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采用双约束空间聚类方法对元胞空间进行分区,在此基础上对不同的分区分别求取元胞转换规则,从而提高元胞自动机的模拟精度。以杭州市土地利用变化为例,采用本文提出的基于双约束空间聚类的分区元胞自动机模型对研究区域2000年—2005年的土地利用变化进行模拟,并利用逐点对比法和MoranI指数对模拟结果进行精度评估。结果表明:(1)采用双约束空间聚类算法对元胞空间进行分区,可以保证同一分区内的元胞既在空间上邻近,又具有相对一致的非空间属性信息,分区效果较好;(2)与不分区元胞自动机模型和基于空间聚类的分区元胞自动机模型相比,双约束空间聚类元胞自动机模型具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上具有较好的模拟效果。 更多还原

【Abstract】 To overcome the disadvantage of non-partitioned geo-cellular automata(GeoCA) modeling,a partitioned GeoCA based on dual-constraint spatial cluster is discussed in this paper.Comparing with the traditional spatial cluster method,dualconstraint spatial cluster concerns not only spatial distance but also the likelihood of attributes between objects.Under the partitioned GeoCA based on dual-constraint spatial cluster modeling framework,cellular space is departed into several partitions by dual-const... 更多还原