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基于神经网络的单元自动机CA及真实和忧化的城市模拟被引量：221: 2002年; 提出了一种基于神经网络的单元自动机（ＣＡ）。ＣＡ已被越来越多地应用在城市及其它地理现象的模拟中。ＣＡ模拟所碰到的最大问题是如何确定模型的结构和参数。模拟真实的城市涉及到使用许多空间变量和参数。当模型较复杂时，很难确定模型的参数值。本模型的结构较简单，模型的参数能通过对神经网络的训练来自动获取。分析表明，所提出的方法能获得更高的模拟精度，并能大大缩短寻找参数所需要的时间。通过筛选训练数据，本模型还可以进行优化的城市模拟，为城市规划提供参考依据。; 黎夏叶嘉安; 关键词：神经网络地理信息系统

遗传算法和GIS结合进行空间优化决策被引量：57: 2004年; 资源的有效利用和管理往往涉及到空间的优化配置问题。例如需要在空间上确定n个设施的最佳位置。当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得十分复杂。利用一般的brute-force搜索方法无法对涉及高维数据的问题进行求解。利用遗传算法和GIS结合来解决复杂的空间优化配置问题,具有智能的搜索方法可以大大提高空间的搜索能力。在基于进化的优化过程中,根据GIS的空间数据来计算不同解决方案(染色体) 的适应度。针对不同的应用目的,GIS可以给出不同的适应度函数。实验表明,所提出的方法比简单的搜索方法和退火算法有更大的优越性。该方法在处理复杂的空间优化问题有更好的表现。; 黎夏叶嘉安; 关键词：遗传算法 GIS 退火算法

Integration of principal components analysis and cellular automata for spatial decisionmaking and urban simulation被引量：13: 2002年; This paper discusses the issues about the correlation of spatial variables during spatial decisionmaking using multicriteria evaluation (MCE) and cellular automata (CA). The correlation of spatial variables can cause the malfunction of MCE. In urban simulation, spatial factors often exhibit a high degree of correlation which is considered as an undesirable property for MCE. This study uses principal components analysis (PCA) to remove data redundancy among a large set of spatial variables and determine 'ideal points' for land development. PCA is integrated with cellular automata and geographical information systems (GIS) for the simulation of idealized urban forms for planning purposes.; 黎夏; 关键词：CELLULAR GEOGRAPHICAL URBAN

湿地植被生物量测算方法研究进展被引量：58: 2004年; 湿地植被生物量是衡量湿地生态系统健康状况的重要指标。传统的生物量测算方法主要是通过样方调查 ,采取收割法等方法 ;遥感估算法是借助遥感影像某些波段对湿地植被的灵敏反应 ,再配合典型的样地调查和GPS定位进行。在这两类方法的基础上 ,均可依据长时间序列的基础资料 (实测资料、影像资料等 ) ,建立生物量的计算公式 ,以便进行类比或预测。笔者在查阅国内外相关文献的基础上 ,论述了湿地生物量测算方法的研究进展。将传统典型样方调查及实验室分析与遥感估算技术 (分光学遥感和雷达遥感 )不断融合 ,不仅可以及时掌控湿地生态系统的动态变化 ,而且为湿地生态系统生态资产的定量测算提供重要参数 ,并为湿地生态系统的恢复。; 王树功黎夏周永章; 关键词：湿地植被生态系统

知识发现及地理元胞自动机被引量：94: 2004年; 提出了将数据挖掘技术应用于元胞自动机(CA)进行地理模拟的新方法. CA具有很强的模拟复杂系统的能力. CA的核心是如何定义转换规则, 但目前还没有很好定义转换规则的方法. 主要是采用启发式的方法来定义转换规则, 受主观因素影响很大. 而且, 这些转换规则基本是通过数学公式来隐含表达, 在反映复杂关系时有一定的局限性. 利用数据挖掘技术从GIS和遥感数据中发现知识, 自动找到CA的转换规则, 大大缩短了建模所需要的时间, 并改善了模拟效果.; 黎夏叶嘉安; 关键词：知识发现元胞自动机地理信息系统知识挖掘 GIS

RADARSAT SNB SAR数据在大面积水稻估产中的应用研究被引量：28: 2003年; 由于雷达遥感的全天候、全天时的优势,使之成为南方大范围农业信息动态监测的最佳遥感手段。为了适宜于运行系统,本研究采用加拿大雷达卫星(RADARSAT)窄波扫描模式(SNB)数据,以广东省为例进行了大范围水稻估产。通过建立稻作图谱,解决了在地形复杂、农业集约化程度低、水稻田分布不规则,且地块间田间管理水平差异很大等诸多因素影响下的水稻信息提取问题;在野外观测站采集的水稻生长期生理生态数据的基础上,建立了基于RADARSATSNBSAR的雷达遥感时序信息水稻估产模型。通过2000年早、晚两季水稻估产的实践证明,此模型估产的精度在平原区达到95%,而在复杂的丘岭谷地则需进一步提高图像预处理的精度,改进特殊地段估产模型的精度。从实用性而言,这是一套高效、经济的技术方法,易于投入实际运行阶段。; 李岩彭少麟廖其芳廖圣东; 关键词：雷达遥感地形农业集约化

基于时空域密度异常的土地利用／土地覆盖短期变化检测被引量：6: 2009年; 论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征,认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比,由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征,并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验,在影像分割的基础上,构建了基于对象的特征变化矢量,并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上,运用随机搜索策略确定检测参数,对Radarsat时间序列变化矢量中的"小模式"事件进行了检测。检测结果认为,密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布,与变化矢量的强度和方向无关,因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化,进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化,这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明,密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%);林地地表覆盖相对稳定,检测误差也很低(8%);农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间;较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%);此外,养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。; 钱峻屏黎夏叶嘉安艾彬陈晓越王芳; 关键词：变化检测

主成分分析与Cellular Automata在空间决策与城市模拟中的应用被引量：92: 2001年; 探讨了多准则判断技术（ＭＣＥ）在空间分析中所碰到的变量相关的问题．变量之间的相关使得使用的权重不恰当，导致分析结果不合理．以城市发展的空间模拟为例，指出了在一般的空间分析中所使用的因子有很大的相关性．提出了利用主成分分析与“理想点”的方法来解决这一问题．结合单元自动演化（ＣｅｌｌｕｌａｒＡｕｔｏｍａｔａ）和地理信息系统（ＧＩＳ），将该方法应用在城市形态的优化模拟中．; 黎夏叶嘉安; 关键词：主成分分析城市发展 GIS

珠江三角洲发展走廊1988～1997年土地利用变化特征的空间分析被引量：90: 2004年; 论文利用遥感和GIS对珠江三角洲发展走廊的土地利用空问格局及演变进行了分析。由于经济的高速发展,该地区的土地利用发生了巨大的变化。大量的农业用地转变为城市用地,农业用地本身也发生了很大的内部调整。由于区内各个城市之间自然经济要素不同,土地利用变化及空间格局存在着一定的分异规律。土地利用变化的数量及空间格局在东西发展走廊明显不同,并与一系列变量有关。论文利用紧凑性指数和熵可以对土地利用的空间格局及演变进行定量分析。; 黎夏; 关键词：珠江三角洲土地利用遥感 GIS

利用案例推理(CBR)方法对雷达图像进行土地利用分类被引量：32: 2004年; 提出了基于案例推理 (CBR)的遥感分类的新方法。基于规则的专家系统被用来提高遥感分类的效率。但所涉及的规则可能多达上百或上千条 ,有的问题根本无法用规则来表达。CBR只是根据以往的案例进行推理 ,克服了基于规则的推理方法的不足 ,可以用来解决一些复杂的资源环境问题。利用CBR和模糊数学结合 ,并通过分层随机采样来控制案例在空间上的分布 ,以反映复杂环境所造成的光谱变化 ,由此解决遥感分类中的“同物异谱”现象。实验表明 ,所建立的案例库可以被重复多次使用 ,分类的效果比监督分类和非监督分类要好。; 黎夏叶嘉安廖其芳; 关键词：CBR 遥感分类 SAR 土地利用

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国家自然科学基金(40071060)

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