基于bp神经网络模型与gis的土地集约利用潜力评价

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1、基于BP神经网络模型与GIS的土地集约利用潜力评价作者简介：吕颖（1984-），博士生，北京师范大学，地图学与地理信息系统专业，lvying.2010@163.com。——以赤峰市为例吕颖北京师范大学北京市海淀区新街口外大街19号100875摘要：近几年，随着经济发展和城市化进程的不断加快，使得我国大多数城市均出现了用地紧缺现象，针对这一问题进行的土地集约利用潜力评价变得尤为重要。本文以赤峰市为研究对象，探讨了ANN中的BP神经网络模型和GIS的空间分析，在土地集约利用潜力评价研究中的应用。通过研究得出，赤

2、峰市被划分为三个潜力等级，潜力大的旗县有克什克腾旗、林西县、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗和敖汉旗，潜力一般的旗县有松山区、喀喇沁旗、巴林右旗和宁城县，潜力小的旗县有红山区和元宝山区。在此基础上，针对区域特点提出改善该区土地利用方式的建议措施。关键词：潜力评价BP神经网络模型克里格赤峰市1引言国土资源部有关负责人在解读《全国土地利用总体规划纲要（2006－2020年）》时表示，据调查，目前全国城镇规划范围内共有闲置、空闲和批而未供的土地26．67万公顷，相当于全国一年的新增建设用地计划指标[1]。这就表明

3、：当今城市规模扩张过快，造成大量闲置土地的浪费，并且忽视了内涵挖潜，所以对城市进行土地集约利用潜力评价迫在眉睫。国内众多学者利用不同的方法对土地集约利用潜力评价进行了研究，其中周钧运用了层次分析法和多因素综合评价法；翟文侠运用聚类分析和主成分分析法；张洁利用模糊综合评价法[2-4]。朱德宝利用土地综合质量水平-土地价格-容积率水平的关系评价城市的土地集约利用潜力水平；乔伟峰利用GIS技术建立城市土地信息系统，从而进行土地集约利用潜力评价[5-8]。以上方法在确定评价指标权重时均受主观因素制约，使得评价结果不

4、能完全符合客观实际，所以本文利用BP神经网络模型进行土地集约利用潜力评价研究，以期改善这一缺点。2研究区概况赤峰市地处燕山北麓、大兴安岭南段，是内蒙古高平原向辽河平原的过渡地带。地理坐标为北纬41°17′～45°24′，东经116°21′～120°58′之间。位于内蒙古自治区的东部，东与通辽市毗邻，东南与辽宁省朝阳市接壤，西南与河北省承德市交界，西北与锡林郭勒盟相连。东西最宽375公里，南北最长457.5公里。行政区域总面积90021平方公里。图1赤峰市地理位置图赤峰市区位优势明显，交通条件便利。它位于东北

5、和华北两大经济区之间，是环渤海经济圈的重要组成部分。距离北京、沈阳等中心城市约400公里，距锦州、秦皇岛等港口不足300公里，是内蒙古距离出海口岸最近的地区。境内有2条高速公路、11条国省干线公路，有京通、集通、叶赤、赤大白4条铁路。现有飞往北京、呼和浩特、沈阳、天津、上海、广州和大连等航线[9]。3赤峰市土地集约利用潜力评价3.1BP神经网络模型概述BP算法的学习过程是由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐含层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望

6、输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元的权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止[11-14]。信息正向传播X1X2…Xn-1…Xn…Xn+1.XnY输入层隐含层输出层误差反向传播图2BP神经网络模型3.2土

7、地集约利用潜力评价3.2.1数据处理本文用到的都是定量指标，因其单位不同，无法进行正确评价，故要对不同的指标数据进行归一化处理，从而消除量纲影响，使研究区的土地集约利用潜力评价更加符合实际。当指标为正向指标时：当指标为负向指标时：其中，Fj是目标值为Xj的标准化值，Xjmin是预先确定的第j个指标的最小值，Xjmax是预先确定的第j个指标的最大值，j是评价指标的数目[15]。3.2.2评价指标和等级的构建本文在现阶段国内外土地集约利用潜力评价研究的基础上，结合赤峰市的具体土地利用现状，从结构、强度和经济三个

8、方面考虑，构建赤峰市土地集约利用潜力评价指标体系[16-18]。一级指标为结构性潜力、强度性潜力和经济潜力。二级指标为结构性潜力下的农用地比重、建设用地比重、未利用地比重和交通运输用地比重；容积率、未利用地减少率、耕地减少率和建设用地增率构成了强度性潜力；经济潜力由经济密度和单位面积固定资产投资构成。因为利用BP神经网络进行土地集约利用潜力评价的研究尚处于初步阶段，所以还没有形成统一的国家或者地方标准。本文的训练