面向城市土地利用变化的智能蒙特卡罗模拟与信息挖掘

土地利用变化研究是全球变化研究的前沿课题之一，土地利用变化的模拟是土地利用变化研究的难点和关键问题。以城市土地利用变化的模拟、预测和解释为研究主线，引入蒙特卡罗方法和群体智能优化算法，通过粒子群优化算法改进蒙特卡罗模拟的收敛速度，两者在技术上形成优势互补，从而克服了传统模拟模型过于依赖先验知识、结果难以解释等缺陷，达到模型准确性与高效性的有机协调和统一。以武汉市为实验区，基于改进和优化的蒙特卡罗模型实现土地利用变化的动态模拟与预测，结合贝叶斯网络方法，通过对土地利用变化多源信息的学习和挖掘，揭示和发现表征武汉市土地利用变化的特征因子及其内在联系，探索城市土地利用变化的驱动机理及其特征规律。该项目的研究有利于探索和发现城市土地利用变化的区域响应和驱动机理，提升城市土地资源的可持续利用与开发水平，对于深化研究和认识城市环境变化整体行为和运行机制具有重要的理论价值和科学意义。

土地利用变化研究是全球变化研究的前沿课题之一，土地利用变化模拟是土地利用变化研究的难点和热点问题。以城市土地利用变化模拟、预测和解释为研究主线，顾及土地利用变化的自相似特征和尺度效应，结合地理本体和分形理论，探索了城市土地利用变化研究的尺度分割和尺度效应问题。引入蒙特卡罗方法和群体智能优化算法，结合动态邻域的思想，构建了基于元胞自动机和蒙特卡罗方法的土地利用变化模拟模型，有效地解决了土地元胞演化过程在空间维度上的不确定问题以及时间维度上的随机性问题，克服了传统模拟模型过于依赖先验知识、结果难以解释等缺陷，达到模型准确性与高效性的有机协调和统一。以武汉市为实验区，基于改进和优化的蒙特卡罗模型实现土地利用变化的动态模拟与预测。为了实现土地利用变化复杂语义的组织与查询，提出和定义了基于特征的时空数据模型。基于概率网络建立了土地利用变化知识表达框架和模型，实现了定性知识和定量信息的一体化描述和表达。利用空间数据挖掘和地统计学方法，通过对土地利用变化多源信息的学习和挖掘，揭示和发现了表征土地利用变化的特征因子及内在联系，探索了城市土地利用变化的驱动机理及其特征规律。该项目的研究有利于理解城市土地利用变化的区域响应和驱动机理，提升城市土地资源的可持续利用与开发水平，对于深化研究和认识城市土地利用变化的生态环境效应具有重要的理论价值和科学意义。