GeoCA模型在城市土地利用预测中的应用研究

张正明，程保银，杜阳

(1.江苏省测绘产品质量监督检验站，江苏 南京　210009；　2.苏州市测绘院有限责任公司，江苏 苏州　215000)



GeoCA模型在城市土地利用预测中的应用研究

张正明1*，程保银2，杜阳2

(1.江苏省测绘产品质量监督检验站，江苏 南京210009；2.苏州市测绘院有限责任公司，江苏 苏州215000)

摘要：为了弥补传统基于BP神经网络的GeoCA模型无法兼顾土地利用变化空间分布的缺点，在传统BP神经网络的基础上，添加空间分布集中度约束建立了GeoCA模型，对城市土地利用变化进行预测，在保证土地利用类型转化概率精度的前提下，实现了真正意义上的土地利用变化预测。

关键词：GIS；GeoCA；土地利用；空间分布

1引言

土地利用及其变化是当前全球环境变化与可持续发展的重要内容。将影响土地利用变化格局和过程的自然、经济、环境等作为驱动因子，研究土地利用变化的驱动机制，对土地利用变化进行动态模拟可以揭示土地利用变化的状况、原因、效应等科学问题。一直以来，该领域的研究吸引了许多学者注意，建立了诸多LUCC(Land use and land cover change)模型，对土地利用进行动态模拟。其中比较有代表性的有荷兰瓦赫宁根农业大学研制的CLUE-S模型及后续研究者在其基础上的一些改进模型，如CLUE-SII模型、CLUE-CH模型等。该类模型在土地利用时空变换模拟方面得到过广泛应用，但都是由相互松散的模块构成，缺乏统一的思路实现模型的集成。由美国麻省理工学院教授创立的系统动力学(SD：System Dynamics)模型及其后续的改进模型充分考虑了社会经济因素对土地利用变化的影响，能够从宏观上反映土地系统的复杂行为，但是缺乏对土地利用空间格局特征的模拟。……