基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

韦春竹，郑文锋，孟庆岩，王春梅，刘 苗

(1.电子科技大学，四川 成都 610000； 2.中科院遥感应用研究所，北京 100101)

基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

韦春竹1，郑文锋1，孟庆岩2，王春梅2，刘 苗2

(1.电子科技大学，四川 成都 610000； 2.中科院遥感应用研究所，北京 100101)

元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性，受周围环境影响较大。文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型，对广州市2009—2011年进行城市扩张模拟分析。实验结果显示：BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域，精度可达到70%以上，而对于面积较零碎的建筑用地区域，模拟效果较差；而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5%，部分精度能提高至20%。同时，该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素，优化选择驱动因子和缩短迭代次数，对于城市土地扩张研究具有可行性。

城市扩张；元胞自动机；BP神经网络；遗传算法

随着我国经济的高速发展，城市化进程加快。据统计2006年全国人口城市化水平达到43.90%。据专家预测，到2050年我国城市化水平将提高到70%[1-2]。城市规模的不断扩张伴随城市建设用地的需求急剧增加，大量新兴城市带来的生态环境问题也对城市的可持续发展起到牵制作用。研究城市扩张问题，获取土地利用和土地覆盖变化(Land Use/Cover Change，LUCC)情况，已经成为地球系统科学新的研究重点[3]。目前，国内外研究学者逐渐开……