基于核主成分元胞模型的城市演化重建与预测

摘要

通过元胞自动机(CA)模拟和重建城市演化的复杂非线性过程,对于城市土地利用规划和决策具有指导意义。利用传统线性方法获取的地理CA转换规则,较难刻画城市演化的时空动力学过程。基于核主成分分析方法(KPCA),通过核函数映射,在高维特征空间下不仅能够对多重共线的空间变量进行非线性降维,且由此建立的地理元胞模型KPCA-CA参数物理意义明确,能够较好地体现城市化过程的非线性本质。基于GIS环境下自主研发的地理模拟框架SimUrban,利用该KPCA-CA模型模拟和重建了快速城市化区域上海市嘉定区1989-2006年城市演化过程,并预测了研究区2010年的城市空间格局。模拟结果显示,嘉定区城市主要沿中心区域及主干道路而扩展,体现了KPCA方法提取的前两个主成分的作用,与城市实际发展情况相符。利用混淆矩阵和面积控制精度等指标,对模拟结果进行了评价,得到总体精度为80.67%、Kappa系数为61.02%,表明模拟结果与遥感分类结果及统计结果符合程度较好;与传统基于线性方法的地理CA模型比较,KPCA-CA模型模拟结果精度更高。