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基于多智能体的土地利用模拟与规划模型 总被引:31,自引:5,他引:26
利用多智能体和元胞自动机对城市土地资源的可持续利用进行了规划。根据环境经济学资源分配原理和可持续发展理论,提出结合多智能体及元胞自动机的微观规划模型,在时间和空间上合理分配及规划城市土地资源的利用,以避免浪费不可再生的土地资源。该模型由相互作用的多智能体层、元胞自动机层和环境因素层组成,可方便地探索不同土地利用政策下城市土地利用发展情景,能够为城市规划提供有用的决策依据。以广州市海珠区为实验区,在可持续发展为前提的规划下,模拟了1995-2010年的城市扩展的动态变化,并讨论了在不同规划情景下城市土地资源的利用效率及合理性。 相似文献
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文章利用RS和GIS技术手段对辽宁省瓦房店市1990—2015年的变迁过程进行监测,得出各历史时期的土地利用变化信息。将各类土地利用信息与景观生态学相结合,利用景观格局破碎度、景观分离度、景观优势度作为指标构建景观损失指数,并利用景观组分的面积比重构建海岸带生态风险指数。基于ArcGIS和Fragstats软件平台,通过空间采样和插值方法得到区域生态风险的空间分布,据此重构了瓦房店市1990—2015年的生态风险值变化过程。监测表明,1990—2015年期间,耕地、林地和滩涂呈减少趋势,水域和建设用地逐年增加,其他类型变化幅度不大。虽然耕地所占总面积比例由45.37%减少至37.23%,但一直是瓦房店最主要的景观。25年间瓦房店生态安全总体呈下降态势,1990—2015年6时段的生态风险年平均值分别为0.211 9、0.200 3、0.203 2、0.194 9、0.209 7和0.209 1。在时间维度,1990—2005年和2010—2015年生态安全度下降明显;在空间维度,瓦房店市海岸带的李官镇-三台满族乡和谢屯镇-炮台镇的生态风险度高,西杨乡、东岗镇和驼山乡生态风险由极高降为高或中,生态安全度有所提高。研究表明,人口和社会经济发展是影响瓦房店市景观格局变化的主要因素,该区域未来海岸带要实现可持续开发必须要进行科学的规划。 相似文献
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就业与居住空间关系是城市规划与管理研究的热点问题。已有研究主要基于传统宏观模型对就业—居住空间结构进行现状分析或对城市理论进行实证研究,在微观尺度的机制探讨与过程模拟方面较为缺乏。本文基于多智能体自下而上的建模思想,提出基于就业市场的人口居住区位选择模型(Labor Market Based Model of Residential Location-LMBMRL)。以典型的快速工业化地区—东莞市主城区为实验区,通过多情景模拟对就业与居住空间的互动关系进行机制探讨与过程分析。模拟结果充分反映了就业选择对人口居住区位决策的影响,定量评估了住房与交通对职住空间均衡性与职住分离的影响规律。当住房成本提高时,城市职住均衡性降低;当交通可达性提高时,城市空间结构可能出现较为显著的职住分离现象。最后通过多情景模拟揭示不同行业劳动人口群体的就业—居住空间特征与组织模式。研究结果有助于深刻理解城市就业—居住空间互动关系及其内部因果,能够为城市规划与管理提供决策参考。 相似文献
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像元信息分解和决策树相结合的影像分类方法 总被引:7,自引:1,他引:6
该文提出了一种基于像元信息分解和决策树相结合的遥感自动分类方法。选择广州市番禺区作为研究区。用像元信息分解和多变量决策树法把TM影像分为水体、植被、水泥地、土壤4种基本组分,分离成4类树枝;分别以4种基本地物组分作为分类掩膜,采用BP神经网络分类、形状指数提取、光谱特征提取等复合方法进行分枝,并开展野外遥感调查,以提高和验证分类精度。结果表明:该方法保证了分枝时地物的纯洁度,有效地避免了地物提取时多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。结合实地调查数据与最大似然分类算法进行对比实验,表明该模型比最大似然总体分类精度高16%。 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:8,自引:0,他引:8
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。 相似文献
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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:5,自引:0,他引:5
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
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