基于C5_0决策树算法元胞自动机土地利用变化模拟模型.pdfVIP

第19卷第4期 长江流域资源与环境 Vol . 19 No . 4 　 2010年4月 Re sources an d Environment in t he Yangtze Ba sin Ap r . 20 10 　 　　文章编号 (20 10) 基于 C5 . 0 决策树算法的元胞自动机 土地利用变化模拟模型 柯新利1 ,2 , 边馥苓1 ( 1. 武汉大学空间信息与数字工程研究中心 ,湖北 武汉 430079 ; 2 . 咸宁学院资源与环境科学学院 ,湖北 咸宁 437000) 摘 　要 : C5 . 0 决策树算法可以揭示数据中的结构化信息 ,建立直观 、易于理解的树形结构 ,可以用于元胞 自动机转 换规则的获取 。提出了基于 C5 . 0 决策树算法的元胞 自动机模型 ,分析了模型构建的理论和原理以及实现方法 。 在此基础上 , 以杭州市城市用地演变为例 ,利用 C5 . 0 决策树算法从已有的城市用地及其影响因子数据中挖掘出城 市用地的演变规则 ,并将获得的转换规则应用到元胞 自动机模型中进行城市用地演变的动态模拟与预测 。结果表 ( ) ( ) 明: 1 利用 C5 . 0 决策树算法获取转换规则可以在较低采样率的前提下保证具有较高的精度 ; 2 与其它获取元胞 自动机转换规则的方法相比 ,C5 . 0 决策树算法生成的规则清晰明确 ,很适合用来获取元胞转换规则 ; (3) 基于 C5 . 0 决策树算法的元胞自动机模型在模拟城市用地演变方面具有较高的模拟精度 ,模拟结果可靠 。 关键词 : C5 . 0 决策树 ; 元胞自动机 ; 土地利用变化 文献标识码 : A ( ) 　　元胞自动机 Cellular A uto mat a ,CA 是一种时 型的影响很大 ,并且转换规则的表达不够明确 。 间、空间、状态都离散 ,空间相互作用和时间因果关 决策树学习是数据挖掘中典型的分类算法 ,主 系都为局部的网格动力学模型 ,具有模拟复杂系统 要作用是揭示数据中的结构化信息 ,所建立的树型 时空演化过程的能力[ 1 ] 。近年来 ,元胞 自动机模型 结构直观 、易于理解 ,而且便于处理非线性数据的描 已经被较多地应用到地理现象的模拟与研究中 ,尤 述数据 ,能提取数据中隐藏的知识规则 。因此 ,决策 其在城市演化模拟和土地利用变化模拟方面应用较 树模型可以用于元胞 自动机模型转换规则的挖掘 。 多 ,并且获得了一些有意义的研究成果[3～7 ] 。 本文建立 C5 . 0 元胞自动机模型 ,利用 C5 . 0 决策树 转换规则的定义是元胞 自动机模型的核心问 算法对元胞自动机转换规则进行挖掘 ,得到清晰明 题 。传统元胞自动机模型主要采用启发式的方法来 确的元胞自动机转换规则 ,用于土地利用模拟 。应 定义转换规则 ,这些方法主要包括马尔可夫链 、多准 用 C5 . 0 元胞 自动机模型对杭州市 2000 ～2005 年 则判断和灰度等 。这些转换规则大多数是通过数学 土地利用变化进行了模拟 。 公式来表达 ,公式中参数的确定十分困难 。近年来 , 学者们相继提出了元胞自动机模型转换规则获取的 1 　模型构建 智能方法 ,主要包括神经网络 、遗