第六章土地信息分析模型
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地理信息系统_第6章GIS应用模型
分析目的： 确定植物的适种区域 评价准则： 坡度在15°-- 25°间 碱性土壤
交通线两侧500米范围内
数据源: DEM； 土壤分布图； 交通线图；
具体步骤:
(1)利用DEM生成坡度图，对坡度图进行重分类，将坡度图分为两类（1 为15°-- 25° ，0为其他坡度）
(2)通过赋属性再分类，将土壤分布图分成碱性及非碱性两类（1为碱性， 0为非碱性）； (3)合并土壤分类图中属性相同的相邻多边形的边界 ； (4)合并后的土壤分类图进行矢量转栅格；
实例:
某一单位准备建立一个养殖试验室，请利用 GIS空间分析方法确定适合建立养殖试验室的 侯选区域.需参考的条件是,距离排水管道在 300米之内,是灌木林地(土地利用类型),且是 湿地(土壤类型).
分析目的: 解决养殖试验室的选址问题,即确定合适的区域 评价准则： ①土地利用类型为灌木林地； ②适宜开发的土壤类型为湿地； ③距离排水管道在300米之内。 所需数据：土地利用类型图、土壤类型图、排 水管网
分析目的： 确定建立森林公园的区域 评价准则： 距公路、铁路0.5km以外10km以内 城镇行政区划为非市区
森林分布为有林地
数据源: 公路及铁路分布图； 森林分布图； 城镇行政区划图；
具体步骤:
(1)通过赋属性再分类，将森林分布图分成林地及非林地两 类（1为林地 ，0为非林地 ）； (2)合并森林分类图中属性相同的相邻多边形的边界 ； (3)建立公路和铁路周围0.5km宽的缓冲区；
应用模型建模的方法——制图建模
可视化的GIS建模辅助工具
1)启动ArcToolbox； 2)右键单击Toolbox，选 择New toolbox，生成 Toolbox1 3)右键单击Toolbox1， 在New中选择Model，则 生成model;
土地信息的数据模型
模型原理
▪ 用树状结构来表示实体之间联系的模型称为层次模型。
▪ 它是以结点来表示数据库中的记录类型的有向树。
▪ 层次模型揭示的是实体（记录）之间的一对多（1:n）的联系。
▪ 通常把表示1的实体放在上方，称为“父结点”；而将表示n的实体 放在下方，称为“子结点”，最上层只能有一个结点，称为根结点 。为符合1:n的联系，除根结点外，其它的结点都有且仅有一个“父 结点”，但是每个父结点可以对于多个子结点。最下层的末端结点 也称为叶结点。
关系模型（续）
基本概念
▪ （4）关系完整性 关系的完整性即指关系的正确性、相容性和有效性。 关系模型的完整性有三类：实体完整性、参照完整性和用户定义 的完整性。其中，实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足 的完整性约束条件。
关系模型（续）
基本概念（续）
▪ （5）数据依赖 数据限制统称为数据依赖，而函数依赖则是其中最重要也是最基 本的一种数据依赖。
数据库的主要特征
提供稳定的空间数据结构 在数据元素间维持复杂的联系，以反映空间数据的复杂性 能够减少空间数据存储的冗余量 满足用户对空间数据及时访问的需求，并能高效地提供用户
所需的空间数据查询结果 应用程序对数据资源的共享 数据独立性 支持多种多样的决策需要，具有较强的应用适应性 统一管理，能够用一个软件统一管理这些数据
数据库的系统结构
数据库的系统结构
概念模式是数据库的总框架，是对数据库中关于目标存储的 逻辑结构和特性、基本操作和目标与目标以及目标与操作的 关系和依赖的描述，以及对数据的安全性、完整性等方面的 定义。
外模式亦称子模式，是数据库用户的数据视图。它属于概念 模式的一部分，描述用户数据的结构、类型、长度等
关系模型（续）
▪ 用树状结构来表示实体之间联系的模型称为层次模型。
▪ 它是以结点来表示数据库中的记录类型的有向树。
▪ 层次模型揭示的是实体（记录）之间的一对多（1:n）的联系。
▪ 通常把表示1的实体放在上方，称为“父结点”；而将表示n的实体 放在下方，称为“子结点”，最上层只能有一个结点，称为根结点 。为符合1:n的联系，除根结点外，其它的结点都有且仅有一个“父 结点”，但是每个父结点可以对于多个子结点。最下层的末端结点 也称为叶结点。
关系模型（续）
基本概念
▪ （4）关系完整性 关系的完整性即指关系的正确性、相容性和有效性。 关系模型的完整性有三类：实体完整性、参照完整性和用户定义 的完整性。其中，实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足 的完整性约束条件。
关系模型（续）
基本概念（续）
▪ （5）数据依赖 数据限制统称为数据依赖，而函数依赖则是其中最重要也是最基 本的一种数据依赖。
数据库的主要特征
提供稳定的空间数据结构 在数据元素间维持复杂的联系，以反映空间数据的复杂性 能够减少空间数据存储的冗余量 满足用户对空间数据及时访问的需求，并能高效地提供用户
所需的空间数据查询结果 应用程序对数据资源的共享 数据独立性 支持多种多样的决策需要，具有较强的应用适应性 统一管理，能够用一个软件统一管理这些数据
数据库的系统结构
数据库的系统结构
概念模式是数据库的总框架，是对数据库中关于目标存储的 逻辑结构和特性、基本操作和目标与目标以及目标与操作的 关系和依赖的描述，以及对数据的安全性、完整性等方面的 定义。
外模式亦称子模式，是数据库用户的数据视图。它属于概念 模式的一部分，描述用户数据的结构、类型、长度等
关系模型（续）
(GIS)第六章__地理信息系统的应用模型
三、应用实例——XX省XX市土地定级信息 系统
第三节 适宜性分析模型
适宜性分析是指土地针对某种特定开发活动的分析,这些 开发活动包括农业应用、城市化选址、作物类型布局、道路 选址、选择重新造林的最适宜的土地等.
因此,建立适宜性分析模型,首先确定具体的开发活动,其 次选择其影响因子,然后评价某一地域的各个因子对这种开发 活动的适宜程度,以作为土地利用规划决策的依据.
➢ 评价过程 ➢ 评价对象生态条件调查.评价对象玉米属于禾本科,为一年
生草本,其主导生态条件例如：性喜高温,需水量大,要求 土壤肥沃和土层疏松,其根系伸展要求防止土壤侵蚀等. ➢ 确定评价对象的影响因素和因子.根据将玉米作物生长有 关的生态条件与土地质量相比照,除了温度可通过季节调 节外,其他影响因评价素对和象因的影子响如因图素和所因示子：体系
第六章 地理信息系统 的应用模型
主要内容
第1节 GIS应用模型概述 第2节 土地定级估价模型 第3节 适宜性分析模型 第4节 发展预测模型（自学） 第5节 区位选择模型（自学） 第6节 交通规划模型（自学） 第7节 地球科学模拟模型（自学） 本章重点：一般的GIS应用模型及其构建过程和方法
第一节 GIS应用模型概述
〔三应用模型建模的方法——制图建模
➢ 通过作用于原始数据和派生数据的一组顺序的、交互的空间分析操作 命令,对一个空间分析过程进行的实现模拟.
➢ 制图建模的结果是一个应用模型,它是对空间分析过程及其数据的一种 图形或符号表示,目的是帮助分析人员组织和规划所要完成的分析过程, 并逐步指定完成这一分析过程所需的数据.制图建模也可用于研究说明 文档,作为分析研究的参考和素材.
供水Q1
供肥Q2
供氧Q3
土壤侵蚀Q4
第六章：土地信息空间查询与空间分析
3）扩展SQL
空间数据查询语言是通过对标准SQL的扩展来形成的，即在数据库查询语言上加 入空间关系查询。为此需要增加空间数据类型（如点、线、面等）和空间操作算子 （如求长度、面积、叠加等）。在给定查询条件时也需含有空间概念，如距离、邻近、 叠加等。 例如，“查询长江流域人口大于50万的县或市”，可表示为： SELECT *
2）平均离差：将离差取绝对值，然后求和，再取平均数；
3）离差平方：离差求平方和； 平均离差和离差平方和是表示各数值相对于平均数的离散程度的重要统计量。
3、 方差与标准差
1） 方差： 是均方差的简称，是以离差平方和除以变量个数求得的，记为σ2； 2） 标准差：标准差是方差的平方根； 4、变差系数： 用来衡量数据在时间和空间上的相对变化的程度，它是无量纲的量。 为标准差除以平均数取百分。 四、统计数据的分类分级
第六章：土地信息空间查询与空间分析
一、空间查询的方式 一、统计图表分析 二、属性数据的集中特征数 三、属性数据的离散特征数
§6-1 空间查询 §6-2 统计分析
二、空间查询的种类
一、缓冲区及其作用
四、统计数据的分类分级
一、基于矢量数据的叠置分析 二、基于栅格数据的叠置分析
§6-3 缓冲区分析
二、基于矢量缓冲区建立
4、中数：有序数据集中出现频率占半数的数据值。
5、众数：众数是具有最大可能出现的数值。
三、属性数据的离散特征数
第六章：土地信息空间查询与空间分析 §6-2 统计分析
三、属性数据的离散特征数
描述数据集的离散程度，相对于中心位置的程度
1、 极差：是一组数据中最大值与最小值之差；
2、 离差，平均离差与离差平方： 1）离差：一组数据中的各数据值与平均数之差；
空间数据查询语言是通过对标准SQL的扩展来形成的，即在数据库查询语言上加 入空间关系查询。为此需要增加空间数据类型（如点、线、面等）和空间操作算子 （如求长度、面积、叠加等）。在给定查询条件时也需含有空间概念，如距离、邻近、 叠加等。 例如，“查询长江流域人口大于50万的县或市”，可表示为： SELECT *
2）平均离差：将离差取绝对值，然后求和，再取平均数；
3）离差平方：离差求平方和； 平均离差和离差平方和是表示各数值相对于平均数的离散程度的重要统计量。
3、 方差与标准差
1） 方差： 是均方差的简称，是以离差平方和除以变量个数求得的，记为σ2； 2） 标准差：标准差是方差的平方根； 4、变差系数： 用来衡量数据在时间和空间上的相对变化的程度，它是无量纲的量。 为标准差除以平均数取百分。 四、统计数据的分类分级
第六章：土地信息空间查询与空间分析
一、空间查询的方式 一、统计图表分析 二、属性数据的集中特征数 三、属性数据的离散特征数
§6-1 空间查询 §6-2 统计分析
二、空间查询的种类
一、缓冲区及其作用
四、统计数据的分类分级
一、基于矢量数据的叠置分析 二、基于栅格数据的叠置分析
§6-3 缓冲区分析
二、基于矢量缓冲区建立
4、中数：有序数据集中出现频率占半数的数据值。
5、众数：众数是具有最大可能出现的数值。
三、属性数据的离散特征数
第六章：土地信息空间查询与空间分析 §6-2 统计分析
三、属性数据的离散特征数
描述数据集的离散程度，相对于中心位置的程度
1、 极差：是一组数据中最大值与最小值之差；
2、 离差，平均离差与离差平方： 1）离差：一组数据中的各数据值与平均数之差；
6土地信息分析模型ppt课件
44
6人工神经网络
神经网络的学习 ➢ 学习功能是神经网络最主要的特征之一，神经网络的学习也称为训练，指的是
通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数，使神经网络以一 种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。能够从环境中学习和在学习中提 高自身性能是神经网络的最有意义的性质。 ➢ 学习算法是指针对学习问题的明确规则集合。学习类型是由参数变化发生的形 式决定的，不同的学习算法对神经元权值调整的表达式有所不同。没有一种独 特的学习算法用于设计所有的神经网络。选择或设计学习算法时还需要考虑神 经网络的结构即神经网络与外界环境相连的形式。
51
思考题： 主成分分析的原理？ 层次分析的原理？
52
谢谢！
53
A1
B1
B2
B1
b11
b12
B2
b21
b22
Bn
bn1
bn2
Bn b1n b2n
bnn
26
5 层次分析模型 其中，bij 表示对于Ak 而言，元素Bi 对Bj 的相对重要性程度的判断值。 一般取1，3，5，7，9等5个等级标度，其意义为：1表示Bi与B j同等重
要；3表示Bi较B j重要一点；5表示Bi较B j重要得多；7表示Bi较B j更重 要；9表示Bi较B j极端重要。 而2，4，6，8表示相邻判断的中值，当5个等级不够用时，可以使用这 几个数。
40
6人工神经网络 ➢ 经过对生物神经元的长期广泛研究，1943年美国心理学家麦卡洛克
（ W.McCulloch）和数理学家皮茨（ W.Pitts）根据生物神经元生物电和生物 化学的运行机理提出神经元的数学模型，即著名的MP模型。 ➢ 一个典型的人工神经元MP模型如图所示。
6人工神经网络
神经网络的学习 ➢ 学习功能是神经网络最主要的特征之一，神经网络的学习也称为训练，指的是
通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数，使神经网络以一 种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。能够从环境中学习和在学习中提 高自身性能是神经网络的最有意义的性质。 ➢ 学习算法是指针对学习问题的明确规则集合。学习类型是由参数变化发生的形 式决定的，不同的学习算法对神经元权值调整的表达式有所不同。没有一种独 特的学习算法用于设计所有的神经网络。选择或设计学习算法时还需要考虑神 经网络的结构即神经网络与外界环境相连的形式。
51
思考题： 主成分分析的原理？ 层次分析的原理？
52
谢谢！
53
A1
B1
B2
B1
b11
b12
B2
b21
b22
Bn
bn1
bn2
Bn b1n b2n
bnn
26
5 层次分析模型 其中，bij 表示对于Ak 而言，元素Bi 对Bj 的相对重要性程度的判断值。 一般取1，3，5，7，9等5个等级标度，其意义为：1表示Bi与B j同等重
要；3表示Bi较B j重要一点；5表示Bi较B j重要得多；7表示Bi较B j更重 要；9表示Bi较B j极端重要。 而2，4，6，8表示相邻判断的中值，当5个等级不够用时，可以使用这 几个数。
40
6人工神经网络 ➢ 经过对生物神经元的长期广泛研究，1943年美国心理学家麦卡洛克
（ W.McCulloch）和数理学家皮茨（ W.Pitts）根据生物神经元生物电和生物 化学的运行机理提出神经元的数学模型，即著名的MP模型。 ➢ 一个典型的人工神经元MP模型如图所示。
6、第六章----土地潜力评价
第六章土地潜力评价土地潜力是土地用于一定方式或在使用一定管理实践方面的潜在能力，它是土地要素相互作用所表现出来的潜在生产能力。
土地潜力评价是对土地固有生产力的评价，是一种一般目的的、定性的和综合的大农业评价，是从气候、土壤等主要环境因素和自然地理要素相互作用表现出来的综合特征来评价，反映土地生物生产力的高低和土地的潜在生产力。
土地潜力评价可分为两种：即土地生产潜力和土地利用潜力。
土地生产潜力是按照生物产量与土地资源要素的相关原理，根据气候、土壤等因素估算出土地在一定条件下能够生产多少生物量。
土地利用潜力是按照现有的土地特性和组成要素，判断土地利用方向和集约程度。
土地潜力评价又称土地潜力分类，指依据土地的自然性质及其对土地某种持久能力的限制程度，对土地在该种利用方面的潜在能力进行等级划分。
第一节土地生产潜力评价土地生产潜力评价，是对土地固有的潜在生产力的评价，即评价土地所具有的生物或经济潜在产量。
评价方法：经验法，调查法，统计模型，机理模型一、土地生产潜力评价的主要模型1、迈阿密模型——根据年平均温度和降水量来估算生物生产量，计算公式是：Y=3000/（1+e）Y=3000/（1-e-0.00064p）式中，Y为生物生产量（g/（m2.a）；t为年均温度（0C）；p为年降水量（mm）；e为自然对数的底。
结果取两个公式的较小值。
2、桑斯维特纪念模型（蒙特利尔模型）——根据蒸散量计算生物生产量的一种方法。
3、格思纳-莱斯模型——根据生物光合作用季节的日数（生长期的长度）来计算生物生产量4、瓦赫宁根模型——指通过模拟作物的光合、呼吸作用，叶和根生长量等因子的日变化以及碳水化合物的变化过程，模拟在水分和营养充足条件下的作物光温生产力。
该模型是20世纪60年代荷兰瓦赫宁根大学提出的一种植物生产力的动态模拟模型。
该模型的计算步骤一般分五步：第一步：计算标准作物干物质产量（Y0）第二步：按气候影响进行订正第三步：作物种类订正（K）第四步：温度订正（CT）由于作物自身消耗掉总能量的40%，所以在总生长期实际包天温度平均值条件下的作物净产量可用作物各自的温度订正系数进行修正。
第六章GIS空间分析原理与方法2
4 2 1 3 5
（1） 点的缓冲区
（2） 线的建立 一是基于点要素的缓冲区，是以点实体 为圆心，以测定的距离为半径绘圆，这个圆 形区域即为缓冲区。 二是基于线要素的缓冲区，通常是以线为 中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带 多边形； 三是基于面要素多边形边界的缓冲区，向 外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
二、GIS模型化的一般方法 分析模型按建立的方法主要有三种类型：1）概念 模型：又称为逻辑模型，主要指通过观察、总结、 提炼而得到的文字描述或逻辑表达式，常由此构 成专家系统的知识库。 2）数学模型：又称为理论模型，是应用数学分析方 法建立的数学表达式，反映地理过程本质的物理 规律，如区位模型就是解决地理空间问题的很有 价值的理论模型。 3）统计模型，包括经验模型，是通过数理统计方法 和大量观察实验得到的定量模型。
圆形窗口
环形窗口
扇形窗口
第三节 矢量数据分析的基本方法
与栅格数据分析处理方法相比，矢量数据一 般不存在模式化的分析处理方法，而表现 为处理方法的多样性与复杂性 一、包含分析 确定要素之间是否存在着直接的联系，即矢 量点、线、面之间是否存在在空间位置上 的联系。
第三节 矢量数据分析的基本方法
二、矢量数据的缓冲区分析 1、概念：缓冲区就是根据点、线、面地理实体，建 立其周围一定宽度范围内的扩展距离图。缓冲区实 际上是一个独立的多边形区域，它的形态和位置与 原来因素有关。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
GIS分析建模可采用如下步骤： （1）系统描述与数据分析； （2）理论推导 ； （3）简化表达； （4）参数确定； （5）分析模型建立。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
四、空间分析的步骤 1. 建立分析的目的和标准 2. 准备空间操作的数据 3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间 数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
（1） 点的缓冲区
（2） 线的建立 一是基于点要素的缓冲区，是以点实体 为圆心，以测定的距离为半径绘圆，这个圆 形区域即为缓冲区。 二是基于线要素的缓冲区，通常是以线为 中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带 多边形； 三是基于面要素多边形边界的缓冲区，向 外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
二、GIS模型化的一般方法 分析模型按建立的方法主要有三种类型：1）概念 模型：又称为逻辑模型，主要指通过观察、总结、 提炼而得到的文字描述或逻辑表达式，常由此构 成专家系统的知识库。 2）数学模型：又称为理论模型，是应用数学分析方 法建立的数学表达式，反映地理过程本质的物理 规律，如区位模型就是解决地理空间问题的很有 价值的理论模型。 3）统计模型，包括经验模型，是通过数理统计方法 和大量观察实验得到的定量模型。
圆形窗口
环形窗口
扇形窗口
第三节 矢量数据分析的基本方法
与栅格数据分析处理方法相比，矢量数据一 般不存在模式化的分析处理方法，而表现 为处理方法的多样性与复杂性 一、包含分析 确定要素之间是否存在着直接的联系，即矢 量点、线、面之间是否存在在空间位置上 的联系。
第三节 矢量数据分析的基本方法
二、矢量数据的缓冲区分析 1、概念：缓冲区就是根据点、线、面地理实体，建 立其周围一定宽度范围内的扩展距离图。缓冲区实 际上是一个独立的多边形区域，它的形态和位置与 原来因素有关。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
GIS分析建模可采用如下步骤： （1）系统描述与数据分析； （2）理论推导 ； （3）简化表达； （4）参数确定； （5）分析模型建立。
第一节 地理信息系统的空间分析模型
四、空间分析的步骤 1. 建立分析的目的和标准 2. 准备空间操作的数据 3. 进行空间分析操作 4. 结合分析的目的和任务，对获得的新空间 数据进行分析 5. 结果评价和解释 6. 产生最终的结果图和报表
第六章土地信息分析模型
,,
, n
评价因素论域V 设有m个评价因素，评价因
素论域V表示V为：V1 ,V2 , ,Vm
每个评价因素中又包含k个评价因子（子因素）
即 Vi V1 ,V2 , ,Vk
模糊评价矩阵R 在规定好评价论域之后，
便可以根据评价等级论域U和评价因素论域
V之间存在的模糊关系，建立模糊评价矩阵
R，即：
U
n
V1 r11 r12 r1n
V2 r21 r22
VV43
rm1 rm2
r2n rmn
(rij ) min
式中，rij(0≤rij≤1)，表示第i个评 价等级因素ri隶属于j等级Vj的等可能程 度，即隶属度；rij数值的求得需建立隶
属模型。
§6.2 土地利用规划模型
§1 土地评价数学模型
Mathematical model for land evaluation
数学方法在土地评价结果中的 应用，其本质是通过建立土地质量 与影响土地质量的土地因素之间的 数学模型，对土地进行分类与评价。
任一土地质量LQ与土地因素特征的关系可以用 下列关系式表示： （LIS:p158;)
LQ f (A, B,C,)
式中：A、B、C——与土地质量LQ相关的 土地特性的特征值。
其具体关系式取决于土地特性对土地质量 的影响方式，要依靠土地评价中的定性分析 来加以确定。因此，在一定意义上，数学方 法在土地评价中的应用，是定性方法与定量 研究相结合进行的土地评价。
数学方法在土地评价中的应用
比，F=1-(B+C) B ——行政管理及服务人口的百分比； C ——被抚养人口的百分比。
城镇非农业人口预 测
应用此法，得首先了解预测期末的生产规 模、劳动力管理定额、服务人口与被抚养 人口的百分比等。因此，适用于城镇、国 营农场的人口预测。
土地信息系统课程习题库和参考答案
与其他学科的关系： a，土地信息系统(LIS)是在土地科学与数据库管理系统(DBMS)、 计算机图形学(Computer Graphics)、计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制图(CAM)等 与计算机技术相关学科相结合的基础上发展起来的。b，土地科学作为 LIS 的分析理论基础， 它反映了 LIS 所需要处理内容和体系并为 LIS 提供空间分析的方法；测量和遥感不但为 LIS 提供快速、可靠、多时相的获取多种信息源的手段，而且它们的许多理论和方法可直接用于 空间数据的变换和处理；地图学为 LIS 的成果和表达以及可视化提供了规范和方法。数据库
第七章 土地信息的表示与可视化
1.土地信息的表示方法有哪些？ 2.地图与土地信息系统有何联系与区别？ 3.地图符号的涵义、作用、构成。 4.实现自动注记放置的系统应具备的功能。 5.面状专题内容的表示方法。 6.专题地图设计的内容。 7.如何进行土地信息的可视化？ 8.空间可视化的类型。 9.何为虚拟地理环境，有何特点？
2、 简述土地信息系统的组成、基本功能。
土 地 信 息 系 统 的 组 成 ： 一般由硬件、软件、数据库和人组成。硬件的配置主要包括输入设 备(如数字化仪、扫描仪、键盘等)，输出设备(如绘图仪、打印机、显视器等)，计算机系统，数 据存贮设备(如磁盘和光盘驱动器、磁带机等)；信息系统的软件由管理软件和功能软件组成； 土地信息系统的核心是数据库(Data Base)，用于存贮各种空间位置、拓扑关系和非空间数据。 其基本功能：1、数据采集、检验与编辑； 2、数据格式化、转换、概化；3.数据的存储与组织 4.查询、统计、计算 5、空间分析 6、显示
10 设计题：随着土地管理工作的深入，地籍、地类历史数据的查询与检索越来越频繁，土
地管理工作者对于土地信息系统时空数据管理功能的要求也越来越高。目前，即使一座中等 规模的城市，每天土地使用权交易量平均都可达十宗以上。存储并使用这些与日俱增的大量 数据对土地信息系统的时空数据管理功能是一个巨大的挑战。为满足实际工作对时空数据的 管理功能要求，提出你的设计方案。
第七章 土地信息的表示与可视化
1.土地信息的表示方法有哪些？ 2.地图与土地信息系统有何联系与区别？ 3.地图符号的涵义、作用、构成。 4.实现自动注记放置的系统应具备的功能。 5.面状专题内容的表示方法。 6.专题地图设计的内容。 7.如何进行土地信息的可视化？ 8.空间可视化的类型。 9.何为虚拟地理环境，有何特点？
2、 简述土地信息系统的组成、基本功能。
土 地 信 息 系 统 的 组 成 ： 一般由硬件、软件、数据库和人组成。硬件的配置主要包括输入设 备(如数字化仪、扫描仪、键盘等)，输出设备(如绘图仪、打印机、显视器等)，计算机系统，数 据存贮设备(如磁盘和光盘驱动器、磁带机等)；信息系统的软件由管理软件和功能软件组成； 土地信息系统的核心是数据库(Data Base)，用于存贮各种空间位置、拓扑关系和非空间数据。 其基本功能：1、数据采集、检验与编辑； 2、数据格式化、转换、概化；3.数据的存储与组织 4.查询、统计、计算 5、空间分析 6、显示
10 设计题：随着土地管理工作的深入，地籍、地类历史数据的查询与检索越来越频繁，土
地管理工作者对于土地信息系统时空数据管理功能的要求也越来越高。目前，即使一座中等 规模的城市，每天土地使用权交易量平均都可达十宗以上。存储并使用这些与日俱增的大量 数据对土地信息系统的时空数据管理功能是一个巨大的挑战。为满足实际工作对时空数据的 管理功能要求，提出你的设计方案。
土地信息系统(6.1.3)--第六章习题作业解答
第六章 土地信息分析模型1. 土地评价中应用了哪些数学方法。
数学方法在土地评价中的应用，其本质是通过建立土地质量与影响土地质量的土地因素之间的数学模型，对土地进行分类与评价。
在土地评价方法中应用比较广泛的方法主要涉及数理统计，模糊数学、灰色系统等方面的数学模型与方法，主要有：主成分分析、关联度分析法、模糊集合综合评价法、聚类分析法、层次分析法、模糊神经网络方法。
2. 主成分分析法的基本思想及步骤。
主成分分析是将一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合变量(主成分)的一种多元统计分析方法。
其基本思想是为了对所研究的对象(例如土地)进行多因子综合分析(例如土地评价)，需要在多维空间内观察它们的规律，在多数情况下这些因子之间存在着相关关系，因此，为了克服因子间的相关关系，便采用降维的方法，即设法找出少数的几个综合因子来代替原来众多的因子，使得它既能尽量多地反映原来因子的信息，而且它们彼此之间又互相独立。
这样，从原来关系复杂但又互为相关的许多因子中，找出能反映它们内在联系和起主导作用的少数因子。
主成分分析的基本步骤可归纳如下：(1)、对原始土地调查数据进行标准化计算，使每个变量(指标)的平均值为0，标准差为1。
(2)、用标准化的数据矩阵求变量间的相关系数，得出相关系数矩阵R 。
相关系数矩阵是实对称矩阵，只需计算其上三角元素或下三角元素即可。
(3)、计算特征值征向量。
关于主成分分析中特征值和特征向量的计算方法很多，一般说来多适合于实对称矩阵的雅可比方法来求取。
根据特征方程｜R-λI ｜=0计算特征值，列出关于特征值λ1的特征向量e 1。
(4)、计算累计贡献率(5)、计算主成分载荷(6)、计算主成分得分主成分分析法多用于土地评价因素的选择与精简，以减少土地资源类型划分或土地资源区划的工作量。
3. 关联度分析法的概念及其核心内容。
关联度分析法是建立在灰色系统理论基础上的一种土地评价方法。
关联分析是对一个变化的系统的动态发展过程态势和量化分析的一种方法，在土地评价中，实际上是根据土地评价因素的分布同土地质量的地域分异之间的发展态势的相似或相异程度来衡量评价因素与土地质量之间的关联性。
第06章__土地资源质量评价
地适宜性评价
（一）土地适宜性评价原则
针对性原则：即针对一定的用途或土地利用方式进行土 针对性原则： 地适宜性评价。 地适宜性评价。 永续利用原则： 永续利用原则：即土地对于某种用途或利用方式的适宜 性是指土地在永续利用条件 下的适宜性。 下的适宜性。 效益原则： 效益原则：即土地利用所获取得的收益与其投入相比应 是有利可图的。 是有利可图的。 因地制宜原则： 因地制宜原则：即要结合本地区自然条件与社会经济条 件的实际进行评定。 件的实际进行评定。 综合性原则：即全面考虑土地的自然与社会经济属性， 综合性原则：即全面考虑土地的自然与社会经济属性， 通过综合分析，多方面比较来进行评定。 通过综合分析，多方面比较来进行评定。 当前适宜性与潜在适宜性兼顾原则： 当前适宜性与潜在适宜性兼顾原则：指既要评定土地当 前的适宜性， 前的适宜性，也要对进行土地改良后的潜在适宜性进行 评定。 评定。 7
14
三、土地生产潜力评价
土地生产潜力是指在一定的技术投入条件下， 土地生产潜力是指在一定的技术投入条件下， 土地所具有的潜在生产能力和提供效用的能力。 土地所具有的潜在生产能力和提供效用的能力。 土地潜力评价按其评价对象可分为农业用地生 产潜力评价与非农业建设用地利用潜力评价。 产潜力评价与非农业建设用地利用潜力评价。 按土地利用状况划分， 按土地利用状况划分，土地潜力评价包括已利 用土地的潜力评价与后备土地资源的潜力评价。 用土地的潜力评价与后备土地资源的潜力评价。 评定土地生产潜力方法主要有以下两种： 评定土地生产潜力方法主要有以下两种： （一）经验公式法 （二）理论计算法
2
第一节 土地质量与土地规划
合理组织一定数量和质量的土地利用是土地 利用规划的重要任务。 利用规划的重要任务。 在制定土地利用规划方案时， 在制定土地利用规划方案时，既要考虑规划 区域的土地数量水平， 区域的土地数量水平，又要重视规划区域的土地 质量状况， 质量状况，合理运用土地数量与质量的互助替代 作用，因地制宜地组织土地利用。 作用，因地制宜地组织土地利用。 不仅要保护好耕地和基本农田的数量， 不仅要保护好耕地和基本农田的数量，还要 重视对耕地和基本农田质量（综合生产力能力） 重视对耕地和基本农田质量（综合生产力能力） 的保护。 的保护。 综上所述，在编制土地利用规划时， 综上所述，在编制土地利用规划时，从土地 供给层面来讲，既要考虑土地数量和土地质量， 供给层面来讲，既要考虑土地数量和土地质量， 同时要重视土地自然供给和土地经济供给。 同时要重视土地自然供给和土地经济供给。
（一）土地适宜性评价原则
针对性原则：即针对一定的用途或土地利用方式进行土 针对性原则： 地适宜性评价。 地适宜性评价。 永续利用原则： 永续利用原则：即土地对于某种用途或利用方式的适宜 性是指土地在永续利用条件 下的适宜性。 下的适宜性。 效益原则： 效益原则：即土地利用所获取得的收益与其投入相比应 是有利可图的。 是有利可图的。 因地制宜原则： 因地制宜原则：即要结合本地区自然条件与社会经济条 件的实际进行评定。 件的实际进行评定。 综合性原则：即全面考虑土地的自然与社会经济属性， 综合性原则：即全面考虑土地的自然与社会经济属性， 通过综合分析，多方面比较来进行评定。 通过综合分析，多方面比较来进行评定。 当前适宜性与潜在适宜性兼顾原则： 当前适宜性与潜在适宜性兼顾原则：指既要评定土地当 前的适宜性， 前的适宜性，也要对进行土地改良后的潜在适宜性进行 评定。 评定。 7
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三、土地生产潜力评价
土地生产潜力是指在一定的技术投入条件下， 土地生产潜力是指在一定的技术投入条件下， 土地所具有的潜在生产能力和提供效用的能力。 土地所具有的潜在生产能力和提供效用的能力。 土地潜力评价按其评价对象可分为农业用地生 产潜力评价与非农业建设用地利用潜力评价。 产潜力评价与非农业建设用地利用潜力评价。 按土地利用状况划分， 按土地利用状况划分，土地潜力评价包括已利 用土地的潜力评价与后备土地资源的潜力评价。 用土地的潜力评价与后备土地资源的潜力评价。 评定土地生产潜力方法主要有以下两种： 评定土地生产潜力方法主要有以下两种： （一）经验公式法 （二）理论计算法
2
第一节 土地质量与土地规划
合理组织一定数量和质量的土地利用是土地 利用规划的重要任务。 利用规划的重要任务。 在制定土地利用规划方案时， 在制定土地利用规划方案时，既要考虑规划 区域的土地数量水平， 区域的土地数量水平，又要重视规划区域的土地 质量状况， 质量状况，合理运用土地数量与质量的互助替代 作用，因地制宜地组织土地利用。 作用，因地制宜地组织土地利用。 不仅要保护好耕地和基本农田的数量， 不仅要保护好耕地和基本农田的数量，还要 重视对耕地和基本农田质量（综合生产力能力） 重视对耕地和基本农田质量（综合生产力能力） 的保护。 的保护。 综上所述，在编制土地利用规划时， 综上所述，在编制土地利用规划时，从土地 供给层面来讲，既要考虑土地数量和土地质量， 供给层面来讲，既要考虑土地数量和土地质量， 同时要重视土地自然供给和土地经济供给。 同时要重视土地自然供给和土地经济供给。
土地利用规划模型
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 3）多目标规划求解
✓ 效用最优化模型
基于这样一种假设：规划问题的各个目标函数可以通过一定的方式进行求 和运算。这种方法将一系列的目标函数与效用函数建立相关关系，各目标之间 通过效用函数协调，从而使多目标规划问题转化为传统的单目标规划问题
考虑目标间权重则
多目标线性规划模型
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 4）多目标规划实例
✓ 模型约束条件
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 4）多目标规划实例
✓ 模型计算及结果分析
从求解结果看，基本达到了纯收入期望值（1500万元/a）和总投入期望值 （728万元/a），土壤流失量低于期望值（9375t/a），达到规划目标的要求； 土地利用结构中农林牧用地的比例为1.2：3.6：1，与北京市农业自然区划中 所定东北部山区土地利用比例基本吻合
白化矩阵。
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 1）数学描述
多目标线性规划模型
多目标规划模型
▪ 2）多目标规划的非劣解
在图中，就方案①和②来说，①的目标值比 ②大，但其目标值比 ②小，因此无法确定这两 个方案的优与劣。在各个方案之 间，显然：③ 比②好，④比①好，⑦比③好，⑤比④好。而对 于方案⑤、⑥、⑦，它们之间无法确定优劣，而 且又没有比它们更好的其他方案，所以它们就被 称之为多目标规划问题的非劣解或有效解，其余 方案都称为劣解。所有非劣解构成的集合称为非 劣解集。
多目标规划模型
▪ 3）多目标规划求解
✓ 罚款模型
如果对每一个目标函数，规划决策者都能提出一个所期望的值
（或称满意值） fi* ，那么，就可以通过比较实际值 f i 与期望 值 fi* 之间的偏差来选择问题的解。
土地利用规划学第六章土地利用结果与布局 ppt课件
人均肉类产品消费水平分别为12.5kg/人·天(宽裕型)、21kg／人·天(小康型)和24kg人·天(富裕型)。 最后以人均粮食需求量分别为496kg(小康型)，537kg(富裕型)，粮食总需求量分别为3 712万t(小康型)和4 018 万t(富裕型)，最终确定相应水平的土地利用结构，为编制土地利用总体规划提供依据。 三、土地利用结构供选方案编制方法
30x1 20x2 10x3 15x4 8x5 200 800x1 50x2 80x3 40x4 70x5 5000 500x1 400x2 350x3 200x4 450x5 8500 70x1 60x2 50x3 45x4 55x5 2000 2x1 x2 3x3 x4 4x5 50
水土流失量、肥料投资量等。②在生产领域中，可能是原材料供应量、生产能力或产品的销售量等。 ③在运输领域里，可能是供销量等。
⊕目标函数是决策者在对问题明确之后所要达到的经济目的，如产量最多、利润最大、效率最高、成
本最低、费用最少、时间最短等。其数学表达式为求极值问题，并含有代表解决问题的决策变量及其
对目标的各种影响。
(2)计划规划依据。国民经济与社会发展计划、上级的土地利用总体规划、农业区划、国土规划、农业区域开发规划、城市总体规划和土壤普查， 均为拟定总体规划方案的主要依据。
(3)土地供需依据。通过土地利用需求结构的研究以寻求部门用地的特点和规律，作为拟定规划方案的主要依据。
5
(二)供选方案的产生 依据规划战略目标和规划前的各项工作基础，选取不同的投入水平和不同的产出水平，选用不同的计算参数值，得到 不同的规划方案。 如：江苏省土地利用总体规划中， 1、依据本省土地资源的人口承载潜力研究成果和全省经济发展的阶段性与地区发展的不平衡性。 2、参考国内的通用方法和发达国家及中国港台地区的消费水平结构。 3、设计了温饱型、宽裕型、小康型和富裕型四个等级的营养消费水平。 4、确定相应水平的土地利用结构，为编制土地利用总体规划提供决策依据。 例如：借用人均口粮分别---为223kg/人·天(宽裕型)、180kg/人·天(小康型)和165kg/人·天(富裕型)；
30x1 20x2 10x3 15x4 8x5 200 800x1 50x2 80x3 40x4 70x5 5000 500x1 400x2 350x3 200x4 450x5 8500 70x1 60x2 50x3 45x4 55x5 2000 2x1 x2 3x3 x4 4x5 50
水土流失量、肥料投资量等。②在生产领域中，可能是原材料供应量、生产能力或产品的销售量等。 ③在运输领域里，可能是供销量等。
⊕目标函数是决策者在对问题明确之后所要达到的经济目的，如产量最多、利润最大、效率最高、成
本最低、费用最少、时间最短等。其数学表达式为求极值问题，并含有代表解决问题的决策变量及其
对目标的各种影响。
(2)计划规划依据。国民经济与社会发展计划、上级的土地利用总体规划、农业区划、国土规划、农业区域开发规划、城市总体规划和土壤普查， 均为拟定总体规划方案的主要依据。
(3)土地供需依据。通过土地利用需求结构的研究以寻求部门用地的特点和规律，作为拟定规划方案的主要依据。
5
(二)供选方案的产生 依据规划战略目标和规划前的各项工作基础，选取不同的投入水平和不同的产出水平，选用不同的计算参数值，得到 不同的规划方案。 如：江苏省土地利用总体规划中， 1、依据本省土地资源的人口承载潜力研究成果和全省经济发展的阶段性与地区发展的不平衡性。 2、参考国内的通用方法和发达国家及中国港台地区的消费水平结构。 3、设计了温饱型、宽裕型、小康型和富裕型四个等级的营养消费水平。 4、确定相应水平的土地利用结构，为编制土地利用总体规划提供决策依据。 例如：借用人均口粮分别---为223kg/人·天(宽裕型)、180kg/人·天(小康型)和165kg/人·天(富裕型)；
土地信息系统(6.3.1)--第三节人口、土地需求预测模型
回归统计检验
• 相关Байду номын сангаас数检验（用于检验回归方程与观察数据之间的拟合程度 ）
n
(xi x)( yi y)
R
i 1
n
n
(xi x)2 ( yi y)2
i 1
i 1
• 检验结果： • R ＜ 0.3 不相关； R ＞ 0.3 有相关； R=0.3 ～ 0.5 低度相关； • R=0.5 ～ 0.8 显著相关； R=0.8 高度相关
• F 检验
用于检验回归方程的显著性，即判断因变量与自变量是否存在线性相关关系
F
U /m Q /(n m 1)
其中：
n^
U ( yi y)2; i 1
n
^
Q ( yi yi )2;
i1
U—— 回归平方和； Q—— 剩余平方和
统计量 F 服从第一自由度为 m, 第二自由度为 n-m-1 的 F 分布，对于给定显著 水平
二次抛物线
土地需求量预测模型
土地需求量预测模型
3 ）回归预测
回归预测是根据变量之间相关关系或因果关系进行预测的方法。社会经济现象相互依存 又相互联系，反映在数学上，在变量间存在一定的数量关系、回归预测就是根据变量的 过去和现在的值，找出这个数量关系，并以此推断未来变量可能实现的数值。回归预测 同时需要两组或几组相互关系密切的时间序列 。
一次指数平滑模型
用一次滑动平均数预测时，要求较多的数据，不够方便，在此基础上加以改 进产生了指数平滑预测法
St (1) axt (1 a)St(1)1
土地需求量预测模型
土地需求量预测模型
2 ）趋势预测方法（时间序列模型）
土地信息系统知识点汇总
土地信息系统知识点汇总第一章1 .信息与数据信息是一个抽象的概念，是客观世界事物的特征及诸事物之间相互关系的一种抽象反应。
数据（data）是为了满足处理，传播的需要，通过文字、数字、符号、图形、图像和声音等多种可以识别的符号或介质表示或者记录事件、事物、现象等的内容、数量或特征的信息载体。
2 .土地信息特征空间特征：土地属于空间信息，其空间位置的识别是和数据联系在一起的，这是土地信息区别与其他类型信息的最显著的标志。
多维特征：在二维空间的基础上，土地信息还具有多维的属性特征，对应的土地数据有时又称为非空间数据，是描述特定空间目标的自然、经济或社会特征的定性或定量指标。
时变特征：地球自身和人类活动使得土地系统一直处于动态变化之中，因此土地信息时序变化的特征如周期性变化，波动性变化十分明显。
3 .土地信息系统的基本构成土地信息系统的基本构成要素包括硬件设备、计算集软件设备、数据和用户。
4 .土地信息系统的主要功能与其他应用软件一样，土地信息系统一般包括数据输入，预处理，数据库管理，数据处理，产品输出，以及用户接口等等。
土地信息系统采集、管理土地数据，分析和输出土地数据的主要功能如下：1）数据采集、检验与编辑。
2）数据格式化、转换、概化。
3）数据存储与组织。
4）查询、统计与计算。
5）空间决策分析。
6）信息显示与输出。
第二章1地球椭球体大地水准面是一个假想的与处于流体静力平衡状态的海洋面重合，并延申扩展到大陆内部形成的不规则的闭合曲面。
大地水准面是一个重力等位面。
测量上把与大地水准面符合的最理想的旋转椭球体叫地球椭球体。
2 .参考椭球体参考椭球体是一个数学定义上的地球表面，就是一种具有几何参数的地球椭球，通常以参考椭球体的长半轴a、短半轴b和扁率阿尔法来表示地球的形状和大小。
我国在1952年以前采用的是还福特椭球体，从1953年起改用克拉索夫斯基（北京1954坐标系），1978年决定采用1975年第十六届国际大地测量以及地球物理联合会推荐的新球体，称为GRS （1975）,并以此建立了我国独立的大地坐标系（西安1980坐标系）。
土地信息系统(6.4.2)--土地信息分析模型案例分析
评价目的和任务
土地适宜性评价
• 农用土地适宜性评价，建设用地适宜性评价等
土地经济评价
• 农用地定级估价、城镇土地定级与基准地价评估等
土地潜力评价
评价途径
直接评价 间接评价
土地评价的建模思路
土地评价的建模思路
Q = f(A,B,C,…)
空间插值，空间聚类，空间分 类，空间趋势…
第6 章
土地信息分析模型
土地评价数学模型 土地利用规划模型 人口、土地需求量预测模型 土地利用变化模型
第 6 章 土地信息分析模型
6.5 土地信息分析建模案例分析
——以土地评价为例
土地评价建模的思路 基于因素推理的土地评价建模 基于空间分析的土地评价建模
土地评价的类型
评价对象
农用地评价，非农用地评价
本质
多维连续函数拟合（回归） 通用的复杂连续映射逼近器 根据有限样本数据进行插值（泛化 / 推广）
土地评价的 BP 网络模型
模型构建需要解决的问题
建模
• 结构 • 输入输出
训练
• 样本 • 训练算法
应用
• 效率，精度，可靠性
土地评价的 BP 网络模型构建
结构
前向网络 适用 BP 算法
当前不适宜类的上限正是适宜纲内的临界适宜类 (S3) 的下限 ( 即 适宜纲与不适宜纲之间的界限 ) ，它可随社会经济条件的改变 而变化。而永久不适宜类的上限 ( 即永久不适宜类与当前不适 宜类之间的界限 ) 是由自然条件决定的，因而一般是不会轻易 改变的。
土地适宜性评价的综合指数模型
土地适宜性评价的模糊综合评判模型
基本原理
制订定级因子分级指标体系 建立定级因素和评价等级间的模糊推论
土地适宜性评价
• 农用土地适宜性评价，建设用地适宜性评价等
土地经济评价
• 农用地定级估价、城镇土地定级与基准地价评估等
土地潜力评价
评价途径
直接评价 间接评价
土地评价的建模思路
土地评价的建模思路
Q = f(A,B,C,…)
空间插值，空间聚类，空间分 类，空间趋势…
第6 章
土地信息分析模型
土地评价数学模型 土地利用规划模型 人口、土地需求量预测模型 土地利用变化模型
第 6 章 土地信息分析模型
6.5 土地信息分析建模案例分析
——以土地评价为例
土地评价建模的思路 基于因素推理的土地评价建模 基于空间分析的土地评价建模
土地评价的类型
评价对象
农用地评价，非农用地评价
本质
多维连续函数拟合（回归） 通用的复杂连续映射逼近器 根据有限样本数据进行插值（泛化 / 推广）
土地评价的 BP 网络模型
模型构建需要解决的问题
建模
• 结构 • 输入输出
训练
• 样本 • 训练算法
应用
• 效率，精度，可靠性
土地评价的 BP 网络模型构建
结构
前向网络 适用 BP 算法
当前不适宜类的上限正是适宜纲内的临界适宜类 (S3) 的下限 ( 即 适宜纲与不适宜纲之间的界限 ) ，它可随社会经济条件的改变 而变化。而永久不适宜类的上限 ( 即永久不适宜类与当前不适 宜类之间的界限 ) 是由自然条件决定的，因而一般是不会轻易 改变的。
土地适宜性评价的综合指数模型
土地适宜性评价的模糊综合评判模型
基本原理
制订定级因子分级指标体系 建立定级因素和评价等级间的模糊推论
土地信息系统(6.4.1)--第四节土地利用变化模型--元胞自动机
第 6 章 土地信息分析模型
6.4 土地利用变化模型—— CA
CA 基础 基于灰色局势决策规则的元胞自动机的构建 基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程 实例分析——以海南省琼海市为例
CA 基础
CA 模型建模框架
离散的元胞 (cells) 、有限的状态 (states) 、邻域 (neighbour) 和规 则 (rules) 等 4 个基本要素构成。可以利用形式语言以一个四元组描 述如下：
而各目标之间的相对重要性（权重）关系则采用层次分析法确定
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
将土地利用状态简化为：耕地、林地、城市用地、未利用地。城 市用地的扩展势必涉及到土地利用类型的变换，这种变换有很多 种形式。因此根据经验知识，有以下几种土地利用变换 :
规则 1 ：对于耕地，变换方式：耕地→城市用地 , 耕地→耕地 ( 耕地保护 ), 耕地→林地；
CA=(L,S,N,F)
L 是规则划分的格网空间 , 即元胞的初始状态群，每个格网单元（ cell ）就是一个 元胞， L 通常为一维或二维空间，但理论上可以是一个任意正整数维的规则空 间； S 是元胞可能处于的状态集合，它是一个离散集合； N 是元胞的邻域环境 ； F 是局域转换函数。
CA 基础
一般模型的基础数据都是栅格数据，所以每一个栅格单元即是一个元胞 。不同的研究目的，栅格单元的大小可以不一样。对于宏观的城市扩展 研究，每个元相当于撒下了元胞的种子。
（ 2 ）元胞的状态集——初始土地利用状态
初始土地利用的状态对应了元胞的状态，由前所述，元胞的状态集可以 简化为： { 耕地、林地、城市用地、空地和积水地 } 。
规则 2 ：对于林地，变换方式：林地→城市用地 , 林地→林地 ( 林地保护 ), 林地→耕地；
6.4 土地利用变化模型—— CA
CA 基础 基于灰色局势决策规则的元胞自动机的构建 基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程 实例分析——以海南省琼海市为例
CA 基础
CA 模型建模框架
离散的元胞 (cells) 、有限的状态 (states) 、邻域 (neighbour) 和规 则 (rules) 等 4 个基本要素构成。可以利用形式语言以一个四元组描 述如下：
而各目标之间的相对重要性（权重）关系则采用层次分析法确定
基于灰色局势决策规则的元胞自动机实施过程
将土地利用状态简化为：耕地、林地、城市用地、未利用地。城 市用地的扩展势必涉及到土地利用类型的变换，这种变换有很多 种形式。因此根据经验知识，有以下几种土地利用变换 :
规则 1 ：对于耕地，变换方式：耕地→城市用地 , 耕地→耕地 ( 耕地保护 ), 耕地→林地；
CA=(L,S,N,F)
L 是规则划分的格网空间 , 即元胞的初始状态群，每个格网单元（ cell ）就是一个 元胞， L 通常为一维或二维空间，但理论上可以是一个任意正整数维的规则空 间； S 是元胞可能处于的状态集合，它是一个离散集合； N 是元胞的邻域环境 ； F 是局域转换函数。
CA 基础
一般模型的基础数据都是栅格数据，所以每一个栅格单元即是一个元胞 。不同的研究目的，栅格单元的大小可以不一样。对于宏观的城市扩展 研究，每个元相当于撒下了元胞的种子。
（ 2 ）元胞的状态集——初始土地利用状态
初始土地利用的状态对应了元胞的状态，由前所述，元胞的状态集可以 简化为： { 耕地、林地、城市用地、空地和积水地 } 。
规则 2 ：对于林地，变换方式：林地→城市用地 , 林地→林地 ( 林地保护 ), 林地→耕地；
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aii =1。
§6.1.3聚类分析法
Analytic Classification Process
聚类分析法在土地评价单元中是应用比较 广泛的一种数学方法。
聚类分析的主要依据是把相似的样本归 为一类，而把差异大的样本区别开来。在由
m个变量组成的m维的空间中，可以用多种
方法定义样本之间的相似性和差异性统计量。 它是一种定量方法，从数学分析的角度，给 出一个更准确、细致的分类。
主成分分析法(续）
Principal Component Analysis
这样决定的综合指标z1，z2，…，zm分别称
做原指标的第一，第二，…，第m主成分。
其中z1在总方差中占的比例最大，其余主成 分z2，z3，…，zm的方差依次递减。
§6.1.2 层次分析法
Analytic Hierarchy Process
§1 土地评价数学模型
Mathematical model for land evaluation
数学方法在土地评价结果中的 应用，其本质是通过建立土地质量 与影响土地质量的土地因素之间的 数学模型，对土地进行分类与评价。
任一土地质量LQ与土地因素特征的关系可以用 下列关系式表示： （LIS:p158;)
在土地信息系统中，有许多相关因素并 无定量指标，因素之间的相互影响只是定 性描述。
层次分析(AHP)法是把相互关联的因素 按隶属关系分出层次，逐层进行比较，对 各关联因素的相对重要性给出定量指标， 从而将定性分析转化为定量计算。这种方 法可为系统分析和决策提供定量依据。
层次分析法（续）
Analytic Hierarchy Process
Mathematical model for land evaluation
➢在土地评价方法中应用得比较广泛 的方法主要涉及数理统计、模糊数 学、灰色系统等方面的数学模型与 方法。
➢在土地评价中应用较广泛的数学方法 有：主成分分析、关联度分析、模糊 集合综合评价、聚类分析、层次分析、 模糊神经网络方法、土地定级估价模 型等。
设有n个样本，p个变量。将原始数据转 换成一组新的特征值——主成分，主成分 是原变量的线性组合且具有正交特征。即
将x1，x2，…，xp综合成m（m＜p）个指标 z1，z2，…，zm，即：
z1=l11*x1+l12*x2+…+l1p*xp z2=l21*x1+l22*x2+…+l2p*xp ……
zm=lm1*x1+lm2*x2+…+lmp*xp
§6.1数理统计模型
Mathematical stastical model
数理统计分析主要用于数据分类和综合 评价，数据的分类和评价问题通常涉及大 量的相互关联的地理因素。
主成分分析法 层次分析法 系统聚类分析法 判别分析法
§6.1.1主成分分析法
Principal Component Analysis
数据中心化 设与变量Xik相应的变换 后的变量记为X´ik ，则数据中心化为：
数据处理(续)
X 'ik X ik X ik
对数变换
X
' ik
ln X ik
正规化（极差标准化）
X
' ik
X ik min X ik
max X ik min X ik
标准化（标准差标准化）
X
' ik
X ik
X ik
聚类分析分类
Q模式系统聚类分 析
R模式系统聚类分析 模糊聚类分析 图论聚类分析 灰色聚类分析
Q模式系统聚类分析
✓表示样品之间相似的指标； ✓对于包含多个样品之间的相似程度，
规定一种表示方法； ✓将原来的类合并为新类； ✓将逐次并类的过程用图形形象地表
示出来。
数据处理
设原始数据矩阵，其中：i=1,2,…,n; k=1,2,…,m;n为样品数，m为变量数。将X 矩阵均值记为Xk，列标差为Sk。其数据处 理方法有以下几种可供选择：
LQ f (A, B,C,)
式中：A、B、C——与土地质量LQ相关的 土地特性的特征值。
其具体关系式取决于土地特性对土地质量 的影响方式，要依靠土地评价中的定性分析 来加以确定。因此，在一定意义上，数学方 法在土地评价中的应用，是定性方法与定量 研究相结合进行的土地评价。
数学方法在土地评价中的应用
Sk
数据处理(续)
明考夫斯基距离 设d代表距离，下角标
表示土地单元序号，第i个和第j个土地单元之 间的距离dij（q）定义为：
1
dij (q) m
X ik
X
jk
q
q
k 1
（i,j=1,2,…,N） 式中：q——某一正整数。
距离
当q=1时，称为绝对距离，记为：
dij (1) m X ik X jk
第六章 土地信息系统的应用模型
土 Application model of land information system
பைடு நூலகம்
地
§1 土地评价数学模型
信
息
系
§2 土地利用规划模型
统
§3 人口、土地需求预测模型
§4 土地利用变化模型
本章要点
本章重点介绍了土地评价数学模 型以及几种常见的土地信息系统 的应用模型（土地利用规划模型、 人口增长预测模型、地图模型 等）。
比较n个因素y=|y1, y2,… ,yn|对目标z的影响， 确定它们在z中的比重，每次取两个因素yi 和yj，用aij表示yi与yj对z的影响之比．全部 比较结果可用矩阵A=(aij)nxn表示，A叫做成
对比矩阵，它应满足：
aij>0，aji=1/ aij(i,j=1,2, … ,n)
使上式成立的矩阵称互反阵，不难看出必有
式中，ck（k＝1，2，…，m）为判别系数，
*该距离仅适用于一切Xij同号的情况，距离 越小，关系愈密切。
§6.1.4 判别分析法
判别分析依其判别类型的多少与方法的不同， 可分为两类判别、多类判别和逐步判别等。 ➢ 通常在两类判别分析中，要求根据已知的 地理特征值进行线性组合，构成一个线性判
别函数Y，即：
Y= c1*x1+c2*x2+…+ck*xp
k1
当q=2时，称为切比雪夫距离，记为：
m
21 2
dij (2) X ik X jk
k 1
当q=∞时，称为切比雪夫距离，记为：
dij () max X ik X jk 1≤k≤m
兰氏距离 仍采用上述条件，定义为：
dij (L)
m k 1
X ik X ik
X jk X jk
§6.1.3聚类分析法
Analytic Classification Process
聚类分析法在土地评价单元中是应用比较 广泛的一种数学方法。
聚类分析的主要依据是把相似的样本归 为一类，而把差异大的样本区别开来。在由
m个变量组成的m维的空间中，可以用多种
方法定义样本之间的相似性和差异性统计量。 它是一种定量方法，从数学分析的角度，给 出一个更准确、细致的分类。
主成分分析法(续）
Principal Component Analysis
这样决定的综合指标z1，z2，…，zm分别称
做原指标的第一，第二，…，第m主成分。
其中z1在总方差中占的比例最大，其余主成 分z2，z3，…，zm的方差依次递减。
§6.1.2 层次分析法
Analytic Hierarchy Process
§1 土地评价数学模型
Mathematical model for land evaluation
数学方法在土地评价结果中的 应用，其本质是通过建立土地质量 与影响土地质量的土地因素之间的 数学模型，对土地进行分类与评价。
任一土地质量LQ与土地因素特征的关系可以用 下列关系式表示： （LIS:p158;)
在土地信息系统中，有许多相关因素并 无定量指标，因素之间的相互影响只是定 性描述。
层次分析(AHP)法是把相互关联的因素 按隶属关系分出层次，逐层进行比较，对 各关联因素的相对重要性给出定量指标， 从而将定性分析转化为定量计算。这种方 法可为系统分析和决策提供定量依据。
层次分析法（续）
Analytic Hierarchy Process
Mathematical model for land evaluation
➢在土地评价方法中应用得比较广泛 的方法主要涉及数理统计、模糊数 学、灰色系统等方面的数学模型与 方法。
➢在土地评价中应用较广泛的数学方法 有：主成分分析、关联度分析、模糊 集合综合评价、聚类分析、层次分析、 模糊神经网络方法、土地定级估价模 型等。
设有n个样本，p个变量。将原始数据转 换成一组新的特征值——主成分，主成分 是原变量的线性组合且具有正交特征。即
将x1，x2，…，xp综合成m（m＜p）个指标 z1，z2，…，zm，即：
z1=l11*x1+l12*x2+…+l1p*xp z2=l21*x1+l22*x2+…+l2p*xp ……
zm=lm1*x1+lm2*x2+…+lmp*xp
§6.1数理统计模型
Mathematical stastical model
数理统计分析主要用于数据分类和综合 评价，数据的分类和评价问题通常涉及大 量的相互关联的地理因素。
主成分分析法 层次分析法 系统聚类分析法 判别分析法
§6.1.1主成分分析法
Principal Component Analysis
数据中心化 设与变量Xik相应的变换 后的变量记为X´ik ，则数据中心化为：
数据处理(续)
X 'ik X ik X ik
对数变换
X
' ik
ln X ik
正规化（极差标准化）
X
' ik
X ik min X ik
max X ik min X ik
标准化（标准差标准化）
X
' ik
X ik
X ik
聚类分析分类
Q模式系统聚类分 析
R模式系统聚类分析 模糊聚类分析 图论聚类分析 灰色聚类分析
Q模式系统聚类分析
✓表示样品之间相似的指标； ✓对于包含多个样品之间的相似程度，
规定一种表示方法； ✓将原来的类合并为新类； ✓将逐次并类的过程用图形形象地表
示出来。
数据处理
设原始数据矩阵，其中：i=1,2,…,n; k=1,2,…,m;n为样品数，m为变量数。将X 矩阵均值记为Xk，列标差为Sk。其数据处 理方法有以下几种可供选择：
LQ f (A, B,C,)
式中：A、B、C——与土地质量LQ相关的 土地特性的特征值。
其具体关系式取决于土地特性对土地质量 的影响方式，要依靠土地评价中的定性分析 来加以确定。因此，在一定意义上，数学方 法在土地评价中的应用，是定性方法与定量 研究相结合进行的土地评价。
数学方法在土地评价中的应用
Sk
数据处理(续)
明考夫斯基距离 设d代表距离，下角标
表示土地单元序号，第i个和第j个土地单元之 间的距离dij（q）定义为：
1
dij (q) m
X ik
X
jk
q
q
k 1
（i,j=1,2,…,N） 式中：q——某一正整数。
距离
当q=1时，称为绝对距离，记为：
dij (1) m X ik X jk
第六章 土地信息系统的应用模型
土 Application model of land information system
பைடு நூலகம்
地
§1 土地评价数学模型
信
息
系
§2 土地利用规划模型
统
§3 人口、土地需求预测模型
§4 土地利用变化模型
本章要点
本章重点介绍了土地评价数学模 型以及几种常见的土地信息系统 的应用模型（土地利用规划模型、 人口增长预测模型、地图模型 等）。
比较n个因素y=|y1, y2,… ,yn|对目标z的影响， 确定它们在z中的比重，每次取两个因素yi 和yj，用aij表示yi与yj对z的影响之比．全部 比较结果可用矩阵A=(aij)nxn表示，A叫做成
对比矩阵，它应满足：
aij>0，aji=1/ aij(i,j=1,2, … ,n)
使上式成立的矩阵称互反阵，不难看出必有
式中，ck（k＝1，2，…，m）为判别系数，
*该距离仅适用于一切Xij同号的情况，距离 越小，关系愈密切。
§6.1.4 判别分析法
判别分析依其判别类型的多少与方法的不同， 可分为两类判别、多类判别和逐步判别等。 ➢ 通常在两类判别分析中，要求根据已知的 地理特征值进行线性组合，构成一个线性判
别函数Y，即：
Y= c1*x1+c2*x2+…+ck*xp
k1
当q=2时，称为切比雪夫距离，记为：
m
21 2
dij (2) X ik X jk
k 1
当q=∞时，称为切比雪夫距离，记为：
dij () max X ik X jk 1≤k≤m
兰氏距离 仍采用上述条件，定义为：
dij (L)
m k 1
X ik X ik
X jk X jk