10.3321/j.issn:1000-0585.2005.01.003
基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统
本文提出了基于神经网络的元胞自动机(Cellular Automata),并将其用来模拟复杂的土地利用系统及其演变.国际上已经有许多利用元胞自动机进行城市模拟的研究,但这些模型往往局限于模拟从非城市用地到城市用地的转变.模拟多种土地利用的动态系统比一般模拟城市演化要复杂得多,需要使用许多空间变量和参数,而确定模型的参数值和模型结构有很大困难.本文通过神经网络、元胞自动机和GIS相结合来进行土地利用的动态模拟,并利用多时相的遥感分类图像来训练神经网络,能十分方便地确定模型参数和模型结构,消除常规模拟方法所带来的弊端.
神经网络、元胞自动机、遥感、土地利用、GIS
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TS9;TU9
国家自然科学基金40471105;高等学校博士学科点专项科研项目20040558023
2005-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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