书籍详情
地理计算智能与城市动态变化及开发强度模拟
作者：刘明皓 著
出版社：科学出版社
出版时间：2014-10-01
ISBN：9787030416506
定价：¥65.00
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内容简介
城市用地动态变化分析着重从时间和用地数量上研究城市发展动态；城乡建设用地空间分布模式着眼于从空间形态上探讨城乡居民点集散规律；城市动态模拟试图从时空角度模拟城市用地规模和形态上的变化；而开发强度仿真模型的构建旨在从城市内部空间的组织角度，探寻城市土地开发强度及其驱动因子的内在关系，发现城市土地开发强度分布的一般规律，为城市用地空间开发强度控制提供指导。
作者简介
暂缺《地理计算智能与城市动态变化及开发强度模拟》作者简介
目录
1绪论 1
l.1城市动态模拟发展概要 1
1.2城市用地动态变化的驱动因子及其特性 5
1.3城市用地动态模拟基本过程 6
1.3.1情景假设 6
1.3.2数据处理 6
1.3.3模拟预测 6
1.3.4结果验证 7
1.4国内外城市模拟研究动态 8
1.4.1国内外城市模拟研究现状 8
1.4.2研究趋势 13
1.5人工智能在城市土地利用动态模拟中的应用 15
1.5.1转换规则的提取方法 15
1.5.2人工智能的规则提取方法 16
1.6城市土地开发强度研究现状及趋势 20
1.7研究区概况 21
1.8本书结构 23
1.8.1城市用地变化动态检测与分析 23
1.8.2城乡建设用地分布模式研究 24
1.8.3城市用地动态模拟 24
1.8.4城市开发强度宏观控制模型构建与预测 24
2城市用地动态变化检测与分析 31
2.1城市用地动态变化检测研究发展概述 31
2.2数据来源与研究方法 32
2.2.1数据来源 32
2.2.2研究方法 33
2.3城市用地动态变化的结果分析 36
2.3.1总动态度分析 37
2.3.2地类活跃度分析 38
2.3.3用途转换波动度分析 41
2.4 小结 44
3城乡居民点空间分布模式及其规律 46
3.1居民点空间分布模式研究概述 46
3.2居民点空间分布模式研究方法 47
3.2.1 基本原理 47
3.2.2数据来源与数据处理 48
3.3基于景观指数的农村居民点统计特征 49
3.3.1分布破碎，平均规模小 49
3.3.2农村居民点分布密度大 50
3.4农村居民点空间分布模式 50
3.4.1 样方分析 50
3.4.2最邻近指数分析 54
3.4.3 Voronoi多边形分析 56
3.4.4核密度分析 58
3.5农村居民点等级分布规律 58
3.6农村居民点空间分布的相关性分析 61
3.6.1回归分析 61
3.6.2影响农村居民点空间分布的因素 61
3.6.3农村居民点空间分布的相关性分析 63
3.7城镇用地空间分布 64
3.7.1城镇用地空间分布模式 64
3.7.2城镇用地等级分布规律 65
3.8 小结 66
4基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟 68
4.1城市动态模拟概述 68
4.2城市动态模拟的数据处理与技术方案 69
4.2.1城市动态模拟的数据来源与数据处理 69
4.2.2 土地利用变化动态模拟技术流程 71
4.3基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟过程 71
4.3.1未来土地利用需求预测 71
4.3.2设定空间限制 74
4.3.3特定土地利用类型转换设置 74
4.3.4 土地适宜性参数获取 76
4.3.5其他相关参数的设置 76
4.4分析结果 76
4.4.1回归结果分析 76
4.4.2 模型检验 79
4.4.3模拟结果分析 81
4.5 小结 84
基于指数平滑的DYNA-CLUE模型改进 87
5.1关于DYNA-CLUE模型的研究进展 87
5.2 DYNA-CLUE模型改进方案 88
5.2.1实验的数据来源及预处理 88
5.2.2 DYNA-CLUE模型改进的技术流程 89
5.2.3模拟方法 90
5.3结果分析 92
5.3.1 Logistic回归结果分析 92
5.3.2指数平滑与模拟结果分析（参数验证） 94
5.3.3未来用地格局模拟 96
5.4 小结 99
基于人工神经网络的城市用地动态模拟 101
6.1 前言 101
6.2模型原理 102
6.2.1数据处理模块 103
6.2.2人工神经网络模块 104
6.2.3 CA 模块 105
6.3南岸区土地利用演化模拟 105
6.3.1 研究区域概况 105
6.3.2数据处理与空间变量 106
6.3.3 神经网络的结构 106
6.3.4神经网络训练 108
6.3.5神经网络训练结果分析 108
6.3.6用地动态变化的模拟 110
6.4 小结 111
7基于深度学习方法的城市用地动态变化模拟 113
7.1深度学习概述 113
7.2深度置信网 114
7.2.1 受限玻尔兹曼机 116
7.2.2 Gibbs 抽样 118
7.2.3对比散度学习算法 118
7.2.4深度置信网训练 119
7.3 土地利用转换规则挖掘 119
7.3.1输入与输出定义 119
7.3.2基于DBN的转换规则挖掘 121
7.3.3规则生成 123
7.4模拟实施及结果分析 124
7.4.1精度评价方法 125
7.4.2实验设计 125
7.4.3模型验证 126
8城市用地动态变化的整合模型构建与模拟研究 131
8.1整体模型研究概述 131
8.2模型整合与模块设计 132
8.2.1 建模思想 132
8.2.2模块构建 133
8.3 实证研究 136
8.3.1 研究区域 136
8.3.2数据来源与数据预处理 136
8.3.3人工神经网络训练 137
8.3.4模型验证与相关参数设置 137
8.3.5不同模型方案对比分析——模型检验 140
8.3.6对城乡建设用地空间格局的未来模拟与预测——模型预测 140
8.4 小结 142
9城市土地开发强度空间分布及影响因子分析 146
9.1城市土地开发强度概述 146
9.2数据来源与方法 147
9.2.1 研究区域 147
9.2.2数据来源 147
9.2.3研究方法 148
9.3 主要步骤 148
9.3.1 土地开发强度分区 148
9.3.2 土地开发强度影响因子选择 150
9.3.3 土地开发强度相关性分析 150
9.3.4邻域丰度分析 151
9.4结果分析 152
9.4.1 回归分析结果 152
9.4.2邻域丰度分析结果 155
9.5 小结 156
10城市开发强度宏观控制模型构建与预测^ANN模型构建 158
10.1开发强度控制模型研究概述 158
10.2研究方法与数据来源 158
10.2.1研究方法 158
10.2.2数据来源与数据处理 160
10.2.3数据仿真 168
10.3结果分析 170
10.3.1 不同方案对比 170
10.3.2全局仿真结果 174
10.3.3不含邻域因子与邻域因子全局模拟结果对比 175
10.4 小结 175
11基于PSO的城市土地开发强度预测模型构建 178
11.1基于PSO的城市土地开发强度预测概述 178
11.2方法和数据来源 178
11.2.1 PSO 基本原理 178
11.2.2数据来源 180
11.2.3 数据处理过程 181
11.3 结果分析 182
11.3.1局部模拟结果验证（偷中区） 183
11.3.2全部模拟（重庆主城9区） 185
11.4 小结 186
l.1城市动态模拟发展概要 1
1.2城市用地动态变化的驱动因子及其特性 5
1.3城市用地动态模拟基本过程 6
1.3.1情景假设 6
1.3.2数据处理 6
1.3.3模拟预测 6
1.3.4结果验证 7
1.4国内外城市模拟研究动态 8
1.4.1国内外城市模拟研究现状 8
1.4.2研究趋势 13
1.5人工智能在城市土地利用动态模拟中的应用 15
1.5.1转换规则的提取方法 15
1.5.2人工智能的规则提取方法 16
1.6城市土地开发强度研究现状及趋势 20
1.7研究区概况 21
1.8本书结构 23
1.8.1城市用地变化动态检测与分析 23
1.8.2城乡建设用地分布模式研究 24
1.8.3城市用地动态模拟 24
1.8.4城市开发强度宏观控制模型构建与预测 24
2城市用地动态变化检测与分析 31
2.1城市用地动态变化检测研究发展概述 31
2.2数据来源与研究方法 32
2.2.1数据来源 32
2.2.2研究方法 33
2.3城市用地动态变化的结果分析 36
2.3.1总动态度分析 37
2.3.2地类活跃度分析 38
2.3.3用途转换波动度分析 41
2.4 小结 44
3城乡居民点空间分布模式及其规律 46
3.1居民点空间分布模式研究概述 46
3.2居民点空间分布模式研究方法 47
3.2.1 基本原理 47
3.2.2数据来源与数据处理 48
3.3基于景观指数的农村居民点统计特征 49
3.3.1分布破碎，平均规模小 49
3.3.2农村居民点分布密度大 50
3.4农村居民点空间分布模式 50
3.4.1 样方分析 50
3.4.2最邻近指数分析 54
3.4.3 Voronoi多边形分析 56
3.4.4核密度分析 58
3.5农村居民点等级分布规律 58
3.6农村居民点空间分布的相关性分析 61
3.6.1回归分析 61
3.6.2影响农村居民点空间分布的因素 61
3.6.3农村居民点空间分布的相关性分析 63
3.7城镇用地空间分布 64
3.7.1城镇用地空间分布模式 64
3.7.2城镇用地等级分布规律 65
3.8 小结 66
4基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟 68
4.1城市动态模拟概述 68
4.2城市动态模拟的数据处理与技术方案 69
4.2.1城市动态模拟的数据来源与数据处理 69
4.2.2 土地利用变化动态模拟技术流程 71
4.3基于DYNA-CLUE模型的城市动态模拟过程 71
4.3.1未来土地利用需求预测 71
4.3.2设定空间限制 74
4.3.3特定土地利用类型转换设置 74
4.3.4 土地适宜性参数获取 76
4.3.5其他相关参数的设置 76
4.4分析结果 76
4.4.1回归结果分析 76
4.4.2 模型检验 79
4.4.3模拟结果分析 81
4.5 小结 84
基于指数平滑的DYNA-CLUE模型改进 87
5.1关于DYNA-CLUE模型的研究进展 87
5.2 DYNA-CLUE模型改进方案 88
5.2.1实验的数据来源及预处理 88
5.2.2 DYNA-CLUE模型改进的技术流程 89
5.2.3模拟方法 90
5.3结果分析 92
5.3.1 Logistic回归结果分析 92
5.3.2指数平滑与模拟结果分析（参数验证） 94
5.3.3未来用地格局模拟 96
5.4 小结 99
基于人工神经网络的城市用地动态模拟 101
6.1 前言 101
6.2模型原理 102
6.2.1数据处理模块 103
6.2.2人工神经网络模块 104
6.2.3 CA 模块 105
6.3南岸区土地利用演化模拟 105
6.3.1 研究区域概况 105
6.3.2数据处理与空间变量 106
6.3.3 神经网络的结构 106
6.3.4神经网络训练 108
6.3.5神经网络训练结果分析 108
6.3.6用地动态变化的模拟 110
6.4 小结 111
7基于深度学习方法的城市用地动态变化模拟 113
7.1深度学习概述 113
7.2深度置信网 114
7.2.1 受限玻尔兹曼机 116
7.2.2 Gibbs 抽样 118
7.2.3对比散度学习算法 118
7.2.4深度置信网训练 119
7.3 土地利用转换规则挖掘 119
7.3.1输入与输出定义 119
7.3.2基于DBN的转换规则挖掘 121
7.3.3规则生成 123
7.4模拟实施及结果分析 124
7.4.1精度评价方法 125
7.4.2实验设计 125
7.4.3模型验证 126
8城市用地动态变化的整合模型构建与模拟研究 131
8.1整体模型研究概述 131
8.2模型整合与模块设计 132
8.2.1 建模思想 132
8.2.2模块构建 133
8.3 实证研究 136
8.3.1 研究区域 136
8.3.2数据来源与数据预处理 136
8.3.3人工神经网络训练 137
8.3.4模型验证与相关参数设置 137
8.3.5不同模型方案对比分析——模型检验 140
8.3.6对城乡建设用地空间格局的未来模拟与预测——模型预测 140
8.4 小结 142
9城市土地开发强度空间分布及影响因子分析 146
9.1城市土地开发强度概述 146
9.2数据来源与方法 147
9.2.1 研究区域 147
9.2.2数据来源 147
9.2.3研究方法 148
9.3 主要步骤 148
9.3.1 土地开发强度分区 148
9.3.2 土地开发强度影响因子选择 150
9.3.3 土地开发强度相关性分析 150
9.3.4邻域丰度分析 151
9.4结果分析 152
9.4.1 回归分析结果 152
9.4.2邻域丰度分析结果 155
9.5 小结 156
10城市开发强度宏观控制模型构建与预测^ANN模型构建 158
10.1开发强度控制模型研究概述 158
10.2研究方法与数据来源 158
10.2.1研究方法 158
10.2.2数据来源与数据处理 160
10.2.3数据仿真 168
10.3结果分析 170
10.3.1 不同方案对比 170
10.3.2全局仿真结果 174
10.3.3不含邻域因子与邻域因子全局模拟结果对比 175
10.4 小结 175
11基于PSO的城市土地开发强度预测模型构建 178
11.1基于PSO的城市土地开发强度预测概述 178
11.2方法和数据来源 178
11.2.1 PSO 基本原理 178
11.2.2数据来源 180
11.2.3 数据处理过程 181
11.3 结果分析 182
11.3.1局部模拟结果验证（偷中区） 183
11.3.2全部模拟（重庆主城9区） 185
11.4 小结 186
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