实验六 基于CA的城市扩展模拟

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1、目录实验六基于CA的城市扩展模拟11.实验目的22.实验数据23.实验原理24.实验步骤34.1实验操作流程34.2数据处理34.3生成随机点数据104.3生成空间距离栅格数据124.4SPSS逻辑回归分析214.5计算并得出各个分析文件264.6运用GeoSOS进行模拟变化295.实验心得331.实验目的在经济快速发展的今天，城市建设已成为各地发展关注的主要问题。在确定城市发展方案之前，会先对当地的城市扩展情况进行预测。实验选择CA模型中的逻辑回归法对各个变量的参数进行确定，并在此基础上进行东莞市的城市扩展模拟分析。通过实验操作，理解CA模型的意义，掌握整个模拟分析中需要准备的分

2、析文件的生成处理流程以及参数设置。探索CA模拟的过程中可利用的软件以及代码的编写，掌握一定的技巧与代码技能。2.实验数据这次实验中要用到的数据有：1993年东莞市和1997年东莞市分别的城市土地利用分类数据、市中心点数据、镇中心点数据、铁路线数据、高速公路数据以及东莞市一般公路数据。3.实验原理元胞自动机（CellularAutomaton，复数为CellularAutomata），简称为CA，是一种时间、空间及状态都离散，空间上的相互作业和时间上的因果关系皆局部的格网动力学模型。由于CA模型能够通过一些简单的局部转换规则，模拟出复杂的、全局的空间模式，所以近年广为利用，并通过实践

3、证明CA模型可以有效反映土地利用的演化情况，其模拟结果与实际情况比较吻合。CA模型基于一些局部转换规则进行预测模拟，转换规则中的变量对应着很多参数，这些参数反映的是不同变量在整个模型中的影响程度，所以在CA模拟中，最重要的便是参数的确定。在本次实验中，我们运用逻辑回归设定模拟参数。实验通过分析数据中的城市数据，得到在一定年限之内的城市土地利用变化类型数据。选择GeoSOS软件来对该地区的城市扩展情况进行分析，而在CA的多种确定参数值的方法中则选择逻辑回归的方法来完成参数值的计算，得到输出结果。1.实验步骤4.1实验操作流程4.2数据处理在ArcMap中加载1993年和1997年遥感

4、分类图1993年城市遥感分类图1997年城市遥感分类图通过栅格运算，计算出1993年和1997年城市和非城市遥感分类图打开ArcToolBox中的栅格计算器1993年栅格计算结果1997年栅格计算的结果查看图层属性，影像分辨率太高，行列数太多，可进行重采样，适当调低分辨率使用重采样工具在重采样对话框中，调整分辨率调成85.5米。再次查看图层以及图层属性重采样工具计算结果查看1993年和1997年属性表，发现取值只有0和1,合成这两年的数据查看结果图层对合成后的数据进一步处理，得到1993年和1997年城市变化遥感图，1为新增的，0为不变的，2为1993年是城市的，1997年还是城市

5、打开栅格运算器输入公式得到处理后的结果图层导出1993年到1997年城市变化遥感数据，取名为UrbanChange.img设置导出图层的属性4.3生成随机点数据在ArcMap中生成随机点数据（在ArcToolBox中即可找到随机点工具）生成随机点结果如图所示将生成的点数据另存为diandata并导出4.3生成空间距离栅格数据加载UrbanChange.img，离市中心距离，生成栅格数据。(这里要注意需要设置环境为范围是UrbanChange.img，裁剪cell的大小设置为85.5。)注意检查环境设置（处理范围）注意检查环境设置（像元大小）利用欧氏距离计算镇中心距离栅格数据镇中心空

6、间距离栅格数据市中心空间距离栅格数据铁路线数据的空间距离栅格数据应用欧氏距离设置公路图层公路线数据的空间距离栅格数据高速公路线数据的空间距离栅格数据数据归一化处理，为了消除量纲影响，可对空间距离栅格数据进行归一化处理对市中心数据进行栅格计算对镇中心数据进行栅格计算镇中心数据归一化处理铁路数据归一化处理对公路数据进行栅格计算公路数据归一化处理结果对高速公路数据进行栅格计算高速公路数据归一化处理结果导出已经完成归一化的数据，存为DisProp.img、Distown.img、Disrail.img、Disroad.img、Disexpress.imgSpatialAnalystTool

7、中的Extraction选择Sample，对已经归一化的栅格数据和UrbanChange.img进行采样，结果存为DianValue.dbf1.4SPSS逻辑回归分析打开归一化处理后的数据数据视图变量视图删除没有用的变量列返回数据视图发现有一些数据出现了错误，UrbanChange的值为2,应该去掉，选择Data中的SelectCases，设置具体参数如下。纠正数据之后，进行二元逻辑分析，如下图所示，设置具体参数，得出结果列表。从结果列表中我们可以发现方程之中不同的变