关于土地覆盖变化模型应用的研究进展

关于土地覆盖变化模型应用的研究进展
摘要：多智能体和元胞自动机模型是土地利用格局和演化模拟比较常用的
方法，这两种方法在模拟人文驱动方面和自然因素影响方面比较有优势。

目前，
多智能体模型无论是在模型构建还是应用研究方面，元胞自动机和多智能体模型
都取得了显著进展。

论文总结这些模型在虚拟城市模拟与理论验证、真实城市模
拟与规划预测以及多类用地模拟与辅助决策等方面的应用。

得出，土地利用模型
在精细模拟和全球变化研究方面存在局限性，认为未来发展将主要集中于解决三
维模型的发展、大数据与规划精细挖掘及大尺度模拟与知识迁移等问题。

关键词：土地利用、建模与模拟、元胞自动机、多智能体系统
1引言
土地覆盖变化是影响生态环境的重要因素，这已经成为全球变化和可持续发
展研究的一个热点问题。

土地覆盖变化是一个受自然和人为因素驱动的动态过程，具有比较复杂的过程和机理。

土地利用过程建模与模拟则成为研究土地覆盖变化
的主要途径之一，它是探讨土地利用驱动机制、支持城市规划与政策制定以及评
估土地利用对生态环境影响的重要工具[1]。

元胞自动机模型和多智能体模型这两
种建模方法因其具有强大的时空建模能力，成为国际上土地覆盖变化模拟的主流
模型。

元胞自动机模型能够通过局部简单的规则改变元胞状态，产生土地覆盖变
化的结果；多智能体模型可以通过微观智能体相互作用模拟土地覆盖变化。

元胞
自动机模型侧重自然环境因素的影响，多智能体模型则着重考虑空间决策行为与
人文驱动因素的表达[2]。

2土地覆盖研究的主要模型
2.1 元胞自动机模型
元胞自动机模型是根据自下而上的思路建模，能够进行强大的空间运算能力，常用于自组织系统演变过程的研究。

元胞自动机模型主要由空间、元胞、邻域和
转化规则四个要素组成。

在传统的土地利用元胞自动模型中，时间被认为是离散的，而空间是由二维栅格空间组成；通过邻域状态和转化规则确定元胞转化为其
他土地利用类型的概率。

元胞自动机模型充分体现了复杂系统局部的个体行为产
生全局、有秩序模式的理念。

元胞自动机模型在模拟土地利用系统时具有以下的
突出优势：(1)元胞自动机模型通过简单的局部转换规则可以模拟出复杂的土地
利用格局；(2) 元胞自动机为土地利用复杂系统的演化提供了很好的过程分析能力；(3) 元胞自动机模型能与GIS和RS数据很好地耦合，极大地提高现有GIS
分析复杂自然现象的能力和时空动态建模的功能[3]。

2.2 多智能体模型
在元胞自动机模型中，元胞的位置不能移动，只能改变其状态。

因此，元胞
自动机模型在城市模拟过程中侧重的是自然环境要素，无法考虑土地利用变化过
程中的人文因素影响，如政府、开发商、居民等。

多智能体模型是由多个相互交
互的智能体组成的，具有动态的行为和异质性特征。

土地用动态变化过程是基于
微观空间个体之间、个体与环境之间相互作用的结果。

多智能体模型可以通过微
观智能体之间及其与地理空间环境相互作用模拟，模拟土地利用变化过程中复杂
空间决策行为与人文因素。

3土地覆盖模拟的核心问题
3.1 土地利用模拟的遥感数据获取
元胞自动机和多智能体模型的输入数据以土地利用空间数据及其自然环境影
响因子与社会经济影响因子数据为主。

元胞自动机模型往往通过对土地利用变化
及其驱动因子数据的训练获取元胞的转化规则。

而在多智能体模型中，土地利用
及自然社会因子是智能体活动的空间载体，影响着智能体的行为决策。

模型输入
数据的获取对于土地利用模拟至关重要。

土地利用数据的遥感获取是模拟的核心。

已有研究往往利用遥感分类或解译手段从遥感影像中获取土地利用历史变化空间
信息。

采用SPOT 5影像，采用面向对象的遥感分类方法，提取建筑物、道路、
森林、绿地、高尔夫球场、水体等精细土地利用信息。

面向对象分类方法在高分
辨率影像信息获取中的突出优势。

对比不同分类器在高分影像面向对象分类应用
中的优缺点，探讨面向对象的无人机高分影像分类中训练集大小、尺度和特征等
问题。

这些研究可为精细土地利用获取提供重要的参考。

3.2 土地覆盖模型的地理尺度
研究表明，像元尺度上的元胞自动机模拟具有显著的尺度敏感性，模拟结果
受像元大小、邻域结构和邻域形状等空间尺度要素的影响。

因此，最佳尺度的确
定是基于像元的元胞自动机模拟需要解决的重要问如何更真实地在模型中表达地
块对象的复杂内涵以及地块对象之间的空间联系是当前矢量元胞自动机模拟需要
解决的重要科学问题。

与元胞自动机模型类似，矢量多智能体模型的提出可以克
服传统栅格模型尺度敏感性大的弱点。

然而，现有矢量多智能体模型尚未实现地
块形状的不规则变化模拟，有待深入研究。

3.3 元胞自动机转换规则与参数校准
将元胞自动机应用于土地利用变化模拟时，需要解决包括如何把复杂的资源
环境影响因素引进模型中、确定转化规则和参数等。

大多数模型在模拟过程中采
用静态的模型参数，忽略了模型不确定性和误差的传递。

针对该问题，提出了耦
合遥感观测和元胞自动机的土地利用模拟模型，通过对遥感观测数据进行同化，
动态地调整模型参数和纠正模拟结果。

数量统计方法、人工智能方法的引入，在
促进元胞自动机模拟参数获取与参数纠正智能化、提高土地利用模拟精度、减少
模拟不确定性等方面做出了重要贡献。

4展望
4.1从二维模型向三维模型发展
已有土地利用模拟模型大多基于二维平面角度，忽视了城市建筑高度与三维
容量对城市建模的影响，其模拟的空间尺度以像元或斑块为主，建筑物尺度上的
模拟模型较为罕见。

伴随着中国快速城镇化过程，人地矛盾日益凸显，且在地租、地价、建设成本等经济因素的影响下，为建筑物尺度上的三维土地利用模拟提供
了可能。

整合高分辨率遥感影像和三维建筑信息，以建筑物为土地利用建模的基
本物理单元，在元胞自动机元胞空间与多智能体模型个体行为表达时充分考虑建
筑物高度及其空间容量的影响，将是土地利用精细模拟的重要发展方向。

4.2 大数据的精细挖掘
由于大数据具有样本量大、尺度精细的特征，可以应用于多智能体模型个体
行为规则的智能挖掘中，以提高模型参数校准与模拟的精度。

而大数据个体行为
与个体属性难以对应的问题是当前多智能体模型建模亟需解决的重要科学问题。

在土地利用多智能体模型中，结合大数据与宏观统计数据和小样本调查数据，智
能挖掘个体行为空间和反演其异质属性特征，使模型更真实精准反映人地交互关
系将是土地利用模拟的另一重要研究方向。

5结论
近年来，元胞自动机和多智能体模型在方法研究和应用方面都取得了显著的
进展。

学者们针对其中一些重要科学问题开展理论探讨。

已发展的模型被广泛应
用于虚拟城市模拟以及真实环境下的城市扩张、城市蔓延、居住空间演化、多类
复杂土地变化等模拟中，在城市理论验证、土地利用格局演变与驱动机制探讨、
情景模拟与规划决策支持和评估、生态效应分析与生态保护政策制定等方面发挥
了重要的作用。

然而，已有模型和方法在土地利用的精细模拟和全球变化研究等
方面仍然存在明显的局限性。

三维模型的构建、大数据与模型参数挖掘、大尺度
模拟与知识迁移等问题将是土地利用模拟模型进一步发展的主要方向，有待将来
进一步深入探索与研究。

参考文献：
[1] 曹阳, 甄峰. 2015. 基于智慧城市的可持续城市空间发展模型总体架构. 地理科学进展, 34(4): 430–437) .
[2] 胡茂桂, 傅晓阳. 2007. 基于元胞自动机的莫莫格湿地土地覆被预测模拟. 资源科学, 29(2): 142–148).
[3] 康停军, 张新长, 赵元, 王海鹰, 张维.2012. 基于多智能体的城市人
口分布模型. 地理科学, 32(7):790–797.
[4] 黎夏, 叶嘉安, 刘小平. 2006. 地理模拟系统在城市规划中的应用. 城
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[6] 周淑丽,陶海燕, 卓莉. 2014. 基于矢量的城市扩张多智能体模拟——
以广州市番禺区为例. 地理科学进展, 33(2): 202–210).
刘欢（1986-），女，陕西西安人，硕士，高级工程师，从事地理信息应用，
国土资源研究。