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《地理计算智能与城市动态变化及开发酿模拟》可作为地理信息系统、智能信息处理、城市规划、景观生态、地学 等相关领域的科研人员、工程技术人员和研究生、高年级本科生的参考书。
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| 內容簡介： |
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城市扩张及其依托城市的相关人类活动是全球变化的主要驱动力量。城 市的动态变化是全球土地覆被变化的重要组成部分。城市用地变化及其模拟 是智慧城市建设的重要内容。近年来,智能计算技术被不断引入地理计算中， 用于解决复杂地理问题，并被成功地应用于遥感分类、土地覆被变化模拟、 景观生态评价、城市动态模拟等方面。《地理计算智能与城市动态变化及开发酿模拟》以城市用地变化和开发强度模拟 为主线，介绍传统的用地转换规则提取方法，更关注人工智能方法在城市用 地转换规则提取及开发强度评估与预测方面的应用’内容包括城市用地动态 变化检测与分析、城乡居民点空间分布模式及规律、城市用地动态模拟、城 市土地开发强度空间分布及驱动因子分析、城市土地开发强度预测模型构建 与模拟五大方面。《地理计算智能与城市动态变化及开发酿模拟》所涉及的各种方法与模型均有真实案例和数据。
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| 目錄：
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目 录
前言
1绪论1
l.1城市动态模拟发展概要1
1.2城市用地动态变化的驱动因子及其特性5
1.3城市用地动态模拟基本过程6
1.3.1情景假设6
1.3.2数据处理6
1.3.3模拟预测6
1.3.4结果验证7
1.4国内外城市模拟研究动态8
1.4.1国内外城市模拟研究现状8
1.4.2研究趋势13
1.5人工智能在城市土地利用动态模拟中的应用15
1.5.1转换规则的提取方法15
1.5.2人工智能的规则提取方法16
1.6城市土地开发强度研究现状及趋势20
1.7研究区概况21
1.8本书结构23
1.8.1城市用地变化动态检测与分析23
1.8.2城乡建设用地分布模式研究24
1.8.3城市用地动态模拟24
1.8.4城市开发强度宏观控制模型构建与预测24
2城市用地动态变化检测与分析31
2.1城市用地动态变化检测研究发展概述31
2.2数据来源与研究方法32
2.2.1数据来源32
2.2.2研究方法33
2.3城市用地动态变化的结果分析36
2.3.1总动态度分析37
2.3.2地类活跃度分析38
2.3.3用途转换波动度分析41
2.4 小结44
3城乡居民点空间分布模式及其规律46
3.1居民点空间分布模式研究概述46
3.2居民点空间分布模式研究方法47
3.2.1 基本原理47
3.2.2数据来源与数据处理48
3.3基于景观指数的农村居民点统计特征49
3.3.1分布破碎，平均规模小49
3.3.2农村居民点分布密度大50
3.4农村居民点空间分布模式50
3.4.1 样方分析50
3.4.2最邻近指数分析54
3.4.3 Voronoi多边形分析56
3.4.4核密度分析58
3.5农村居民点等级分布规律58
3.6农村居民点空间分布的相关性分析61
3.6.1回归分析61
3.6.2影响农村居民点空间分布的因素61
3.6.3农村居民点空间分布的相关性分析63
3.7城镇用地空间分布64
3.7.1城镇用地空间分布模式64
3.7.2城镇用地等级分布规律65
3.8 小结66
4基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟68
4.1城市动态模拟概述68
4.2城市动态模拟的数据处理与技术方案69
4.2.1城市动态模拟的数据来源与数据处理69
4.2.2 土地利用变化动态模拟技术流程71
4.3基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟过程71
4.3.1未来土地利用需求预测71
4.3.2设定空间限制74
4.3.3特定土地利用类型转换设置74
4.3.4 土地适宜性参数获取76
4.3.5其他相关参数的设置76
4.4分析结果76
4.4.1回归结果分析76
4.4.2 模型检验79
4.4.3模拟结果分析81
4.5 小结84
基于指数平滑的DYNA-CLUE模型改进87
5.1关于DYNA-CLUE模型的研究进展87
5.2 DYNA-CLUE模型改进方案88
5.2.1实验的数据来源及预处理88
5.2.2 DYNA-CLUE模型改进的技术流程89
5.2.3模拟方法90
5.3结果分析92
5.3.1 Logistic回归结果分析92
5.3.2指数平滑与模拟结果分析（参数验证）94
5.3.3未来用地格局模拟96
5.4 小结99
基于人工神经网络的城市用地动态模拟101
6.1 前言101
6.2模型原理102
6.2.1数据处理模块103
6.2.2人工神经网络模块104
6.2.3 CA 模块105
6.3南岸区土地利用演化模拟105
6.3.1 研究区域概况105
6.3.2数据处理与空间变量106
6.3.3 神经网络的结构106
6.3.4神经网络训练108
6.3.5神经网络训练结果分析108
6.3.6用地动态变化的模拟110
6.4 小结111
7基于深度学习方法的城市用地动态变化模拟113
7.1深度学习概述113
7.2深度置信网114
7.2.1 受限玻尔兹曼机116
7.2.2 Gibbs 抽样118
7.2.3对比散度学习算法118
7.2.4深度置信网训练119
7.3 土地利用转换规则挖掘119
7.3.1输入与输出定义119
7.3.2基于DBN的转换规则挖掘121
7.3.3规则生成123
7.4模拟实施及结果分析124
7.4.1精度评价方法125
7.4.2实验设计125
7.4.3模型验证126
8城市用地动态变化的整合模型构建与模拟研究131
8.1整体模型研究概述131
8.2模型整合与模块设计132
8.2.1 建模思想132
8.2.2模块构建133
8.3 实证研究136
8.3.1 研究区域136
8.3.2数据来源与数据预处理136
8.3.3人工神经网络训练137
8.3.4模型验证与相关参数设置137
8.3.5不同模型方案对比分析——模型检验140
8.3.6对城乡建设用地空间格局的未来模拟与预测——模型预测140
8.4 小结142
9城市土地开发强度空间分布及影响因子分析146
9.1城市土地开发强度概述146
9.2数据来源与方法147
9.2.1 研究区域147
9.2.2数据来源147
9.2.3研究方法148
9.3 主要步骤148
9.3.1 土地开发强度分区148
9.3.2 土地开发强度影响因子选择150
9.3.3 土地开发强度相关性分析150
9.3.4邻域丰度分析151
9.4结果分析152
9.4.1 回归分析结果152
9.4.2邻域丰度分析结果155
9.5 小结156
10城市开发强度宏观控制模型构建与预测^ANN模型构建158
10.1开发强度控制模型研究概述158
10.2研究方法与数据来源158
10.2.1研究方法158
10.2.2数据来源与数据处理160
10.2.3数据仿真168
10.3结果分析170
10.3.1 不同方案对比170
10.3.2全局仿真结果174
10.3.3不含邻域因子与邻域因子全局模拟结果对比175
10.4 小结175
11基于PSO的城市土地开发强度预测模型构建178
11.1基于PSO的城市土地开发强度预测概述178
11.2方法和数据来源178
11.2.1 PSO 基本原理178
11.2.2数据来源180
11.2.3 数据处理过程181
11.3 结果分析182
11.3.1局部模拟结果验证（偷中区）183
11.3.2全部模拟（重庆主城9区）185
11.4 小结186
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| 內容試閱：
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绪 论
1.1城市动态模拟发展概要
土地系统模拟旨在回答土地系统结构在何时when,何地where,为何why 以及发生怎样（how的变化和转换，并导致何种（which突出的环境效应[1]。 城市系统是土地系统的一个重要组成部分，同时又是一个自然、社会和经济复合 的非线性空间动力学系统，具有开放性、非线性、综合性、随机性、层次性、动 态性和不确定性等复杂性特征。理解城市景观及其城市增长过程的复杂性有助于 确保人为干预的城市规划带来人类社会的繁荣和环境的可持续发展。模型，尤其 是建立在明确空间定位基础上的、综合集成的多尺度动态模型，是理解和认识区 域土地利用覆被变化的某些关键过程并进行定量描述，从而对未来的土地利用变 化格局和影响进行研究评价的重要工具。
20世纪60年代，地理学家和城市规划专家认识到早先的关于城市空间结构和 城市动力学的理论与方法并不能重现和模拟城市的动态演化过程，于是兴起了城 市动态模型研究，期望用城市动态模型来模拟城市的动态变化过程。
自20世纪70年代开始，计算机作为一种工具逐步被引入、应用到城市系统 的计算与模拟研究中。第一代以计算机为基础的城市模型由于主要针对特定城市 而受到批评[2]，同时也因为其特殊的研究目的及黑箱模拟方法导致了早期城市模型 的失败。伴随着1965年美国匹兹堡城市复兴计划的失败，城市动态模型研究也随 之陷入低谷[3]。
20世纪80年代中期，美国圣塔菲学派提出了复杂科学理论[4]。这个理论，一 方面从哲学的高度改变着地理学者在地理研究中的思想观念；另一方面，从技术 方法层面更为地理学的研究提供了有力的探索工具。空间复杂系统研究的基本思路是应用复杂系统的理论方法，结合地理学的本质规律，采用适当的研究方法， 建立空间复杂系统的科学模型[5]。自此，城市动态模型的研究开始复苏[6]。
当今发展迅速的城市，其时间、空间演化的力度与强度远远超过了地理学家 与城市学家在理论与实际两大领域对其认识与研究的能力，因此，对城市模拟与 模型研究提出了新的要求与挑战。20世纪90年代以来，地理信息系统（GIS空 间分析研究的新方法论——“地学计算”的理论与方法，应用于城市演化过程及 驱动机制的模型表达与模拟，并取得了迅速发展；新一代高分辨率空间资料的获 取，GIS技术对资料的有效管理与操作处理，可为复杂自适应与自组织的城市系统 的时空动态演化研究提供数据基础[7]。为此，一些研究复杂系统理论的方法，如系 统动力学、神经网络、模糊集和模糊推理、分形理论、智能体理论、遗传算法等 被引入地理世界认知的研究过程中[8]。
21世纪前10年,城市动态模拟和模型研究得到长足的发展。从研究方法上看， 学科分支和科学研究传统使得土地利用动态研究方法明显不同。社会科学的研究 者在微观水平上的个体行为方面有长期的研究传统；自然科学工作者包括地理学 者以及生态学者多关注宏观尺度的土地覆盖和土地利用变化，通过遥感和GIS阐 释空间问题以及使用社会组织的宏观特性来确定与宏观尺度模式相关联的社会因 素[9]。从内容上看，国内外有关城市动态模拟研究主要是从模拟原理与方法的探讨、 模型改进、模型整合及参数校验、模型模拟的环境效应评估等方面进行了研究。 据此可知，“城市动态模拟”研究从20世纪60年代以来一直是国际地理科学研究 的重大科学问题。
近年来，我国学者髙度重视“城市动态模拟”研究，同时，国家重大基础研 究计划（973项目）先后将城市化进程中的生态环境、交通、社会安全相关科学问 题以及复杂系统、灾变形成及其预测控制作为重点研究方向（“十一五”期间）。 目前，中国正处在高速城市化阶段，城市化过程中引起的诸如交通拥挤、环境污 染、开放空间减少、老城区和城市中心区的衰退等一系列问题越来越成为社会关 注的焦点。为了解决城市发展中的各种社会和环境问题，众多学者提出了不同的 理论。相关的理论包括圈层结构理论、城市形态理论、城市功能结构理论、景观 生态理论、城市发展过程理论、田园城市理论、“精明增长”（smart growth和共 生城市理论，这些理论为城市规划和城市的可持续发展提供了理论基础。然而， 目前城市动态模拟往往缺乏对人文因素的思考和城市动态变化机理的探究[1]。
当然，地理分析和模拟一直是计量地理学的传统。计量地理学萌芽于20世纪 20年代。早期以一般统计方法的应用为主。60年代前，计算完全依靠人工，且只 能对少数要素进行统计，故这时期的计量地理学被称为“统计地理学”（地统计。
以哈格特（Haggett和乔利Chorley作为标志，60年代末和70年代初兴起了 一场地理学的计量革命。60年代末至70年代中期，多元统计方法和随机过程引进 地理学研究领域。计算机成为一个被广泛使用的地理工具，使一系列以前难以解 决的问题得到了分析。地理学家开始寻找更多的数据和建立更复杂的模型。70年 代末和80年初，数据处理技术、数据库和信息系统技术等相继引入计量地理学。 但这一时期的GIS，由于它提供的数据模型和分析方法太过简单，以至在地理观念 和理解上无法满足人们的需求。在定量革命中产生的很多迫切需要解决的地理分 析问题在这些系统中都无法得到解决。鉴于此，许多定量地理学者转而研究GIS, 也相继获得了一些基金的资助。经过一段时间的发展，空间分析与模拟方法得到 改善，空间数据来源变得日益丰富，空间数据质量也得到显著改善。这一期间， 建立复杂应用和模拟的要求并未减退，相反，为应对气候变化、解决不断增长的 人口问题和为推销员等提供精确的市场分析的需要，使它变得更为迫切。1970? 1980年是计量地理学发展非常重要的时期。这一时期围绕地理现象的空间本质或 地理数据的空间性质，建立起了地学的空间分析方法或体系。全局空间自相关统 计量Moran’SI和Gearcy’C,描述局部相关性的测度方法局部空间关联指数（local indicators of spatial association, LISA等相继提出。
进入20世纪90年代，随着计算机的普及和对地观测技术等的发展，空间数 据获取不再成为分析地理问题的瓶颈。特别是随着GIS技术的发展，空间问题的 探讨受到前所未有的关注。GIS和遥感技术为复杂空间问题的解决提供了丰富的数 据来源，新的处理空间问题的分析模型和方法不断提出，为复杂空间问题的分析 提供了技术方法论基础。由于分析过程受到日益增长的大量空间数据的驱动，从 数据出发的探索性空间分析技术、可视化技术、空间数据挖掘技术、基于人工智 能的空间分析技术等分析方法受到重视。这些技术为解决具有不确定性的大规模 复杂空间问题提供了基础。由于大数据革命促进了众多领域的空前发展，高性能 计算机的出现为复杂问题的计算提供了工具，特别是神经网络、遗传算法等新的 可应用的实用智能计算工具的出现，使得用计算机解决复杂空间问题成为可能。
1996年由利兹大学地理学院主办的第一次“地理计算”国际会议，开启了地理 分析和建模研究的新的里程碑。从此“地理计算”国际会议成为了一项年度活动， 每年在世界不同的国家举行，截至2014年8月，已经成功举办了 12届。以第一次 “地理计算”国际会议为标志，一门融合了计算机科学、地理学、地球信息科学 geomatics,信息科学、数学和统计学理论与方法的地理计算学开始形成并逐渐发 展起来，数量地理学进入全新的计算地理学（geocomputational geography时代。
地理计算也是地理信息发展到一定阶段的必然结果。GIS的发展分为空间信息的管理、分析、模拟和调控四个阶段，这四个阶段分别活跃于20世纪60?80年代， 90年代初、90年代中期和2000年以后。尤其是进入空间信息调控时期以后，GIS 更多地演化为模拟、预测、仿真，甚至实现跨国界、跨语言的人-机交互系统。尽管 要实现使GIS成为随时、随地为任何人和任何事情服务的空间信息载体与信息传输 工具的愿景还有一段差距，但随着海量数据库、云计算平台、地理环境的可视化再 现与地理过程的模拟与仿真等的建设需求扩大，GIS将在智慧地球、国家、地区的 大系统集成与工程建设中继续发挥其不可替代的空间信息处理的核心作用。
近年来，将空间信息技术和智能计算机技术研究方法结合起来解决复杂地理 问题的研究成为国内外研究热点。2010年10月美国国家科学基金National Science Foundation, NSF立项了赛博地理信息系统（CyberGIS项目，2011年4月我国 “地球系统模拟器”科学研究工程启动。高性能地理空间计算（high-performance geospatial computing,地理计算智能（geocomputational intelligence为城市系统 模拟提供了新的思路与方法。地理计算利用一系列方法丰富地理模拟和分析大量 高度复杂的、非确定性的问题，它被认为是一系列有效的程序或算法（如神经网 络、模糊逻辑、遗传算法等）应用到地理问题时必然产生的结果。地理计算和智 能挖掘结合产生了地理计算智能。在这个过程中，GIS为之创建数据库；人工智能 artificial intelligence, AI技术和智能计算技术（computational intelligence, Cl 为之提供计算原理和计算工具；高性能计算服务系统为之提供动力。
随着数字城市、智慧城市理念的出现，智慧服务、智慧治理、智慧生活成为 现代城市建设的主要目标，以大数据为支撑，以云计算为技术手段，将会大大推 动城市模拟朝更智慧的方向发展。
城市扩展及其依托城市的相关活动是21世纪全球变化的主要驱动力量，它们 强烈地影响着土地、气候、水资源等自然资源的发展变化。城市的动态变化是全 球土地覆被变化的重要组成部分，它已经超出了地方尺度和区域尺度，开始被认 为是洲际和全球尺度的问题。城市动态模拟将成为全球模拟的一部分，并为全球 变化做出应有的贡献。
“城市动态模拟”研究方兴未艾，并逐步从宏观、微观模拟发展到两者相结合; 从自然、社会分支学科独立研究的“一枝独秀”到相互融合研究发展；从简单模 拟到系统综合模拟发展；从单机计算到地理计算智能及高性能地理空间计算发展， 并取得了一系列成果，这些成果及其孕育的新成果或理论，将为智慧服务、智慧 治理、智慧生活提供新的技术支撑。
1.2城市用地动态变化的驱动因子及其特性
模型是对现实世界及其复杂系统的简化表达。对城市土地利用变化进行模拟， 首先需要捕捉影响城市动态变化的主要因素，然后根据城市动态变化的内在机理 建立城市用地变化与影响因素之间的关系模型（图1.1。
图l.i城市用地变化驱动机理结构图
影响城市土地利用动态变化的因素具有综合性、尺度相关性、时间上的动态 性等特征。从综合性来看，土地利用及其变化受到自然、社会、经济等诸多因素 的综合影响，且不同因素对土地利用变化的作用方式与强度各有不同。尺度相关 性是指可塑性面积单元问题（modifiable areal unit problem, MAUP ，即城市土地 利用动态变化数据的分析结果随空间单元尺度大小的不同而不同[11]。土地利用的 特征、土地利用变化的过程，以及各种影响土地利用变化的因素及其作用方式等 均具有一种与规模尺度紧密相关联的特点，在不同的规模层次上具有不同的表现 形式。时间上的动态性是指影响城市土地利用动态变化的因素随着时间的变化而变化。任何模型不可能全面地捕捉影响城市动态变化的所有因素，城市系统的复 杂性导致了定量、定时、定位地模拟城市动态变化的困难性。
1.3城市用地动态模拟基本过程
土地利用模型对加深人们理解城市系统变化的机制，模拟和预测城市土地利 用状况，合理规划城市用地空间起到了积极的推动作用。虽然模型众多，但这些 模型在实际应用中模拟、预测的流程大体一致，即通常要经历情景假设、数据处 理、模拟预测、结果验证这四个流程。
1.3.1情景假设
情景假设通常是城市动态模拟的
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