本文關(guān)鍵詞：基于LSSVM-CA模型的復(fù)雜土地利用變化模擬——以鄂州市為例

  更多相關(guān)文章： 元胞自動(dòng)機(jī) 最小二乘支持向量機(jī) 土地利用 鄂州市

【摘要】：本文探索了最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)獲取元胞轉(zhuǎn)換規(guī)則的可行性,并應(yīng)用于復(fù)雜土地利用變化模擬預(yù)測(cè)。以湖北省鄂州市為研究區(qū),以1991-2004年土地利用變化數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù),運(yùn)用改進(jìn)的ROC分析方法對(duì)比分析了LSSVM和邏輯回歸方法獲取的元胞轉(zhuǎn)換規(guī)則,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用LSSVM-CA模型模擬了研究區(qū)2013年的土地利用情景,并對(duì)2020年和2030年土地利用情景進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明:1LSSVM對(duì)數(shù)量較大、變化過(guò)程較復(fù)雜土地利用類型的空間分布模擬效果更好,如耕地、建設(shè)用地、養(yǎng)殖水體和其他用地;2與2013年實(shí)際土地利用情景相比,LSSVM-CA模擬結(jié)果總體精度為0.80,Kappa系數(shù)為0.73,處于較高一致性水平,優(yōu)于邏輯回歸-CA模型結(jié)果;3未來(lái),鄂州市主城區(qū)、城西新區(qū)、"葛華新城"、"紅蓮湖新城"以及南部的花湖開(kāi)發(fā)區(qū)、沼山鎮(zhèn)、太和鎮(zhèn)建設(shè)用地需求較大,將占用大量耕地,東部和南部低丘崗地區(qū)的耕地將大量轉(zhuǎn)變?yōu)榱值�。研究結(jié)論為L(zhǎng)SSVM方法可用于獲取元胞轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行復(fù)雜土地利用變化模擬,并能取得較好的效果,模擬結(jié)果可為研究區(qū)土地規(guī)劃、耕地和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等提供決策參考。
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)公共管理學(xué)院;國(guó)土資源部法律評(píng)價(jià)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 元胞自動(dòng)機(jī) 最小二乘支持向量機(jī) 土地利用 鄂州市
【基金】：國(guó)家社科基金項(xiàng)目(14BJY057) 國(guó)家社科青年項(xiàng)目基金項(xiàng)目(12CGL065)
【分類號(hào)】：F301.2
【正文快照】： 1引言土地利用/土地覆被變化((Land Use and LandCover Change,LUCC)作為全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容,是全球變化研究的熱點(diǎn)和前沿問(wèn)題。國(guó)際全球環(huán)境變化人文因素計(jì)劃(InternationalHuman Dimensions Programme,IHDP)和國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃(International Geosphere-B

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：864999