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        基于GIS平臺以Python語言搭建“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型及在城市開發(fā)邊界劃定中的應(yīng)用以桂林市為例

        2021-04-01 04:51:23李浩
        中華建設(shè) 2021年7期
        關(guān)鍵詞:桂林市人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土地利用

        李浩

        改革開放后我國快速城市化進(jìn)程促進(jìn)城市規(guī)模迅速增長,新增建設(shè)用地規(guī)模不斷增加。城市化的快速發(fā)展對城市帶來負(fù)面影響,包括城市交通擁堵、過度抬高地價、土地利用粗放等。城市開發(fā)邊界(UGB)是為解決城市無序擴(kuò)張問題而提出的一項政策措施,已經(jīng)成為西方國家抑制城市擴(kuò)張比較成功的方法。2019年《關(guān)于在國土空間規(guī)劃中統(tǒng)籌劃定落實三條控制線的指導(dǎo)意見》提出,科學(xué)有序地統(tǒng)籌布置城市、生態(tài)和農(nóng)業(yè)空間,要按照集約適度、綠色發(fā)展要求劃定城市開發(fā)邊界,防止城鎮(zhèn)無序蔓延,為未來發(fā)展留有開發(fā)空間。由此城市開發(fā)邊界成為國土空間規(guī)劃工作的重心。

        國外對城市開發(fā)邊界的研究起步較早,德國最新研究是建立起一套智能模擬系統(tǒng),挑選對城市發(fā)展影響較大的基礎(chǔ)設(shè)施要素,例如機(jī)場、火車站和水廠等,對其影響城市拓展的規(guī)律進(jìn)行探究。國內(nèi)學(xué)界早期主要借助CA元胞自動機(jī)對城市空間發(fā)展進(jìn)行模擬,利用其時空動態(tài)模擬的特點,來判斷城市用地在元胞屬性變化中取得的規(guī)律,后期出現(xiàn)了各類與CA結(jié)合的模型體,例如SLEUTH-CA、邏輯回歸CA和約束性CA等;隨著近年來計算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,國內(nèi)許多學(xué)者采用了更智能的算法模型,例如CLUE-CA、Markov-CA、ANN-CA和ABM智能體算法等;更有很多學(xué)者借助采用了MATLAB、MAPINFO和SPSS等模塊組合軟件,進(jìn)行復(fù)雜城市邊界模擬的獨立開發(fā)。其中以多智能體和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情景模擬方式逐漸成為學(xué)界主流,其優(yōu)勢是借助極其復(fù)雜的運算方式,利用可獲取的城市數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面的分析,真正模擬復(fù)雜多變的情景環(huán)境,充分考慮交通、公服、地形、市場等因素對城市邊界拓展的影響。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是一種應(yīng)用類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來處理信息的數(shù)學(xué)模型,廣泛用于各類空間場景分析模擬技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為輸入層、隱藏層和輸出層三部分,除了運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法外,還充分利用了ARCGIS搭載的Python腳本語言。本次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樣本訓(xùn)練、成果預(yù)測等集成于一個環(huán)境,創(chuàng)新性地形成ANN-PY神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型,對依托于GIS平臺的城市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,形成一套適合規(guī)劃人員進(jìn)行簡易開發(fā)的程序,使劃定城市開發(fā)邊界更加科學(xué)容易。

        一、研究數(shù)據(jù)與方法

        1.研究區(qū)概況

        桂林市位于廣西壯族自治區(qū)東北部,與湖南省永州市、邵陽市接壤,距離自治區(qū)首府南寧市430公里。桂林市地理特點屬于喀斯特巖溶地貌,國土總面積為2.78萬平方公里,現(xiàn)有建設(shè)用地規(guī)模為1202平方公里,占全市國土面積的4.35%。

        2.研究思路

        本次ANN-PY神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的技術(shù)邏輯思路為以2000年桂林土地利用為底,輸入12個影響因子,通過影響因子對像元的分值疊加和黑箱學(xué)習(xí),以形成2015年的土地利用為目標(biāo),訓(xùn)練得出模型變化規(guī)則。以2019年桂林土地利用為新樣本輸入,形成2035年土地利用數(shù)據(jù)變化,從而預(yù)測2035年的桂林城市開發(fā)邊界形態(tài)。

        3.研究數(shù)據(jù)

        (1)土地利用數(shù)據(jù)來源于國家地理信息中心發(fā)布的全國遙感影像分類并截選出桂林市部分。土地利用數(shù)據(jù)包括桂林市2000年、2015年和2019年的土地利用數(shù)據(jù)。根據(jù)本次試驗需要進(jìn)行重分類為6類圖斑,包括耕地、林地、草地、水、城市用地和鄉(xiāng)村用地,分別對應(yīng)1~6的代碼。

        (2)城市影響因子數(shù)據(jù)來源于高德電子地圖。城市影響因子數(shù)據(jù)包括3類12個:①8個點狀影響因子,分為政府機(jī)構(gòu)、生活服務(wù)、醫(yī)療、賓館、餐飲、地產(chǎn)小區(qū)、交通設(shè)施和旅游景點;②3個線型影響因子,為高速公路、國省道、主干路;③1個面型影響因子,為地形高程數(shù)據(jù)。

        4.研究結(jié)構(gòu)

        (1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輸入層包括13個神經(jīng)元,對應(yīng)著12個影響因子和初始土地利用,能夠直接與12類影響因子對接,促進(jìn)輸入的精確性;輸入層鏈接隱藏層的激活函數(shù)為sigmod();隱藏層包括18個神經(jīng)元,為了均勻內(nèi)部權(quán)重以提升準(zhǔn)確性,大于輸入層的個數(shù);隱藏層鏈接輸出層的激活函數(shù)為tanh();輸出層為6個神經(jīng)元,對應(yīng)著6種土地利用類型轉(zhuǎn)化概率;反向激活函數(shù)為rule(),以促進(jìn)反向?qū)W習(xí)能力。

        (2)抽樣訓(xùn)練結(jié)構(gòu)。訓(xùn)練采取對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣,在初始土地利用、影響因子數(shù)據(jù)和目標(biāo)土地利用內(nèi),定義隨機(jī)選取8000個采樣點,每次獲取1個數(shù)組;建立初始化矩陣,隨著內(nèi)部函數(shù)訓(xùn)練,土地轉(zhuǎn)化混淆矩陣出現(xiàn)相應(yīng)權(quán)重變化,初始土地利用抽樣像元點數(shù)值發(fā)生變化,向目標(biāo)年抽樣像元點靠攏,響應(yīng)成功即完成訓(xùn)練。

        (3)鄰域演變結(jié)構(gòu)。模擬CA元胞自動機(jī)空間變化機(jī)制,以鄰域空間相關(guān)性為基礎(chǔ),構(gòu)建3*3鄰域范圍,以鄰域像元值變化為動力,設(shè)定閾值為1,因子值疊加超過閾值即可以發(fā)生變化,像元點及鄰域像元發(fā)生波動。

        (4)精度檢驗結(jié)構(gòu)。采取Kappa系數(shù)來驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)精度,在每一輪學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)束后,輸出圖元與目標(biāo)圖元進(jìn)行對比,確定一次準(zhǔn)確率,當(dāng)準(zhǔn)確率過低時便會再次進(jìn)行一輪訓(xùn)練,達(dá)到一個最高的準(zhǔn)確率時,模型停止訓(xùn)練。

        (5)成果預(yù)測結(jié)構(gòu)。輸入新土地利用和影響因子作為初始值,根據(jù)已保存的用地轉(zhuǎn)換概率,啟動像元值疊加變化,推動鄰域范圍波動,形成模擬土地演變過程,設(shè)定總體變化數(shù)量,輸出目標(biāo)年土地利用數(shù)據(jù)。

        5.模型學(xué)習(xí)

        ANN-PY神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有傳統(tǒng)CA模型所不具備的自動化和精度優(yōu)勢,訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程相對穩(wěn)定,易受到輸入數(shù)據(jù)影響。由于桂林土地利用數(shù)據(jù)和影響因子為市域范圍數(shù)據(jù),建設(shè)用地總量占比不到4%,穩(wěn)定不變的“林田湖草”占比超過95%,因此模型學(xué)習(xí)偏好傾向于不變。若輸入數(shù)據(jù)替換為建設(shè)用地占比較高的中心城區(qū)數(shù)據(jù),模型學(xué)習(xí)偏好傾向于變化。為模擬桂林市市域土地利用變化形態(tài),選取變化概率更小、難度更高的模型訓(xùn)練方式。

        6.成果預(yù)測

        根據(jù)桂林市土地利用變化規(guī)??偭?,設(shè)置目標(biāo)年約5000個城市建設(shè)用地像元增長量。在模型開啟訓(xùn)練和模擬后,城市建設(shè)用地增長量達(dá)到相應(yīng)數(shù)量后,模擬停止并輸出目標(biāo)年土地利用圖像。經(jīng)過多次實驗和調(diào)整模型參數(shù),最終在多個輸出結(jié)果中選取實驗效果較好,Kappa準(zhǔn)確率較高,土地利用轉(zhuǎn)化形態(tài)良好,城市建設(shè)用地像元比較聚合的圖像,作為最終模型預(yù)測結(jié)果。將模型最終預(yù)測結(jié)果和實際項目中初步劃定的城鎮(zhèn)開發(fā)邊界集中建設(shè)區(qū)范圍進(jìn)行疊加,城市建設(shè)用地重疊部分平均占比為59.5%。如成果驗證中心城區(qū)重疊程度較高,外圍重疊較少,邊緣組團(tuán)無重疊,表明本模型預(yù)測成果比較集中,邊緣組團(tuán)缺少拓展動力。對兩者有區(qū)別的圖斑進(jìn)行分析,判斷實際項目集中區(qū)規(guī)模過大,不符合城市用地總增長量要求,應(yīng)適當(dāng)縮減外圍紅色區(qū)域;其次選取藍(lán)色區(qū)域中區(qū)位條件好、開發(fā)度高的地區(qū)劃入集中區(qū),優(yōu)化實際集中區(qū)范圍。

        二、結(jié)論

        研究結(jié)果表明,通過加載2000年桂林市土地利用數(shù)據(jù)和影響因子,模擬2015年桂林市土地利用變化情況,學(xué)習(xí)桂林市城市用地擴(kuò)張的規(guī)則,模型Kappa精度最高達(dá)到97%;并以2019年桂林市土地利用現(xiàn)狀為底,預(yù)測桂林市2035年土地利用變化情況,實驗值與城市開發(fā)邊界初步結(jié)果進(jìn)驗證達(dá)到59.5%,能夠覆蓋到城區(qū)大部分區(qū)域,達(dá)到預(yù)期研究目標(biāo)。因此本模型具有一定可行性,能夠在一定環(huán)境下模擬城市用地變化過程,為桂林市城市開發(fā)邊界的劃定工作提供一定的技術(shù)支持,結(jié)合實際為合理引導(dǎo)桂林市城市發(fā)展提供有效策略。

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