应的训练误差,如总计N个驱动力因子,则本步骤可以得到N个训练误差,并记录为Error1,Error2,...,ErrorN;S7.依次计算N个训练误差与整体训练误差Error0差值的绝对值,并依次记录绝对值为error1,error2,...,errorN;并对得到的每个error值进行大小排序,输出差值排序表,该排序表为驱动力因子贡献度排序输出表,表中的每个error即为对应每个驱动力因子的贡献度数值;土地利用迭代模拟模块迭代输出阶段:S8.将S4输出的分布概率数据与S1中的初始土地利用数据输入土地利用迭代模拟模块;迭代前设定邻域大小、每种用地类型的像元个数与转换限制矩阵;S9.迭代扫描初始土地利用数据的像元,计算该像元在邻域内包含的土地利用类型和在邻域内所占的比例,与S4输出的分布概率、转换限制矩阵共同合成该像元上各类土地利用类型的总分布概率;S10.转到S9,直至迭代完一幅影像的全部有效像元,然后返回S8刷新初始影像进入下一次迭代,计算到目标像元数目的差值;到达迭代次数R或者达到目标像元数目后,停止迭代输出结果。
 【页数】  20
 【主分类号】  G06F16/29
 【专利分类号】  G06F16/29;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08
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