基于MSVM-CA模型的區(qū)域土地利用演變模擬

曹 敏，范廣勤，史照良

（1.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210046；2.江蘇省國(guó)土資源廳，江蘇南京 210029；3.江蘇省測(cè)繪局，江蘇南京 210013）

基于MSVM-CA模型的區(qū)域土地利用演變模擬

曹 敏1，范廣勤2，史照良3

（1.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210046；2.江蘇省國(guó)土資源廳，江蘇南京 210029；3.江蘇省測(cè)繪局，江蘇南京 210013）

研究目的：探索一種基于多類支持向量機(jī)自動(dòng)獲取地理元胞自動(dòng)機(jī)非線性轉(zhuǎn)換規(guī)則的方法（MSVM-CA），并將其用來(lái)模擬復(fù)雜的土地利用動(dòng)態(tài)演化。研究方法：以長(zhǎng)江口北岸啟東市2002—2007年的土地利用演變模擬為例，采用1-A-1方法在每?jī)深悩颖緮?shù)據(jù)間訓(xùn)練一個(gè)分類器，將模擬土地利用變化的主要特征變量映射到Hilbert空間，通過(guò)多類支持向量機(jī)建立最優(yōu)分割超平面，運(yùn)用決策函數(shù)計(jì)算元胞到最優(yōu)分割超平面的距離，并轉(zhuǎn)換為元胞土地利用類型的轉(zhuǎn)換概率。然后利用蒙特卡羅方法，確定元胞的轉(zhuǎn)化狀態(tài)，循環(huán)完成土地利用演變模擬，最后對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行精度分析。研究結(jié)果：對(duì)照2007年遙感影像分類得到的實(shí)際土地利用分類圖，實(shí)驗(yàn)?zāi)M結(jié)果數(shù)量上正確率平均達(dá)到88.99%，模擬結(jié)果的總體分類精度為86.75%，Kappa系數(shù)為0.85。研究結(jié)論：基于多類支持向量機(jī)的非線性元胞自動(dòng)機(jī)方法具有較高的模擬精度，可以應(yīng)用于模擬多類土地利用類型之間的演變。

土地利用；模擬方法；元胞自動(dòng)機(jī)；多類支持向量機(jī)；地理信息系統(tǒng)

土地利用/覆被變化是全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容，也是自然與人文過(guò)程交叉最密切的問(wèn)題[1]。土地利用變化模型不但要能模擬不同時(shí)期土地覆被在數(shù)量上的變化，還要能反映這種變化在空間上的分布情況，是支持土地利用變化原因和結(jié)果分析的一種有效工具，有助于更好地理解土地利用系統(tǒng)的功能并為土地利用規(guī)劃和決策提供依據(jù)[2-7]。元胞自動(dòng)機(jī)（CA）是一種時(shí)空離散的局部動(dòng)力學(xué)模型，特別適合用于空間復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬研究[8]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外上許多學(xué)者利用元胞自動(dòng)機(jī)開(kāi)展了土地利用變化的模擬研究。在實(shí)際應(yīng)用中，模擬多種土地利用類型的變化轉(zhuǎn)換比較復(fù)雜，需要定義很多空間變量，這些空間變量對(duì)應(yīng)著一系列參數(shù)，每個(gè)變量在模型中所起的作用取決于對(duì)應(yīng)參數(shù)值的大小。當(dāng)CA模型應(yīng)用于土地利用演化模擬時(shí)，必須對(duì)CA模型進(jìn)行校準(zhǔn)獲得合適的模型參數(shù)。為此，很多學(xué)者嘗試應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9-10]、Fisher判別[11]、案例推理[12]、粗集理論[13]、貝葉斯概率[14]、遺傳算法[15]、核函數(shù)[16]、支持向量機(jī)[17]等方法智能挖掘了CA轉(zhuǎn)換規(guī)則。

在實(shí)際應(yīng)用中，模擬多種土地利用類型的變化比城市化擴(kuò)張模擬復(fù)雜得多，需要涉及更多變量和參數(shù)。為此，本文提出了基于支持向量機(jī)的元胞自動(dòng)機(jī)模型，使元胞自動(dòng)機(jī)不僅能模擬從非城市用地到城市用地的轉(zhuǎn)變，還可以應(yīng)用于模擬多種土地利用類型之間的演變,并以長(zhǎng)江口北岸為例，驗(yàn)證MSVM-CA模型的模擬精度。

1 MSVM-CA模型原理

1.1 支持向量機(jī)基本理論

支持向量機(jī)（SVM）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多優(yōu)勢(shì)，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中[18]。支持向量機(jī)以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則和最大分類間隔為基本準(zhǔn)則，依據(jù)核函數(shù)的內(nèi)積，度量待分向量與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的支持向量間的相似程度，對(duì)待分向量進(jìn)行分類。設(shè)已知訓(xùn)練集T=｛（x1，y1），…，（xl，yl）｝，其中，xi∈x=Rn，yi∈y=｛1，-1｝，i=1，2，…，l，具體分類方法如下[19-20]。

當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)線性可分時(shí)，選擇適當(dāng)?shù)膽土P參數(shù)c＞0，構(gòu)造并求解最優(yōu)化問(wèn)題：

式3中，ai不為0的樣本稱為支持向量，通常訓(xùn)練樣本集中只有少量的樣本將成為支持向量。

當(dāng)訓(xùn)練集線性不可分時(shí)，可使用一個(gè)非線性函數(shù)φ（x），把數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高維特征空間，再在高維特征空間建立優(yōu)化超平面，分類函數(shù)變?yōu)椋?/p>

實(shí)際運(yùn)用中，映射函數(shù)φ（x）的具體表達(dá)較難實(shí)現(xiàn)，但SVM理論只涉及高維特征空間點(diǎn)積運(yùn)算φ（x）·φ（xi）。如果存在核函數(shù)K（·），使得K（x，xi）=φ（x）·φ（xi），就能用原空間中的特征變量來(lái)實(shí)現(xiàn)Hilbert空間中點(diǎn)積運(yùn)算，從而繞開(kāi)映射函數(shù)φ（x）的具體形式。

1.2 多類支持向量機(jī)

支持向量機(jī)一般適用于兩類問(wèn)題，實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常需要對(duì)多類問(wèn)題進(jìn)行分類，這就涉及多類問(wèn)題的轉(zhuǎn)換。目前，多類支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)思想有兩種：（1）將多類問(wèn)題分解為一系列SVM可直接求解的兩類問(wèn)題，構(gòu)造多個(gè)SVM二值分類器，并將它們組合起來(lái)實(shí)現(xiàn)多類分類；（2）將多個(gè)分類面的參數(shù)求解合并到一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題中，通過(guò)求解該最優(yōu)化問(wèn)題，“一次性”地實(shí)現(xiàn)多類分類。第二類方法盡管看起來(lái)簡(jiǎn)潔，但由于其最優(yōu)化問(wèn)題求解過(guò)程太復(fù)雜，計(jì)算量太大，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較困難，分類精度也比較差[21]。多類支持向量機(jī)的優(yōu)化問(wèn)題可改寫為：

式 5—6中，i=1，2，…，n，n 為樣本數(shù)量；m=1，2，…，k，k 為樣本數(shù)量。

現(xiàn)有大多數(shù)方法都使用第一類方法中的“1—a—1”模型來(lái)處理多類問(wèn)題的分類。在每?jī)深悩颖緮?shù)據(jù)間訓(xùn)練一個(gè)分類器，對(duì)于一個(gè)k類問(wèn)題，選取第i類數(shù)據(jù)和第j類數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)分類器，共有k（k-1）/2個(gè)分類函數(shù)。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量較大的時(shí)候，1—a—1方法能夠得到比較高的分類精度[22]。

1.3 MSVM-CA模型

土地利用動(dòng)態(tài)演化是復(fù)雜的非線性過(guò)程，土地利用轉(zhuǎn)變的邊界無(wú)法用簡(jiǎn)單的線性邊界來(lái)區(qū)分，因此，土地利用演化模擬時(shí)，采用非線性的轉(zhuǎn)換規(guī)則更能反映土地利用系統(tǒng)復(fù)雜的特征。本文提出了基于多類支持向量機(jī)的元胞自動(dòng)機(jī)模型（MSVM-CA），并模擬了土地利用演化過(guò)程。運(yùn)用多類支持向量機(jī)確定元胞自動(dòng)機(jī)的非線性轉(zhuǎn)換規(guī)則時(shí)，通過(guò)多類支持向量機(jī)計(jì)算土地利用特征變量（距離變量、鄰居狀態(tài)、屬性變量等）對(duì)元胞的土地利用類型轉(zhuǎn)換概率的貢獻(xiàn)。如果直接運(yùn)用多類支持向量機(jī)的硬分類結(jié)果，無(wú)法在CA模型中動(dòng)態(tài)計(jì)算土地利用特征變量對(duì)元胞土地利用轉(zhuǎn)換概率的影響，本文借鑒多類支持向量機(jī)分類的概率輸出方法，運(yùn)用決策函數(shù)直接計(jì)算元胞到最優(yōu)超平面的距離，并計(jì)算元胞的土地利用轉(zhuǎn)換概率如下：

式7—8中，d為元胞到最優(yōu)超平面的距離；p為元胞的土地利用轉(zhuǎn)換概率，其他參數(shù)與上文公式含義相同。

為了使模擬結(jié)果更接近實(shí)際情況，在模型中引進(jìn)隨機(jī)變量v，對(duì)所得土地利用轉(zhuǎn)化概率給予一定的隨機(jī)擾動(dòng)。同時(shí)，考慮土地利用規(guī)劃等相關(guān)政策影響，在模型中引入約束條件μ，當(dāng)土地利用類型與規(guī)劃用地類型一致時(shí)，μ取值為1；否則，μ取值為0。引入隨機(jī)變量和約束條件后的土地利用類型轉(zhuǎn)換概率為：

式9中，rand為隨機(jī)變量函數(shù)產(chǎn)生［0，1］范圍的隨機(jī)數(shù)；α為控制隨機(jī)變量v取值范圍的參數(shù)。

2 模型應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

本文選擇長(zhǎng)江口北岸土地利用演化模擬為研究案例，以長(zhǎng)江口北岸的啟東市行政區(qū)域?yàn)檠芯糠秶ú话ㄎ挥陂L(zhǎng)江江心的啟隆鄉(xiāng)），面積1355.04 km2，分別獲取了研究區(qū)域2002年SPOT影像和2007年ALOS遙感影像，兩期影像的空間分辨率均為2.5m，并經(jīng)影像分類得到兩年的土地利用分類圖。土地利用動(dòng)態(tài)演化過(guò)程具有高度復(fù)雜性，其影響因子非常多，研究表明土地利用變化的概率往往取決于一系列的距離變量、鄰近現(xiàn)有土地利用類型的數(shù)量和單元的自然屬性等[9-17]。例如城市中心和交通要道的距離衰減作用，離城市中心和交通要道的距離越小，其轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的概率就越高；當(dāng)鄰近范圍內(nèi)存在大量的某一土地利用類型時(shí)，該單元就有較高的概率轉(zhuǎn)變?yōu)樵摲N土地利用類型。文中MSVM-CA模型所使用的各個(gè)變量具體見(jiàn)表1。

表1 模型空間變量Tab.1 Spatial variables of themodel

MSVM-CA模型中使用的所有源數(shù)據(jù)都統(tǒng)一到相同的數(shù)據(jù)范圍，采用WGS84坐標(biāo)系和UTM51投影，在ArcGIS中生成30m空間分辨率的Grid格式，再轉(zhuǎn)換成ArcGIS和Matlab兩個(gè)軟件平臺(tái)兼容的ASCII_GRID格式模型。模型中距離變量通過(guò)ArcGIS空間分析功能中的Eucdistance函數(shù)獲取，鄰居范圍某地類的元胞數(shù)通過(guò)ArcGIS空間分析功能中的Neighbour函數(shù)動(dòng)態(tài)獲??；坡度影像由DEM空間分析生成；農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)國(guó)土資源大調(diào)查研究成果《江蘇省農(nóng)用地資源分等研究》[23]。用于多類支持向量機(jī)訓(xùn)練和檢驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)，直接從原始數(shù)據(jù)中隨機(jī)采樣獲取，并進(jìn)行歸一化處理。

2.2 模型參數(shù)確定及應(yīng)用

參考經(jīng)典元胞自動(dòng)機(jī)模型SLEUTH的校準(zhǔn)方法，引入改進(jìn)的Lee-Sallee指數(shù)來(lái)反映模擬數(shù)據(jù)與歷史真實(shí)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)之間空間分布的相似性。土地利用演化模擬流程如圖1所示，以遙感影像分類得到的2002年土地利用現(xiàn)狀圖作為模型初始狀態(tài)，分別利用已訓(xùn)練好的支持向量機(jī)分類器，轉(zhuǎn)換并計(jì)算出各種土地利用類型的轉(zhuǎn)換概率，并對(duì)其進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)和條件約束，經(jīng)過(guò)閾值判斷，確定中間過(guò)程的土地利用變化，再以中間過(guò)程的土地利用數(shù)據(jù)作為模型初始值，重新計(jì)算模型中所有的初始參數(shù)，重復(fù)上述過(guò)程，直到Lee-Sallee指數(shù)值比較理想時(shí)，循環(huán)結(jié)束，輸出模擬的2007年土地利用仿真圖和模型循環(huán)數(shù)。

基于多類支持向量機(jī)的元胞自動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)換規(guī)則，將土地利用變化的主要特征變量映射到線性可分的Hilbert空間中進(jìn)行分類，而Hilbert空間中的分類決策函數(shù)通過(guò)核函數(shù)的內(nèi)積由原特征空間的向量表示。實(shí)驗(yàn)中，支持向量機(jī)核函數(shù)選用徑向基核函數(shù)（RBF），C和γ是RBF核函數(shù)必備的兩個(gè)參數(shù)，分別為懲罰系數(shù)參數(shù)和間隔，其取值好壞直接影響分類精度。這里使用基于交叉驗(yàn)證的參數(shù)選擇模型Grid.py來(lái)搜索C和γ取值，得到最優(yōu)結(jié)果為C=32768，γ=0.03125，交叉驗(yàn)證精度為93.81%。多類支持向量機(jī)的分類器中，共1522個(gè)支持向量，8類土地利用樣本，k（k-1）/2=28個(gè)分類器，MSVM的檢驗(yàn)樣本的分類精度為91.2956%。多類支持向量機(jī)分類器訓(xùn)練完成后，進(jìn)行土地利用演化模擬的模型校準(zhǔn)，確定MSVM-CA模型的閾值T、隨機(jī)變量參數(shù)和循環(huán)次數(shù)。文中計(jì)算得閾值T=0.80、參數(shù)a=1.0，循環(huán)次數(shù)為286。研究區(qū)域2007年遙感影像分類圖和模擬圖如圖2（封二）中（a）、（b）所示。

圖1 基于MSVM-CA模擬土地利用演化的流程圖Fig.1 Schematic representation of MSVM-CA based simulating land-use changes

為評(píng)價(jià)MSVM-CA模型的實(shí)際模擬精度情況，對(duì)比分析土地利用模擬圖與遙感影像分類得到的土地利用分類圖，采用數(shù)量統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)表2）和Kappa系數(shù)兩方面驗(yàn)證模型的有效性。MSVM-CA模型模擬結(jié)果模擬結(jié)果數(shù)量上正確率平均達(dá)到88.99%，模擬結(jié)果的總體分類精度為86.75%，Kappa系數(shù)為0.85，可見(jiàn)該模型的模擬結(jié)果比較理想。

MSVM-CA模型預(yù)測(cè)是假設(shè)未來(lái)的自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治等因素沒(méi)有發(fā)生較大的變化的前提下，對(duì)歷史演化趨勢(shì)的外推，其預(yù)測(cè)過(guò)程與校準(zhǔn)過(guò)程類似。首先以到預(yù)測(cè)年份最近時(shí)期的距離變量、鄰居狀態(tài)、自然屬性等15個(gè)影響因子初始化模型，并應(yīng)用已訓(xùn)練好的多類支持向量機(jī)分類器，轉(zhuǎn)換并計(jì)算每個(gè)單元的各種土地利用類型的概率，并對(duì)其進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)；然后經(jīng)過(guò)閾值判斷，確定中間過(guò)程的土地利用變化，完成模型的一次循環(huán)；再次以獲取的中間過(guò)程的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的初始化，開(kāi)始新一輪循環(huán)，直到模型循環(huán)數(shù)達(dá)到模型校準(zhǔn)的最大循環(huán)數(shù)時(shí)，終止循環(huán)，輸出最后的預(yù)測(cè)結(jié)果。2012年土地利用預(yù)測(cè)圖如圖2（c）所示。預(yù)測(cè)結(jié)果反映了該地區(qū)建設(shè)用地不斷增加，農(nóng)業(yè)用地不斷減少的土地利用變化趨勢(shì)，這種土地利用變化現(xiàn)象，已經(jīng)為該地區(qū)帶來(lái)了一系列的資源和環(huán)境問(wèn)題。模擬和預(yù)測(cè)土地利用變化可為土地利用規(guī)劃提供依據(jù)，幫助指定有效的土地管理措施和方針政策。

表2 MSVM-CA模型模擬精度評(píng)價(jià)Tab.2 Accuracy evaluation of MSVM-CA based simulation

3 結(jié)論

土地利用變化模型能模擬不同時(shí)期土地覆被在數(shù)量上的變化，并能反映出這種變化在空間上的分布情況。本文提出了一種基于多類支持向量機(jī)自動(dòng)獲取地理元胞自動(dòng)機(jī)非線性轉(zhuǎn)換規(guī)則的方法，并以位于長(zhǎng)江口北岸的啟東市2002—2007年的土地利用變化模擬為例，模擬復(fù)雜的土地利用動(dòng)態(tài)演化，得到2012年土地利用預(yù)測(cè)圖。該轉(zhuǎn)換規(guī)則采用1-A-1方法在每?jī)深悩颖緮?shù)據(jù)間訓(xùn)練一個(gè)分類器，將模擬土地利用變化的主要特征變量映射到Hilbert空間，建立最優(yōu)分割超平面，通過(guò)計(jì)算元胞到最優(yōu)分割超平面的距離，推算元胞的土地利用轉(zhuǎn)換概率。

對(duì)照2007年實(shí)際土地利用分類圖，實(shí)驗(yàn)?zāi)M結(jié)果數(shù)量上正確率平均達(dá)到88.99%，模擬結(jié)果的總體分類精度為86.75%。基于多類支持向量機(jī)的元胞自動(dòng)機(jī)模型具有較高的模擬精度，不僅能模擬從非城市用地到城市用地的轉(zhuǎn)變，而且可以用于模擬多種土地利用類型之間的演化，有助于為土地利用規(guī)劃提供決策依據(jù)。

（

）：

［1］朱利凱，蒙吉軍.國(guó)際LUCC模型研究進(jìn)展及趨勢(shì)［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2009，28（5）：782-790.

［2］陳佑啟，楊鵬.國(guó)際上土地利用/土地覆蓋變化研究的新進(jìn)展［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2001，21（1）：95-100.

［3］唐華俊，吳文斌，楊鵬，等.土地利用 /土地覆被變化（LUCC）模型研究進(jìn)展［J］.地理學(xué)報(bào)，2009，（4）：457-468.

［4］張華，張勃.國(guó)際土地利用/覆蓋變化模型研究綜述［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2005，20（3）：422-431.

［5］黃秋昊，蔡運(yùn)龍.國(guó)內(nèi)幾種土地利用變化模型述評(píng)［J］.中國(guó)土地科學(xué)，2005，19（5）：25-30.

［6］倪紹祥.土地利用/覆被變化研究的幾個(gè)問(wèn)題［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2005，（6）：932-937.

［7］鐘太洋，黃賢金.農(nóng)戶層面土地利用變化研究綜述［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2007，22（2）：342-352.

［8］黎夏，葉嘉安，劉小平，等.地理模擬系統(tǒng)：元胞自動(dòng)機(jī)與多智能體［M］.北京：科學(xué)出版社，2007.

［9］Li,X.,Yeh,A.G.O.Neural-network-based cellular automata for simulatingmultiple land use changes using GIS［J］.International JournalofGeographical Information Science,2002，（16）:323-343.

［10］黎夏,葉嘉安.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元胞自動(dòng)機(jī)及模擬復(fù)雜土地利用系統(tǒng)［J］.地理研究，2005，24（1）：19-27.

［11］劉小平，黎夏.Fisher判別及自動(dòng)獲取元胞自動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)換規(guī)則［J］.測(cè)繪學(xué)報(bào)，2007，36（1）：112-118.

［12］黎夏，劉小平.基于案例推理的元胞自動(dòng)機(jī)及大區(qū)域城市演變模擬［J］.地理學(xué)報(bào)，2008，62（10）：1097-1109.

［13］楊青生，黎夏.基于粗集的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與地理模擬——以深圳市土地利用變化為例［J］.地理學(xué)報(bào)，2006，61（8）：882-894.

［14］楊青生，黎夏.貝葉斯概率與元胞自動(dòng)機(jī)的非線性轉(zhuǎn)換規(guī)則［J］.中山大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，46（1）：101-109.

［15］楊青生，黎夏.基于遺傳算法自動(dòng)獲取CA模型的參數(shù)——以東莞市城市發(fā)展模擬為例［J］.地理研究，2007，26（2）：229-237.

［16］Xiaoping Liu,Xia Li,Xun Shi,etal.Simulating complex urban developmentusing kernel-based non-linear cellular automata［J］.EcologicalModelling,2008:169-181.

［17］Qingsheng Yang,Xia Li,Xun Shi.Cellular automata for simulating land use changes based on support vectormachines［J］.Computers&Geosciences,2008，（34）:592-602.

［18］邊肇祺，張學(xué)工.模式識(shí)別［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2002.

［19］鄧乃揚(yáng)，田英杰.數(shù)據(jù)挖掘中的新方法——支持向量機(jī)［M］.北京：科學(xué)出版社，2004.

［20］張學(xué)工.關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)［J］.自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2000，26（1）:32-42.

［21］Hsu C,Lin C.A Comparison ofMethods for Multiclass Support Vector Machines［J］.IEEE Transactions on Neural Networks,2002,13（2）:415-425.

［22］劉志剛，李德仁，秦前清，等.支持向量機(jī)在多類分類問(wèn)題中的推廣［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2004，（7）：10-13.

［23］周生路，李如海，王黎明，等.江蘇省農(nóng)用地資源分等研究［M］.南京：東南大學(xué)出版社，2004.

Simulation of the Regional Land Use Evolution Based on MSVM-CA M odel

CAO Min1,FAN Guang-qin2,SHIZhao-liang3
（1.College of Geographic Science,Nanjing Normal University,Nanjing 210046,China;2.The Departmentof Land Resource of Jiangsu Province,Nanjing 210029,China;3.Jiangsu Provincial Bureau of Surveying and Mapping,Nanjing 210013,China）

The purpose of this paper is to develop a MSCM-CA model to simulate the dynamics ofmultiple land use change,which is a new method for automatically getting nonlinear transition rule of geographic Cellular Automaton by integratingmulti-class support vectormachine.Method employed is to simulate changes by taking Qidong city between 2002 and 2007 in the north branch of the Yangtze River estuary as an example.The steps of simulation included that 1）to transform the data from nonlinear boundaries in the original space to linear boundaries in the Hilbert space and establish the optimal separating hyperplane by adopting one-against-onemethod to train a classifier in every two kinds of the sample dates;2）to calculate the distance between the cells to the optimal partition hyperplane by the decision-making function and convert to land use conversion probability of the cells;3）to determine the transformation of the cell state and to complete cycle of land use evolution simulation by using the Monte Carlomethod;4）and finally to analysis the precision of simulation results.By comparing the simulation map with the actual land-use map from remote sensing image,results indicate that the average simulation accuracy rate is 88.99%,spatially the simulation overall classification accuracy is 86.75%,and the Kappa coefficient is 0.85.It is concluded that the proposed model in the paper has high accuracy of simulating complex land use changes and can be used to simulate themultiple land use evolution.

land use;simulationmethod;cellular automata;multi-class support vectormachine;geographic information system

F301.24

A

1001-8258（2012）06-0062-06

2012-02-17

2012-06-07

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41101349）；江蘇省高校自然科學(xué)基礎(chǔ)研究資助項(xiàng)目（10KJD420001）；江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目（PAPD）。

曹敏（1982-），女，江蘇如東人，博士，講師。主要研究方向?yàn)榈乩碓詣?dòng)機(jī)建模研究。E-mail:caomin@njnu.edu.cn