GeoSOS在城市扩展中的应用

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0223

测绘通报 ›› 2018, Vol. 0 ›› Issue (7): 116-120.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0223

GeoSOS在城市扩展中的应用

马晶^1,2, 徐月^1,3, 冯云飞¹, 王青妹¹

1. 长春工程学院勘查与测绘工程学院, 吉林长春 130021;
2. 航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室, 北京 100039;
3. 吉林省城乡规划设计研究院, 吉林长春 130061

收稿日期:2017-10-18 修回日期:2018-05-14 出版日期:2018-07-25 发布日期:2018-08-02
作者简介:马晶(1974-),女,教授,主要从事遥感与GIS方面的科研与教学工作。E-mail:majing615@163.com
基金资助:
航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室经费（2014B09）

Application of GeoSOS on Urban Expansion

MA Jing^1,2, XU Yue^1,3, FENG Yunfei¹, WANG Qingmei¹

1. School of Prospecting and Surveying Engineering, Changchun Institute of Technology, Changchun 130021, China;
2. Key Laboratory for Aerial Remote Sensing Technology of National Administration of Surverying, Mapping and Geoinformation, Beijing 100039, China;
3. Urban and Rural Planning and Designing Institute of Jilin Province, Changchun 130061, China

Received:2017-10-18 Revised:2018-05-14 Online:2018-07-25 Published:2018-08-02

摘要/Abstract

摘要： 城市扩展是一个复杂的时空转换过程，元胞自动机（CA）是一种时空离散、状态简洁，利用简单的局部规则来模拟复杂系统时空演化过程的格网动力模型，CA在城市增长、扩展和土地利用演化的模拟等方面有着巨大的优势。本文基于GeoSOS for ArcGIS平台，分别利用Logistic-CA、ANN-CA和DT-CA这3种模型对长春市主城区1995—2005年、2005—2015年的城市扩展情况进行了模拟，结果表明Logistic-CA、DT-CA两种模型更适用于研究单一土地利用类型的模拟，ANN-CA更适用于涉及多种土地利用类型转换的模拟。而后，利用综合表现最佳的DT-CA模型对长春市主城区2015—2025年的城市扩展进行预测，模拟结果可为相关部门对土地规划的宏观决策提供一定的参考和数据支持。

关键词: 地理模拟优化系统, 城市扩展, 元胞自动机, 模拟

Abstract: Urban expansion is a complex spatiotemporal conversion process.Cellular automaton (CA) is a grid dynamic with features including spatiotemporal discrete and state concise,using simple local rules to simulate the spatiotemporal evolution process of the complex systems.CA has many advantages in characterizing urban growth,expansion and simulating land-use evolution.Based on the GeoSOS on ArcGIS platform,this paper simulated the urban expansion of Changchun city during 1995-2005 and 2005-2015 by using Logistic-CA,ANN-CA,and DT-CA model,respectively.The results indicate that Logistic-CA and DT-CA models are more suitable for simulating individual land-use type,ANN-CA is better to simulate land-use evolution involving multiple land-use types.Then,we use the DT-CA model,which performs best overall,to predict the urban expansion of Changchun city during 2015-2025.The simulation results can provide valuable reference information and useful data in making macro decisions and in planning land-use by government agencies.

Key words: GeoSOS, urban expansion, cellular automate, simulation

中图分类号:

P208

马晶, 徐月, 冯云飞, 王青妹. GeoSOS在城市扩展中的应用[J]. 测绘通报, 2018, 0(7): 116-120.

MA Jing, XU Yue, FENG Yunfei, WANG Qingmei. Application of GeoSOS on Urban Expansion[J]. 测绘通报, 2018, 0(7): 116-120.

参考文献

[1] 闫丽洁.基于GIS与CA的城市扩展研究[D].开封:河南大学,2007.
[2] 王立波.基于GIS和Geo-CA的营口城市用地扩展模拟预测研究[D].长春:东北师范大学,2009.
[3] 李爱民.基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究[D].郑州:信息工程大学,2009.
[4] 张显峰.基于CA的城市扩展动态模拟与预测[J].中国科学院研究生院学报,2000,17(1):70-79.
[5] 张显峰,崔伟宏.集成GIS和细胞自动机模型进行地理时空过程模拟与预测的新方法[J].测绘学报,2001,30(2):148-155.
[6] 马晶,毕强,吴铁婴,等.吉林市城市扩展监测及模拟研究[J].测绘通报,2015(2):42-45.
[7] 黎夏,叶嘉安,刘小平,等.地理模拟系统:元胞自动机与多智能体[M].北京:科学出版社,2007.
[8] 黎夏,刘小平,何晋强,等.基于耦合的地理模拟优化系统[J].地理学报,2009,64(8):1009-1018.
[9] 黎夏,李丹,刘小平.地理模拟优化系统(GeoSOS)及其在地理国情分析中的应用[J].测绘学报,2017,46(10):1598-1608.
[10] 黎夏,李丹,刘小平,等.地理模拟优化系统GeoSOS及前沿研究[J].地球科学进展,2009,24(8):899-907.
[11] 管超,哈斯.基于GeoSOS的城市扩展模拟——以旅顺口区为例[J].测绘与空间地理信息,2014,37(3):49-54.
[12] 罗平,耿继进,李满春,等.基于生命机制概念的城市土地利用演化建模研究[J].经济地理,2005(4):547-550.
[13] 黎夏,李丹,刘小平,等.地理模拟优化系统GeoSOS软件构建与应用[J].中山大学学报(自然科学版),2010,49(4):1-5.
[14] 王丽娟.长春市土地利用/土地覆被变化遥感监测研究[D].北京:北京林业大学,2010.
[15] 黎夏,叶嘉安.基于神经网络的单元自动机CA及真实和优化的城市模拟[J].地理学报,2002,57(2):159-166.

GeoSOS在城市扩展中的应用

Application of GeoSOS on Urban Expansion

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	王艳军, 林云浩, 王书涵, 李少春, 王孟杰. OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 18-25.
[2]	贺瑜琦, 曾一笑, 陈光, 陈良超. 新型测绘视角下的山地城市规划实施场景预警模拟技术探索[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 11-15.
[3]	许志华, 逯行政, 彭远航, 杨可明, 王宇敏. 依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 162-166.
[4]	李少先. 利用双向布料模拟的机载建筑物点云提取[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 148-151.
[5]	石壮, 杜全叶, 王庆栋, 马东岭, 崔琰. 虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 73-77.
[6]	吴掠桅, 刘耿. 基于人工蜂群CA模型的南京市土地利用变化模拟与预测[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 95-99.
[7]	高超, 高永明, 冮宏军, 王程佳, 王磊. 区域土地灌溉环境评价与决策分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 154-158,163.
[8]	李鹏, 黎楚安, 杨继梅, 李振洪, 王厚杰. 典型海岸带城市扩张的多源遥感监测与预测——以青岛市为例[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 105-109.
[9]	李培现, 曹禹锡, 杨中辉, 郝登程. 基于地层信息插值的FLAC3D简易建模方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 6-11.
[10]	付翔翔, 邓运员, 郑文武, 周邵宁, 周佳露. 基于无人机影像密集匹配点云的传统村落地面点提取及DEM生成——以湘西德夯村为例[J]. 测绘通报, 2021, 0(12): 1-5.
[11]	王燕锋, 盛业华, 秦佳睿, 张思阳, 闵祥强. 单体建筑物点云数据的CSF净化处理[J]. 测绘通报, 2020, 0(9): 72-75,84.
[12]	王果, 王强, 刘绍堂, 杨福芹, 赵光兴, 杨彬. 布料模拟法无人机倾斜摄影建筑点云提取[J]. 测绘通报, 2020, 0(10): 97-100.
[13]	成方龙, 赵冠伟, 杨木壮, 刘月亮, 李芳. 集成地理探测器与随机森林模型的城市人口分布格网模拟[J]. 测绘通报, 2020, 0(1): 76-81.
[14]	黄曦涛, 张瑜, 赵绍兵, 李怀恩. 西安市城市内涝模拟与损失灰色关联度研究[J]. 测绘通报, 2019, 0(9): 62-67.
[15]	徐杰佳, 臧淑英. 哈尔滨城市扩展特征及驱动力分析[J]. 测绘通报, 2019, 0(9): 68-72.