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        智能預(yù)測(cè)土地利用動(dòng)態(tài)變化—基于GIS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        2017-05-27 20:34:21劉青豪楊鑫梅張新行
        魅力中國 2016年38期

        劉青豪+楊鑫梅+張新行

        【摘要】隨著全球環(huán)境不斷變化,土地資源的合理利用率成為一個(gè)關(guān)鍵問題,其中模擬和預(yù)測(cè)土地利用變化是重要的一部分。本文首先介紹了地理信息系統(tǒng)(簡稱GIS)技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其次基于GIS技術(shù)建立的土地轉(zhuǎn)換模型經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析后,最后預(yù)測(cè)土地利用動(dòng)態(tài)變化。這種方法充分結(jié)合了GlS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),更好的預(yù)測(cè)出土地利用的趨勢(shì),為土地管理和城市規(guī)劃等相關(guān)部門提供一手依據(jù)。

        【關(guān)鍵詞】GIS;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);土地利用

        引言

        土地是人類目前生活發(fā)展過程中最基本、最重要的間接資源之一。運(yùn)用科學(xué)合理的管理、發(fā)展土地的方法有著重要意義。土地利用是當(dāng)今全球環(huán)境變化的重要原因之一,開展典型區(qū)域的個(gè)案研究是認(rèn)識(shí)全球環(huán)境變化的必要途徑,也是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究的關(guān)鍵。目前土地管理中實(shí)現(xiàn)了文字信息與地圖信息一體化的自動(dòng)管理模式。土地利用動(dòng)態(tài)變化預(yù)測(cè)是土地管理工作中的重要部分,直接關(guān)系到國家的可持續(xù)發(fā)展。因而研究土地利用的變化對(duì)提高土地利用率有著深遠(yuǎn)的意義。

        1. 土地利用變化預(yù)測(cè)模型現(xiàn)狀

        早期的土地利用變化模型重點(diǎn)是理解靜態(tài)的空間格局,1990以來,首先是時(shí)間動(dòng)態(tài)模型在空間格局分析的基礎(chǔ)上與地理信息系統(tǒng)的結(jié)合;其次是遙感技術(shù)的被廣泛發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)具有相對(duì)客觀性和高分辨率的特點(diǎn),對(duì)于識(shí)別和分析土地利用變化發(fā)揮著至關(guān)重要的作用;最后是21世紀(jì)出現(xiàn)的地理信息系統(tǒng)((Geographic Information System,簡稱GIS),GIS是一門十分復(fù)雜的綜合性交叉學(xué)科,并且和眾多學(xué)科相結(jié)合,例如與地理學(xué)、地圖學(xué)以及遙感技術(shù)等學(xué)科相結(jié)合,在不同的領(lǐng)域范圍中應(yīng)用廣泛,除可以對(duì)空間信息進(jìn)行分析以及預(yù)處理之外,還能夠把視覺化的地圖和地理數(shù)據(jù)分析功能,連同一般的數(shù)據(jù)庫操作等集成到一起來分析。

        2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層到其隱含層實(shí)現(xiàn)這一過程,其實(shí)是一個(gè)非線性映射的過程,然而,從隱含層到輸出層這一過程卻是線性映射;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的處理功能相當(dāng)于從高維空間到低維空間的映射。神經(jīng)元是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型操作處理的基本單位,同時(shí)也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的最基本的基礎(chǔ),如圖所示為神經(jīng)元基礎(chǔ)模型。

        神經(jīng)元模型一般含有三種基本元素:

        (1)突觸或連接鏈,每一個(gè)都存在其權(quán)值,因此可以被看作為特征。

        (2)加法器,用于求解輸入神經(jīng)元相應(yīng)突觸加權(quán)所產(chǎn)生的和。

        (3)激活函數(shù)用來限制神經(jīng)元輸出振幅。貼近得到任意的函數(shù)形式。但是,如果信息中含有某些敏感點(diǎn),那么這些敏感點(diǎn),很有可能造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)和練習(xí)的過程中陷入局部最小值。如果只利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去對(duì)土地利用變化分析,毋庸置疑存在缺點(diǎn),所以我們利用GIS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合方法對(duì)土地利用變化進(jìn)行模型。

        3. GIS和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合土地利用變化預(yù)測(cè)模型

        3.1模型的優(yōu)化結(jié)構(gòu)

        土地利用變化研究需要基于大量的數(shù)據(jù)的前提 ,遙感是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的工具,我們通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和GIS相結(jié)合方式,預(yù)測(cè)出土地利用的變化。模型分為兩個(gè)部分——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的練習(xí)經(jīng)常使用算法為反向傳播。通過對(duì)兩期遙感影像的土地利用圖進(jìn)行分類,隨機(jī)選擇出測(cè)試樣本以及訓(xùn)練樣本,用ThinksPro操作軟件創(chuàng)建該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,反復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練目的是獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)以及偏置參數(shù)。在我們確定自由參數(shù)以后,就可以用已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)土地利用變化規(guī)律,需要反復(fù)預(yù)測(cè)過程,通過給定的回合數(shù)確定預(yù)測(cè)的時(shí)間。

        3.2 獲取空間數(shù)據(jù)

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)功能,一般是用來存儲(chǔ)一系列數(shù)據(jù)層或者解決數(shù)據(jù)問題的,其中最根本的數(shù)據(jù)圖層便是土地利用分類圖層,因此我們需要對(duì)每一種數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,用來表示對(duì)預(yù)測(cè)單元的影響大小,這些編碼以后便作為輸人變量的初始值。

        3.3 處理遙感數(shù)據(jù)

        遙感數(shù)據(jù)是主要數(shù)據(jù)來源對(duì)土地利用變化研究來說,通過軟件對(duì)遙感影像進(jìn)行處

        理,遙感數(shù)據(jù)處理的過程有以下幾各步驟:

        (1)合成遙感影像數(shù)據(jù)

        (2)對(duì)影像幾何精校正

        (3)圖像效果增強(qiáng)處理

        (4)圖像的鑲嵌

        (5)對(duì)研究區(qū)裁減

        (6)遙感影像的分類

        (7)對(duì)分類結(jié)果評(píng)價(jià)

        3.4 GIS空間分析

        由模型可知,模型可以很好的與柵格數(shù)據(jù)相結(jié)合,采用GIS軟件空間分析是重要數(shù)據(jù)生成一種方法,在這里我們用作為空間分析的重要工具。

        空間緩沖區(qū)分析,即再實(shí)體周圍創(chuàng)建相互存在一定間隔的帶狀區(qū)域,用來區(qū)別這些實(shí)體對(duì)附近對(duì)象所產(chǎn)生的輻射大小。因此,空間緩沖區(qū)分析,首先要確定出分析源,在實(shí)際應(yīng)用中,隨著距離的不斷增大,其產(chǎn)生的影響就會(huì)緩慢減弱。在本文中,筆者主要通過空間緩沖區(qū)分析這一功能,從而獲得各實(shí)體對(duì)其緩沖區(qū)產(chǎn)生的影響結(jié)果。

        4.結(jié)語

        用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)方法充分利用了其復(fù)雜映射能力,很強(qiáng)的自組織等長處,此外,通過使用GIS數(shù)據(jù)輔助訓(xùn)練樣本的選擇,達(dá)到了對(duì)樣本點(diǎn)的自動(dòng)化選取目的,從而大大提高了選取訓(xùn)練樣本的效率,節(jié)省了寶貴的時(shí)間;另外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在大量的缺點(diǎn):例如特別容易陷入局部最小、學(xué)習(xí)收斂速度慢等一系列缺點(diǎn),以及忽略一些重要影響因素的特征,所以我們預(yù)測(cè)結(jié)果并非特別精確,我相信在不遠(yuǎn)的將來,我們一定可以通過更好的模型預(yù)測(cè)出更加精確的土地利用動(dòng)態(tài)變化。

        參考文獻(xiàn)

        [1]張明媛.基于GIS模擬土地利用變化[J] .燕山大學(xué)學(xué)報(bào).2014.

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        [3]王國杰.基于GIS的土地利用變化動(dòng)態(tài)分析[J] .青海省西寧市國土資源局.2014.

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