基于CA和MAS的哈尔滨城市土地利用变化研究

以哈尔滨市市区为研究对象,通过构建基于多特征的面向对象的分类方法,对区域2000、2010、2015三期Landsat遥感数据进行解译,将土地利用类型结合分辨率特性划分为居民地、水体湿地、林草用地、农田和未利用地五个类别。建模时,利用构建的坡度、坡向、交通、服务设施、河流水域和人口等多个因子,通过Markov模型计算旋转面积矩阵和转化概率矩阵,采用ACO(蚁群优化算法)结合类型转化概率矩阵构建CA(元胞自动机)模型土地利用类型转化规则。然后利用土地规划纲要,采用matlab平台对CA-MAS(多智能体)模型进行集成,进而对CA模型进行修正,最终得到模拟结果,实现模型耦合。最后以2015年基准数据,对2020年城市空间格局进行模拟分析。耦合模型总体精度90.88%,kappa系数0.887,一致性良好,各个地类的也达到较好模拟精度。模型总体精度、各个用户类别精度、模型的一致性和模型具体参量的模拟上均表现突出,表明CA-MAS耦合模型在城市空间格局演化模拟中效果良好,具有一定的应用潜力。